Цена с учетом расширенной гарантии
Цена включает НДС 7%
Узнать сроки доставки
40-60 раб. дней —
| Тип | Новые |
| Основная задача | Обучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC) |
| Процессор (CPU) | Intel Xeon |
| Видеокарта (GPU) | NVIDIA H100 |
| Количество GPU, шт | 8 |
| Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ | 640 |
| Тип памяти GPU | HBM2e |
| Объем оперативной памяти (RAM), ГБ | 8192 |
| Тип оперативной памяти | DDR4 ECC REG |
| Форм-фактор | 4U |
Данная сборка на NVIDIA HGX A100 80GB (8× SXM4) хорошо подходит под Обучение моделей (Training), Дообучение моделей (Fine-tuning), Инференс / Развертывание (Inference), RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) и HPC / Научные расчёты - за счёт плотной 8-GPU компоновки и ускоренного межGPU-обмена NVLink/NVSwitch.
GPU-профиль: A100 (Ampere), 80GB HBM2e на GPU, суммарно 640GB VRAM. Это удобно для крупных моделей в распределённом режиме, длинного контекста (KV-cache) и высоких батчей в serving-сценариях.
Платформа рассчитана на multi-GPU нагрузку: заявлен модуль NVIDIA HGX A100 8-GPU (40GB/80GB) и поддержка высокоскоростной связности между GPU (NVLink/NVSwitch), что помогает масштабировать TP/PP/DP при корректной настройке батча и контекста.
Платформа: поддерживает 2× 3rd Gen Intel Xeon Scalable (TDP до 270W, сокеты LGA4189 / Socket P+); память - 32 слота DDR4, 8-канальная архитектура, модули RDIMM/LRDIMM до 128GB и 3DS RDIMM/LRDIMM до 256GB, максимальный общий объём не указано. По накопителям доступны 6× 2.5" Gen4 NVMe/SATA отсека (NVMe - не hot-swap) и 2× M.2 PCIe Gen4 x4 (2242/2260/2280).
| Тип точности | Совокупная мощность восьми A100 SXM |
| FP64 Tensor Core | 156 TFLOPS |
| BF16 / FP16 Tensor Core | 4 992 TFLOPS |
| TF32 Tensor Core | 2 496 TFLOPS |
| INT8 Tensor Core | 9 984 TOPS |
| Модель | Тип квантизации | Требуется VRAM | Совместимость | Примечание |
| DeepSeek-R1-GGUF 685B | Q4_K_M | Примерно 404GB | ✅ | Запускается в 4-бит на 8×A100; ограничивайте контекст/батч, чтобы не упереться в KV-cache. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct | Нет | Примерно 471GB | ✅ | Помещается без квантизации; для продакшн-serving используйте TP/PP на 4–8 GPU и держите запас под батчи. |
| Gpt-oss:120b | Нет | Примерно 196GB | ✅ | Комфортный профиль: можно держать на 2–4 GPU, оставляя много VRAM под длинные диалоги и высокий concurrency. |
| ai-sage_GigaChat3-702B-A36B-preview-GGUF | Q4_K_M | Примерно 472GB | ✅ | Устойчивый 4-бит запуск на 8 GPU; внимательно задавайте лимиты контекста, чтобы не терять throughput на KV-cache. |
| Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF | Q4_K_M | Примерно 407GB | ✅ | Оптимально в 4-бит с TP на 4–8 GPU; оставляйте VRAM под длинный контекст и пиковые батчи. |
| GLM-4.7-GGUF | Q4_K_M | Примерно 216GB | ✅ | Стабильно идёт на 2–4 GPU; в 4-бит остаётся хороший запас под параллельные запросы и KV-cache. |
| Модель | Тип | Совместимость | Примечание |
| Stable Diffusion XL 1.0 | Текст в изображение | ✅ | Можно держать высокие разрешения и несколько очередей, параллеля генерацию по GPU. |
| Flux.2-dev | Текст в изображение | ✅ | Лучше запускать распределённо или с оптимизациями памяти, чтобы уложить ~178GB и сохранить запас под батчи. |
| SD Turbo | Быстрые предпросмотры | ✅ | Отличен для throughput: легко держать высокий concurrency, распределяя задачи по нескольким GPU. |
| Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers | Текст в изображение | ✅ | ~35GB VRAM: большой запас под батчи/разрешение и одновременную работу нескольких пайплайнов. |
| Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers | Текст в видео | ✅ | ~29GB VRAM: удобно параллелить ролики по GPU и собирать продакшн-очередь генерации. |
| Видеокарта | 8x Nvidia A100 SXM 80GB HBM2e (TDP до 270W, сокеты LGA4189 / Socket P+) |
| Процессор | 2x Intel Xeon Scalable 3rd Gen |
| Оперативная память | до 8TB DDR4, 32 DIMM, 32 слота DDR4, 8-канальная архитектура, модули RDIMM/LRDIMM до 128GB и 3DS RDIMM/LRDIMM до 256GB, |
| SSD накопители | 6× 2.5" Gen4 NVMe/SATA отсека (NVMe - не hot-swap) и 2× M.2 PCIe Gen4 x4 (2242/2260/2280) |
Если нужна конфигурация на эту платформу под ваши задачи - свяжитесь с менеджером, и мы предложим подходящий вариант под бюджет и требования.
Мы отправляем заказы ведущими транспортными компаниями:
Все отправления тщательно упаковываются и скорейшие сроки передаются в ТК.
Ориентировочные сроки сборки заказов:
В случае если оборудование требуется в срочном порядке сообщите менеджеру и мы организуем приоритетную обработку вашего заказа с учетом выбора тарифа “Экспресс” со стороны ТК.
Оплата заказа доступна после подтверждения менеджером посредством следующих способов оплаты:
ServerFlow — это интернет магазин специализирующийся на продаже Б/У и новой серверной техники. Все наше оборудование проходит строгий процесс предпродажной подготовки. Мы уделяем большое внимание тестированию всех компонентов, чтобы минимизировать вероятность возникновения гарантийных случаев и обеспечить высокое качество продукции.
Также мы можем предложить расширенный срок гарантийных отношений:
Мы верим, что сможем обеспечить наилучший пользовательский опыт и ценим ваше доверие. Если у вас остались дополнительные вопросы, вы можете адресовать их в онлайн чате на сайте или задать в Telegram @serverflow.
ServerFlow активно занимается б/у оборудованием, поэтому мы готовы рассмотреть ваше оборудование в качестве основания для предоставления скидки в рамках “Trade-in”. Чтобы произвести оценку оборудования обратитесь в онлайн чат на сайте или в Telegram @serverflow.
Почему Trade-in в ServerFlow — это удобно:
Оставьте отзыв о ServerFlow на Яндексе и условия акции будут исполнены
* скидка предоставляется при покупке от 30 000 рублей,
в ином случае предусмотрена бесплатная доставка.
Цена включает НДС 7%
Узнать сроки доставки
40-60 раб. дней —
Мы ценим вашу обратную связь.
После покупки оставьте отзыв о ServerFlow на Яндексе и условия акции будут исполнены.
* — скидка предоставляется при покупке от 30 000 рублей, в ином случае предусмотрена бесплатная доставка.