GPU-серверы NVIDIA для AI

Под какие задачи берут GPU-серверы

GPU-сервер содержит дискретный ускоритель NVIDIA с CUDA-ядрами и большим объёмом видеопамяти. На задачах обучения и инференса нейросетей это даёт прирост в 50–500 раз по сравнению с обычным CPU-сервером.

• Инференс LLM — vLLM, llama.cpp, Ollama, TGI, Triton. Запуск Llama, Mistral, Qwen в production
• Обучение и дообучение моделей — PyTorch, fine-tuning, LoRA, RAG-пайплайны
• Генерация изображений — Stable Diffusion, ComfyUI, Flux
• Видео и рендер — транскодирование, Blender, V-Ray, OctaneRender, DaVinci Resolve
• Научные вычисления — HPC, симуляции, обработка больших данных

Что преднастроено

Сервер приходит готовым к работе: установлены драйверы NVIDIA, CUDA, cuDNN, Docker с GPU-runtime. Вам остаётся развернуть свой контейнер или модель. По запросу поставим vLLM / Ollama / ComfyUI под ключ.

Какую карту выбрать

RTX 4090 / 5090 — лучший $/TFLOPS для инференса и диффузии, для большинства задач до 32 GB VRAM их достаточно. A100 80GB — для обучения foundation-моделей и нагрузок, где нужна большая видеопамять и NVLink. H100 — флагман для тренировки и инференса самых больших трансформеров с FP8.