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 H100 |
| Количество GPU, шт | 8 |
| Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ | 640 |
| Тип памяти GPU | HBM2e |
| Объем оперативной памяти (RAM), ГБ | 6144 |
| Тип оперативной памяти | DDR5 ECC REG |
| Форм-фактор | 5U |
Данная сборка на NVIDIA HGX H100 80GB (8× SXM5) рассчитана на Обучение моделей (Training), Дообучение моделей (Fine-tuning), Инференс / Развертывание (Inference), RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) и HPC / Научные расчёты - за счёт тесной 8-GPU связки и высокой межGPU-пропускной способности NVLink/NVSwitch.
GPU-часть: H100 (Hopper) с поддержкой FP16/FP8/INT8 и памятью HBM3; суммарно 640GB VRAM (8×80GB). Это удобно для крупных моделей в распределённом режиме, длинного контекста (KV-cache) и высокого throughput при serving (батчи/параллельные запросы).
Для масштабирования multi-GPU нагрузок платформа заявляет 900GB/s GPU-to-GPU bandwidth (NVLink/NVSwitch), что помогает эффективнее “раскрывать” TP/PP/DP (NCCL/DeepSpeed) при корректных настройках батчей и контекста.
Платформа: поддерживает 2× AMD EPYC 9005/9004 (Socket SP5 / LGA6096, cTDP до 400W, при 25°C - до 500W), память DDR5 RDIMM, 24 DIMM (12-канальная на процессор; максимум объёма - 6TB). Для накопителей доступны 8× 2.5" Gen5 NVMe/SATA/SAS-4 hot-swap (для SATA/SAS требуется storage-card), а также 2× M.2 2280/22110 (PCIe Gen3 x4 и Gen3 x1).
| Тип точности | Совокупная мощность восьми H100 SXM |
| FP64 Tensor Core | 536 TFLOPS |
| FP8 Tensor Core | 31 664 TFLOPS |
| BF16 / FP16 Tensor Core | 15 832TFLOPS |
| TF32 Tensor Core | 7 912 TFLOPS |
| INT8 Tensor Core | 31 664 TOPS |
| Модель | Тип квантизации | Требуется VRAM | Совместимость | Примечание |
| DeepSeek-R1-GGUF 685B | Q4_K_M | Примерно 404GB | ✅ | Запускается в 4-бит на 8×H100; держите запас под KV-cache при длинном контексте. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct | Нет | Примерно 471GB | ✅ | Уверенно помещается на 8 GPU; удобно масштабировать serving через TP/PP и батчи. |
| Gpt-oss:120b | Нет | Примерно 196GB | ✅ | Комфортно держать на 2–4 GPU с большим запасом под длинные диалоги и высокий concurrency. |
| ai-sage_GigaChat3-702B-A36B-preview-GGUF | Q4_K_M | Примерно 472GB | ✅ | Стабильный 4-бит запуск на 8 GPU; ограничивайте контекст/батч, чтобы не упереться в KV-cache. |
| Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF | Q4_K_M | Примерно 407GB | ✅ | Лучше держать в 4-бит и распараллеливать на 4–8 GPU, оставляя VRAM под контекст. |
| GLM-4.7-GGUF | Q4_K_M | Примерно 216GB | ✅ | Удобно для продакшн-serving: можно держать высокий batch/concurrency без дефицита VRAM. |
| Модель | Тип | Совместимость | Примечание |
| Stable Diffusion XL 1.0 | Текст в изображение | ✅ | Легко держит высокие разрешения и большие батчи; генерацию удобно параллелить по GPU. |
| Flux.2-dev | Текст в изображение | ⚠️ | ~178GB VRAM: обычно нужен multi-GPU режим/распараллеливание или оптимизации памяти (зависит от пайплайна). |
| SD Turbo | Быстрые предпросмотры | ✅ | Отличен для throughput и больших очередей - легко разносить задачи по нескольким GPU. |
| Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers | Текст в изображение | ✅ | ~35GB VRAM: большой запас под разрешение/батчи и несколько пайплайнов параллельно. |
| Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers | Текст в видео | ✅ | ~29GB VRAM: удобно параллелить ролики по GPU и собирать продакшн-очередь. |
| Видеокарта | 8x Nvidia H100 SXM 80GB HBM3 |
| Процессор | 2× AMD EPYC 9005/9004 (Socket SP5 / LGA6096, cTDP до 400W, при 25°C - до 500W) |
| Оперативная память | до 6TB DDR5 ECC REG, 24 DIMM, 12-канальная на процессор; |
| SSD накопители | 8× 2.5" Gen5 NVMe/SATA/SAS-4 hot-swap (для SATA/SAS требуется storage-card), а также 2× M.2 2280/22110 (PCIe Gen3 x4 и Gen3 x1) |
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.