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) | AMD EPYC |
| Видеокарта (GPU) | NVIDIA A100 |
| 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 (8× SXM4 80GB) рассчитана на Обучение моделей (Training), Дообучение моделей (Fine-tuning), Инференс / Развертывание (Inference), RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) и HPC / Научные расчёты - благодаря плотной 8-GPU компоновке и высокоскоростному межGPU-обмену (NVLink/NVSwitch).
GPU-часть: 8× A100 SXM 80GB, суммарно 640GB VRAM; это даёт хороший запас под крупные модели, длинный контекст (KV-cache) и высокий throughput при serving (батчи/параллельные запросы)
Для производительных multi-GPU сценариев (TP/PP/DP, NCCL) платформа опирается на HGX-модуль и заявляет до 600GB/s GPU-to-GPU interconnection.
Платформа: поддерживает двухпроцессорную конфигурацию AMD EPYC 7003 (совместима с EPYC 7002), 32 слота DDR4 (8-канальная архитектура; RDIMM/LRDIMM до 128GB, 3DS RDIMM/LRDIMM до 256GB; максимум по объёму платформы - до 8TB), а для накопителей доступны 6× 2.5" Gen4 NVMe/SATA hot-swap bays (с оговоркой, что 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 GPU; держите запас под KV-cache при длинном контексте и настраивайте TP на 4–8 GPU под throughput. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct | Нет | Примерно 471GB | ✅ | Помещается целиком; для стабильного serving используйте TP/PP на 4–8 GPU и держите запас под батчи и контекст. |
| Gpt-oss:120b | Нет | Примерно 196GB | ✅ | Комфортно держать на 2–4 GPU, оставляя большой запас под KV-cache и высокий concurrency. |
| ai-sage_GigaChat3-702B-A36B-preview-GGUF | Q4_K_M | Примерно 472GB | ✅ | Устойчивый 4-бит запуск на 8 GPU; ограничивайте контекст и batch, чтобы не упираться в KV-cache. |
| Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF | Q4_K_M | Примерно 407GB | ✅ | Оптимально в 4-бит; масштабируйте inference по 4–8 GPU и оставляйте VRAM под длинный контекст. |
| GLM-4.7-GGUF | Q4_K_M | Примерно 216GB | ✅ | Стабильно работает на 2–4 GPU; в 4-бит остаётся запас под длинный контекст и параллельные запросы. |
| Модель | Тип | Совместимость | Примечание |
| Stable Diffusion XL 1.0 | Текст в изображение | ✅ | Легко держит высокие разрешения и параллельные очереди; масштабируйте генерацию по нескольким GPU для throughput. |
| Flux.2-dev | Текст в изображение | ✅ | Требует ~178GB VRAM: запускайте распределённо или с оптимизациями памяти, чтобы сохранить запас под батчи и разрешение. |
| SD Turbo | Быстрые предпросмотры | ✅ | Отличен для быстрых итераций и больших очередей; удобно параллелить по GPU без упора в VRAM. |
| Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers | Текст в изображение | ✅ | Лёгкая версия; требует ~35GB VRAM - остаётся большой запас под разрешение, батчи и несколько пайплайнов. |
| Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers | Текст в видео | ✅ | T2V (~29GB VRAM) для роликов до ~5 секунд; хорошо параллелится по GPU для продакшн-очередей. |
| Видеокарта | 8x Nvidia A100 SXM 80GB HBM2e |
| Процессор | 2x AMD EPYC 7003 серии |
| Оперативная память | до 8TB DDR4, 32 DIMM, 8-канальная архитектура; RDIMM/LRDIMM до 128GB, 3DS RDIMM/LRDIMM до 256GB |
| SSD накопители | 6× 2.5" Gen4 NVMe/SATA hot-swap bays (с оговоркой, что 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.