Сервер для искусственного интеллекта
Мощные GPU кластеры для обучения нейросетей и инференса. Ускорьте ваши AI-проекты на порядки.
Подбор под Computer Vision, NLP, Generative AI | Тестирование производительности
Ограничения мешают развитию вашего AI?
⏳ Долгое обучение моделей
Обучение нейросети занимает дни или недели на обычном оборудовании
💻 Нехватка GPU памяти
Большие модели не помещаются в память, приходится искать компромиссы
🔌 Проблемы с масштабированием
Невозможно увеличить вычислительную мощность при росте проекта
💰 Высокая стоимость облаков
Постоянные платежи за облачные GPU съедают бюджет проекта
Выделенный AI сервер — полный контроль над вычислениями
🚀 Ускорение в 10+ раз
Обучение моделей на многопроцессорных GPU за часы вместо дней
💾 До 80 ГБ GPU памяти
Работайте с самыми большими моделями без компромиссов
📈 Линейное масштабирование
Добавляйте GPU и ускоряйте вычисления пропорционально
💵 Окупаемость за 6 месяцев
Собственный сервер дешевле облачного при активной загрузке
Оптимизировано для AI workloads
Computer Vision
Обучение моделей для распознавания изображений и видео
NLP
Обработка естественного языка, большие языковые модели
Generative AI
Stable Diffusion, GAN, создание контента
Recommendation
Системы рекомендаций и предсказания
Архитектура AI сервера
flowchart LR
A[💻 Рабочие станции] --> B[🌐 Высокоскоростная сеть] --> C[🎮 GPU Кластер] --> D[💾 Быстрое хранилище]
A1[ПК Data Scientist] -.- A
A2[Ноутбуки] -.- A
A3[Jupyter Hub] -.- A
C1[NVIDIA A100] -.- C
C2[RTX 4090] -.- C
C3[Multi-GPU] -.- C
D1[NVMe SSD] -.- D
D2[RAID 0] -.- D
D3[Кэширование] -.- D
Готовые решения для AI задач
Стартовый AI
Для исследований и небольших моделей
- 1x NVIDIA RTX 4090 (24 ГБ)
- Intel i9, 64 ГБ ОЗУ
- 2 ТБ NVMe SSD
- Для: Fine-tuning, эксперименты
Профессиональный AI
Для коммерческих проектов
- 4x NVIDIA RTX 4090 (96 ГБ)
- Dual Xeon, 128 ГБ ОЗУ
- 8 ТБ NVMe RAID
- Для: Обучение с нуля, инференс
Корпоративный AI
Для enterprise решений
- 8x NVIDIA A100 (80 ГБ)
- Dual EPYC, 512 ГБ ОЗУ
- NVMe кластер 50+ ТБ
- Для: Большие языковые модели
4 шага к вашей AI инфраструктуре
1. Анализ задач
Изучаем ваши модели, фреймворки и требования к производительности
2. Подбор железа
Выбираем оптимальную конфигурацию GPU, CPU и хранилища
3. Настройка ПО
Устанавливаем CUDA, фреймворки ML, настраиваем окружение
4. Тестирование
Запускаем ваши модели и оптимизируем производительность
Готовы ускорить ваши AI проекты?
Получите расчет сервера под ваши задачи машинного обучения