Локальные LLM, RAG, inference и обучение — в серверной инфраструктуре, которую проектируем под нагрузку, данные, число пользователей и дальнейшее масштабирование.
Состав GPU-платформы, сеть, хранение, питание и охлаждение определяем после технического разбора задачи. Не публикуем неподтверждённые универсальные спецификации.
H200, B200 и B300 — семейства для проектирования GPU-серверов под разные профили нагрузки. Конкретный состав подтверждаем после технического запроса.
Для локальных LLM, RAG и inference в централизованном корпоративном контуре.
Команде, которой нужен расширяемый серверный AI-контур.
Для AI-сервисов и развивающейся нагрузки, где важны обучение и рост.
Проекту, где нагрузка развивается вместе с данными и командой.
Для крупных моделей и интенсивных сценариев с проектированием дальнейшего масштаба.
Команде, которая заранее проектирует следующий уровень нагрузки.
Сервер — центральный вычислительный узел. Вокруг него согласуются данные, модельный слой, приложения, доступы и эксплуатация.
Источники, контекст и правила работы с корпоративными данными.
Поток данных и инфраструктурные связи под рабочую нагрузку.
Роли, ограничения и правила использования общего ресурса.
GPU PLATFORM / ЯДРОМодельный слой и режимы работы под конкретные сценарии.
Внутренние сервисы, поиск и разрешённые рабочие действия.
Мониторинг, площадка, обновления и дальнейший рост системы.
Сначала фиксируем рабочий сценарий и ограничения, затем состав платформы. Название ускорителя не заменяет технический разбор.
Что должен делать сервис: inference, RAG, обучение, обработка данных или инженерный расчёт.
Модели, режим работы и ожидаемый профиль использования вычислительного ресурса.
Контекст, источники, число одновременных пользователей и поток рабочих запросов.
Сеть, хранение, питание, охлаждение, ограничения размещения и итоговый состав платформы.
Технический разбор начинается с нагрузки и ограничений. Это позволяет связать сервер с рабочим AI-контуром, а не выбирать его по одному названию GPU.
GPU-сервер рассматривают, когда важны многопользовательская нагрузка, более крупные модели, высокая интенсивность вычислений, централизованное размещение или дальнейшее масштабирование.
Да. Подбор начинается с модели, режима работы, размера контекста, требуемой параллельности и ограничений площадки.
Да. Эти семейства обсуждаются как ориентиры для проектирования будущей GPU-платформы. Конкретный состав и доступность подтверждаем после технического брифа.
CPU, RAM, NVMe, сеть, питание, охлаждение, размещение, модель хранения, доступы, интеграция и эксплуатационный контур.
Да. Архитектуру можно заложить так, чтобы первый сервер стал начальным узлом будущей платформы, а не изолированной покупкой.
Передайте задачу, модели, объём данных, число пользователей, размещение и срок. Мы вернём варианты состава и вопросы, которые влияют на архитектуру.
Опишите модели, пользователей, данные, место размещения и целевой срок. Начнём с границ системы, а не с неподтверждённой спецификации.
