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 |
Конфигурация на NVIDIA HGX A100 80GB (8× SXM) рассчитана на Обучение моделей (Training), Дообучение моделей (Fine-tuning), Инференс / Развертывание (Inference), RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) и HPC / Научные расчёты, когда важны плотная 8-GPU связка и стабильное масштабирование внутри одного узла.
Установлен HGX A100 8-GPU, суммарный объём видеопамяти 640GB VRAM (80GB HBM2e на GPU), что даёт заметный запас под KV-cache, длинный контекст и параллельные сессии в serving, а также упрощает размещение крупных моделей при распределении по 4–8 GPU.
Связность ускорителей обеспечивается NVLink v3 и NVSwitch, дополнительно заявлена топология NIC под GPUDirect RDMA 1 к 1 GPU, что полезно для обмена данными и распределённого обучения.
Платформа поддерживает 2× AMD EPYC 7002/7003 в Dual Socket SP3 с TDP до 280W, память ECC DDR4-3200 RDIMM/LRDIMM до 8 TB в 32 DIMM, а для накопителей доступны 6 фронтальных hot-swap 2.5" NVMe, опционально ещё 4 задних hot-swap 2.5" NVMe и 2 M.2 NVMe.
| 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 | ✅ | Запускайте в 4-бит с TP на 8 GPU и держите запас VRAM под KV-cache для длинного контекста. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct | Нет | Примерно 471GB | ✅ | Помещается без квантизации, для стабильного serving используйте TP или PP на 4–8 GPU и умеренный batch. |
| Gpt-oss:120b | Нет | Примерно 196GB | ✅ | Оптимально держать на 2–4 GPU, остальная VRAM остаётся под высокий concurrency и длинные диалоги. |
| ai-sage_GigaChat3-702B-A36B-preview-GGUF | Q4_K_M | Примерно 472GB | ✅ | Хорошо подходит для 4-бит на 8 GPU, запас VRAM важен под KV-cache и пиковый QPS. |
| Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF | Q4_K_M | Примерно 407GB | ✅ | 4-бит хорошо ложится на 8 GPU, при длинном контексте ограничивайте batch чтобы не упереться в KV-cache. |
| GLM-4.7-GGUF | Q4_K_M | Примерно 216GB | ✅ | Стабильно на 2–4 GPU, удобно поднимать контекст и параллельность пока растёт KV-cache. |
| Модель | Тип | Совместимость | Примечание |
| Stable Diffusion XL 1.0 | Текст в изображение | ✅ | Даёт высокий throughput на высоком разрешении, генерацию удобно распараллеливать по нескольким GPU. |
| Flux.2-dev | Текст в изображение | ✅ | Требует много VRAM, практично запускать распределённо по 2–4 GPU или с оптимизациями памяти. |
| SD Turbo | Быстрые предпросмотры | ✅ | Оптимален для быстрых превью, легко держит высокую параллельность очередей на одном узле. |
| Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers | Текст в изображение | ✅ | Большой запас VRAM позволяет держать батчи и несколько пайплайнов параллельно без упора в память. |
| Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers | Текст в видео | ✅ | Параллельная обработка по GPU хорошо подходит для пакетной генерации коротких роликов и очередей. |
| Видеокарта | 8x Nvidia A100 SXM 80GB HBM2e |
| Процессор | 2x AMD EPYC 7002/7003 серии в SP3 |
| Оперативная память | до 8TB DDR4 ECC REG в 32 DIMM |
| SSD накопители | 6× hot-swap 2.5" NVMe, опционально до 10× U.2 NVMe 2.5" при установке дополнительных задних корзин, 2× M.2 NVMe PCIe 3.0 (2280, 22110) |
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.