Главная/Каталог/Серверы для ИИ
КАТАЛОГ / СЕРВЕРЫ ДЛЯ ИИ

Серверы для ИИ: от GPU-узла до стойки под ключ

Коротко

ИИ-серверы — готовые вычислительные узлы с 4 или 8 ускорителями, связанными NVLink/NVSwitch. В каталоге: сборки на 8× H100/H200, заводские NVIDIA DGX, rack-scale GB200 NVL72, OEM-платформы Supermicro и Dell. Конфигурация — CPU, память, диски, сеть — подбирается под обучение, инференс или HPC. С 27.05.2026 по коду 8471 49 000 0 (машины, поставляемые в виде систем) из перечня параллельного импорта изъят ряд марок — HPE, HP, Cisco, IBM, Intel, Inspur, xFusion и другие; NVIDIA, Dell и Supermicro изменение не затронуло. Цена по запросу. Прежде чем покупать — сравните с арендой мощностей.

В КАТЕГОРИИ
ИИ-серверы 8× GPUNVIDIA DGXRack-scale (NVL72)OEM-серверы
15 позиций ПОД ЗАКАЗ · ЦЕНА ПО ЗАПРОСУ
NVIDIA GB300 NVL72 (Blackwell Ultra)
72 GPU + 36 Grace · 20.7 ТБ HBM3e · ~1.1 EFLOPS FP4 · жидкость
под заказ · 8–16 недель
от $3–4 млн/стойка
Запросить →
Сервер 8× H100 SXM5
8× H100 80GB · NVLink · 2× Xeon · 2 ТБ RAM · 4U
под заказ · 4–8 недель
по запросу
Запросить →
Сервер 8× H200
8× H200 141GB · NVSwitch · 2 ТБ RAM
под заказ · 5–8 недель
по запросу
Запросить →
NVIDIA DGX H100
8× H100 · заводская платформа · 640 ГБ HBM3
под заказ · по запросу
по запросу
Запросить →
GB200 NVL72
72× Blackwell + 36× Grace · жидкостное охлаждение
под заказ · по запросу
по запросу
Запросить →
HPE Cray XD670 (8× H200/B200)
5U · 8× SXM GPU · HGX · обучение и инференс LLM
под заказ · 6–12 недель
от $300 000
Запросить →
Lenovo ThinkSystem SR685a V3 (8× GPU)
8U · 8× SXM GPU · 2× EPYC · HGX H100/H200
под заказ · 6–12 недель
от $290 000
Запросить →
NVIDIA DGX H200
8× H200 141GB · 1.1 ТБ HBM3e · заводская платформа
под заказ · 4–10 недель
$350 000–450 000
Запросить →
NVIDIA DGX B200
8× B200 · заводская платформа Blackwell
под заказ · 6–12 недель
от $500 000
Запросить →
Сервер 4× H100
4× H100 PCIe/SXM · инференс и обучение
под заказ · 4–6 недель
$120 000–160 000 (~12
Запросить →
Supermicro GPU SuperServer
до 8 GPU · кастомные ИИ-серверы
под заказ · 4–8 недель
по запросу
Запросить →
Dell PowerEdge XE9680
8× GPU · H100/H200/MI300X · enterprise
под заказ · 4–10 недель
$200 000–400 000
Запросить →
Inspur / xFusion ИИ-сервер
GPU / Ascend · китайские ИИ-серверы
под заказ · 4–8 недель
по запросу
Запросить →
xFusion FusionServer G8600
8× GPU/Ascend · ИИ-узел · прямой ввоз из КНР
под заказ · 4–10 недель
по запросу
Запросить →
H3C UniServer R5500 G6 (8× Ascend 910C)
8× Ascend 910C · импортозамещающий ИИ-узел · CANN
под заказ · 4–10 недель
по запросу
Запросить →
РАЗБОР

Как собрать сервер для ИИ

Отправная точка — модель и режим работы. Обучение требует быстрых межсоединений: NVLink и NVSwitch внутри узла, InfiniBand между узлами. Инференс чувствительнее к объёму памяти на карту, чем к скорости связи. От этого зависит, нужен вам один плотный узел 8× GPU или кластер из нескольких.

Дальше выбирается платформа. Гибкая HGX-сборка даёт свободу по CPU, памяти и дискам и обычно выгоднее по цене. Заводская NVIDIA DGX — фиксированная эталонная конфигурация с готовым стеком NVIDIA AI Enterprise и максимальной предсказуемостью совместимости. Rack-scale GB200 NVL72 — это уже стойка целиком, до 72 GPU в едином домене NVLink для моделей триллионного масштаба.

Питание и охлаждение — не второстепенный вопрос. Узел 8× H100 потребляет 6–10 кВт, стойки Blackwell — десятки киловатт и требуют жидкостного охлаждения. Мы проверяем требования к питанию и охлаждению до заказа и, если нужно, помогаем укомплектовать инфраструктуру ЦОД и подключить партнёра-интегратора.

Легальность-2026 у серверов расслоилась по маркам: с 27.05.2026 по коду 8471 49 000 0 из перечня параллельного импорта изъяты HPE, HP, Cisco, IBM, Intel, Hitachi, Fujitsu, Samsung, Kingston, Inspur, xFusion и ещё несколько марок — по ним ввоз без согласия правообладателя закрыт. Для NVIDIA, Dell, AMD и Supermicro не изменилось ничего. Западные платформы (Supermicro, Dell) ввозятся под заказ, китайские (Inspur, xFusion) — прямым ввозом из КНР. Конкретный статус по вашей позиции проверяем через инструмент проверки параллельного импорта.

Наконец, оцените экономику. Для проектов с непостоянной загрузкой аренда выделенного кластера в РФ может оказаться выгоднее покупки. Мы сравниваем оба сценария и, если строится собственный ЦОД или ИИ-фабрика, ведём подбор комплектации в отдельной лид-странице.

Частые вопросы

DGX — заводская система NVIDIA с фиксированной конфигурацией, готовым ПО и эталонной совместимостью. HGX-сборка гибче по CPU, памяти и дискам и обычно выгоднее по цене. DGX выбирают за предсказуемость, HGX — за гибкость и стоимость.