ASRock Rack 8U8X-TURIN2 SYN B200 (8× B200 SXM 180GB)

<p>Эта конфигурация на NVIDIA HGX B200 180GB (8× SXM) подходит для Обучение моделей (Training), Дообучение моделей (Fine-tuning), Инференс / Развертывание (Inference), RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) и HPC / Научные расчёты - за счёт 8-GPU HGX-модуля с NVSwitch и высокой эффективности на multi-GPU нагрузках.</p>
<p>GPU-часть: Blackwell B200 с HBM3e и ускорением FP16/FP8/INT8; суммарно 1440GB VRAM (≈ 1.4TB), что даёт запас под крупные модели в распределённом режиме, длинный контекст (KV-cache) и высокий throughput при serving (батчи/параллельные запросы).</p>
<p>Платформа заявляет оптимизации GPU-to-CPU, GPUDirect RDMA NIC и GPUDirect Storage через PCIe Switch Synthetic Mode, а также исполнение 8U с питанием 6+6 CRPS 3000W (80-PLUS Titanium); максимальный TDP на CPU указан до 500W.</p>
<p>Платформа: Dual Socket SP5 (LGA 6096) с поддержкой AMD EPYC 9005/9004 (в т.ч. с AMD 3D V-Cache) и 97x4 series, память - 12+12 DIMM (1DPC) DDR5 RDIMM / RDIMM-3DS (максимальный объём не указано). Для накопителей: 8× hot-swap 2.5" NVMe PCIe 5.0 x4 (через PCIe Switch) + 4× hot-swap 2.5" NVMe PCIe 5.0 x4 (от CPU), а также 2× M.2 (1× PCIe 3.0 x2 или SATA 6Gb/s; 1× PCIe 3.0 x4 или SATA 6Gb/s).</p>
<h3>Производительность GPU</h3>
<div>
<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">
          <tbody>
            <tr><td style="border-image: initial;"><b>Тип точности</b><td style="border-image: initial;"><b>Совокупная мощность DGX B200 8-GPU</b></td></tr>

            <tr><td style="border-image: initial;">FP64 Tensor core</td><td style="border-image: initial;">296 TFLOPS</td></tr>
          
            <tr><td style="border-image: initial;">FP32 Tensor core</td><td style="border-image: initial;">600 TFLOPS</td></tr>        

            <tr><td style="border-image: initial;">BF16/FP16 Tensor core</td><td style="border-image: initial;">36 PFLOPS</td></tr>    
            <tr><td style="border-image: initial;">INT8 Tensor core</td><td style="border-image: initial;">72 POPS</td></tr>  
<tr><td style="border-image: initial;">FP8/FP6 Tensor core</td><td style="border-image: initial;">72 PFLOPS</td></tr>  
<tr><td style="border-image: initial;">FP4 Tensor core</td><td style="border-image: initial;">144 PFLOPS</td></tr>  
           </tbody>
         </table>
</div>
<h3>Совместимость с LLM-моделями</h3>
<div>
  <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">
    <tbody>
      <tr><td style="border-image: initial;"><b>Модель</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Тип квантизации</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Требуется VRAM</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Совместимость</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Примечание</b></td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">DeepSeek-R1 685B</td><td style="border-image: initial;">Нет</td><td style="border-image: initial;">Примерно 689GB</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Запускается без квантизации на 8 GPU; держите запас VRAM под KV-cache при длинном контексте.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Qwen3-235B-A22B-Instruct</td><td style="border-image: initial;">Нет</td><td style="border-image: initial;">Примерно 471GB</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Комфортен без квантизации; TP на 2–4 GPU и батчи дают высокий throughput в serving.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Gpt-oss:120b</td><td style="border-image: initial;">Нет</td><td style="border-image: initial;">Примерно 196GB</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Обычно хватает 1–2 GPU, остальное — под параллельные инстансы и высокий concurrency.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">GigaChat3-702B-A36B-preview</td><td style="border-image: initial;">Нет</td><td style="border-image: initial;">Примерно 720GB</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Хорош для длинного контекста и больших батчей при распределении по 4–8 GPU.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Mistral-Large-3-675B-Instruct-251</td><td style="border-image: initial;">Нет</td><td style="border-image: initial;">Примерно 682GB</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Уверенно работает на 8 GPU; балансируйте batch/контекст для стабильной латентности.</td></tr>
      <td style="border-image: initial;">GLM-4.7</td> <td style="border-image: initial;">Нет</td> <td style="border-image: initial;">Примерно 717GB</td> <td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Стабильный продакшн-serving на 8 GPU с запасом VRAM под контекст и батчи.</td></tr>
    </tbody>
  </table>
</div>
<h3>Совместимость с диффузионными моделями</h3>
<div>
  <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">
    <tbody>
      <tr><td style="border-image: initial;"><b>Модель</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Тип</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Совместимость</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Примечание</b></td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Stable Diffusion XL 1.0</td><td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Высокие разрешения и очереди; генерацию удобно распараллеливать по нескольким GPU.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Flux.2-dev</td><td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Комфортнее в multi-GPU и с крупными батчами; запас VRAM помогает high-res пайплайнам.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">SD Turbo</td><td style="border-image: initial;">Быстрые предпросмотры</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Максимальный throughput для превью и серийной генерации при высокой параллельности.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers </td><td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Низкие требования к VRAM — можно держать несколько пайплайнов параллельно и повышать батчи.</td></tr>
      <tr><td style="border-image: initial;">Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers</td><td style="border-image: initial;">Текст в видео</td><td style="border-image: initial;">✅</td><td style="border-image: initial;">Короткие ролики удобно распределять по GPU в продакшн-очереди.</td></tr>
    </tbody>
  </table>
</div>
<h3>Технические характеристики</h3>
<div>
<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">
          <tbody>
          
            <tr><td style="border-image: initial;">Видеокарта</td><td style="border-image: initial;">8x Nvidia B200 SXM 180GB HBM3e</td></tr>  
          
            <tr><td style="border-image: initial;">Процессор</td><td style="border-image: initial;">2× AMD EPYC 9005/9004 (SP5 (LGA 6096))</td></tr>
          
            <tr><td style="border-image: initial;">Оперативная память</td><td style="border-image: initial;">до 6TB DDR5 ECC RDIMM / RDIMM-3DS, 24 слота</td></tr>
          
            <tr><td style="border-image: initial;">SSD накопители</td><td style="border-image: initial;">8× hot-swap 2.5" NVMe PCIe 5.0 x4 (через PCIe Switch) + 4× hot-swap 2.5" NVMe PCIe 5.0 x4 (от CPU), а также 2× M.2 (1× PCIe 3.0 x2 или SATA 6Gb/s; 1× PCIe 3.0 x4 или SATA 6Gb/s)</td></tr>
           </tbody>
         </table>
</div>
<p>Если нужна конфигурация на эту платформу под ваши задачи - свяжитесь с менеджером, и мы предложим подходящий вариант под бюджет и требования.</p>