8 800 500-99-26 Для звонков по России
Корзина
Профиль

GPU-серверы для искусственного интеллекта

Собираем GPU-серверы для обучения нейросетей, инференса LLM, HPC-расчётов и задач машинного обучения. Платформы от 1 до 8 GPU NVIDIA H200, A100, L40S, RTX RTX 5090. Производство и тестирование в Санкт-Петербурге, бесплатная доставка по России, гарантия до 36 месяцев.

GPU-серверы для искусственного интеллекта
Сценарии использования

Под какие AI-задачи собираем серверы

Шесть сценариев, с которыми к нам приходят чаще всего. Для каждого — отдельная страница с примерами конфигураций и бенчмарками. Если ваша задача не укладывается ни в один — инженер соберёт платформу индивидуально.

Обучение LLM

Тренировка и дообучение больших языковых моделей — от 7B до 70B+ параметров. NVLink и пулы VRAM для загрузки моделей без шардирования.

Инференс в продакшене

Обслуживание моделей под реальную нагрузку: API, чат-боты, рекомендательные системы. Низкая задержка, высокий throughput.

Локальная LLM

Развёртывание моделей в закрытом контуре компании. Работа с чувствительными данными без передачи во внешние сервисы.

Генеративный ИИ

Stable Diffusion, FLUX, Wan, Hunyuan Video. Генерация изображений и видео без ограничений по количеству запросов и платных API.

Компьютерное зрение

Детекция, сегментация, распознавание лиц и объектов. Обучение моделей на своих датасетах, работа с видеопотоками в реальном времени.

NLP и обработка текста

Классификация, суммаризация, извлечение сущностей, семантический поиск. Построение RAG-систем на собственной документации.

Выберите сервер для ИИ

От компактного узла с одной видеокартой до платформы на 8 GPU с NVLink.
Шесть линеек, каждая — под свой класс задач и бюджет.

ИИ и Графика
Rackstation AI Rackstation AI Rackstation AI Rackstation AI Rackstation AI

Rackstation AI

Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Смотреть модели

Процессоры

Threadripper PRO 7000 WX

Количество ядер CPU

от 32 до 96 ядер

Видеокарты

RTX 5080 - RTX 5090
или
RTX 6000 Ada - H200

Количество видеокарт

до 2-x видеокарт

Оперативная память

до 1024 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 4,5U
Обучение нейросетей
Devbox AI Devbox AI Devbox AI Devbox AI Devbox AI

Devbox AI

Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Смотреть модели

Процессоры

Threadripper PRO 7000 WX

Количество ядер

от 32 до 96 ядер

Видеокарты

RTX 5080 - RTX 5090
или
RTX 6000 Ada - H200

Количество видеокарт

до 6-ти видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 6,5U
Инфраструктура ИИ
Scale Scale Scale Scale Scale

Scale

Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005

Количество ядер

От 128 до 256 ядер

Видеокарты

RTX 5090 32GB
или
RTX PRO 6000 Blackwell 96GB

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 6,5U
Обучение нейросетей
HPC 4000 HPC 4000 HPC 4000 HPC 4000 HPC 4000

HPC 4000

Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

H200 PCI-E / L40S

Количество видеокарт

до 4-x видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 2U
Инфраструктура ИИ
HPC 8000 HPC 8000 HPC 8000 HPC 8000 HPC 8000

HPC 8000

Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

H200 PCI-E / L40S

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 4U
Инфраструктура ИИ
HGX H200 HGX H200 HGX H200 HGX H200 HGX H200

HGX H200

HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

H200 SXM

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 5U
Программный стек

OneStack

Серверы поставляются с предустановленной платформой OneStack — это собственное ПО DigitalRazor поверх Ubuntu или Astra Linux SE. Драйверы, CUDA, Docker и библиотеки уже на месте и согласованы между собой.

От включения до запуска первой модели — меньше часа

От включения до запуска первой модели — меньше часа

Не тратите неделю на установку драйверов, подбор совместимых версий CUDA и настройку Docker. Каждая сборка протестирована на конкретном железе. Графический интерфейс в браузере — управление контейнерами без работы в терминале.
Подробнее про OneStack
  • Драйверы и CUDA без конфликтов Production Branch драйверов NVIDIA, CUDA Toolkit, cuDNN, NCCL, TensorRT — проверенная связка версий
  • Каталог моделей одной кнопкой GPT-OSS, DeepSeek, Gemma, Llama, FLUX, Stable Diffusion, Wan, Hunyuan — разворачиваются из интерфейса
  • Работа без интернета (Air-gapped) Обновления поставляем в виде офлайн-архивов — для закрытых контуров и гос-сектора
  • Мониторинг GPU, CPU, RAM в браузере Дашборд загрузки ядер и памяти, живые логи, управление контейнерами — без SSH и команд sudo

Реализованные проекты

Кейсы внедрения: от локальных LLM до автоматизации бизнес-процессов.

Все проекты

Часто задаваемые вопросы

1. Чем GPU-сервер отличается от мощного ПК с RTX 5090?
Серверная платформа — это ECC-память, серверные CPU (EPYC / Xeon с PCIe 5.0 × 128 линий), избыточные БП, охлаждение под круглосуточную нагрузку и возможность поставить 4–8 GPU в один корпус. Игровой ПК не вместит 4 GPU, а его БП и охлаждение не рассчитаны на неделю непрерывного обучения модели. Для research-прототипирования одиночный RTX 5090 в workstation-сборке возможен — для продакшн-задач нужна серверная платформа.
2. Какой GPU выбрать для обучения LLM?
Для моделей до 13B параметров хватит 2× RTX 5090 32 ГБ или RTX PRO 6000 96 ГБ. Для 30–70B — 2–4× H200 141 ГБ с NVLink. Для обучения с нуля моделей 70B+ и мультимодальных — 8× H200 с общей VRAM 1.1 ТБ и NVLink 900 ГБ/с. Для fine-tuning open-source моделей (LoRA, QLoRA) часто достаточно 1–2× RTX PRO 6000. Пришлите название модели и размер датасета — дадим точную рекомендацию.
3. Поддерживаются ли CUDA, PyTorch, TensorFlow, JAX?
Да. Все GPU-серверы DigitalRazor собираем на NVIDIA — полная поддержка CUDA 12.x, cuDNN, NCCL, TensorRT. Через платформу OneStack разворачиваем PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face Transformers, DeepSpeed, vLLM, Triton Inference Server и другие фреймворки под вашу задачу перед отгрузкой. Сервер приходит с готовой рабочей средой.
4. Сколько стоит GPU-сервер для ИИ?
От 2 млн ₽ за инференс-узел на L40S в линейке RackStation Ai до 16,9 млн ₽ за платформу Scale с 8× H200. Средний узел для обучения моделей (DevBox AI, 2–4 GPU) — 2–7 млн ₽. Стоимость зависит от GPU, объёма RAM, дисков и сетевого стека — точный расчёт делаем под ТЗ.
5. Работаете с юр. лицами, есть ли лизинг и оплата по счёту?
Да. Работаем с юридическими лицами по безналичному расчёту с НДС, предоставляем полный комплект закрывающих документов (УПД, счёт-фактура, договор поставки). Доступен лизинг через банки-партнёры: от 78 000 ₽/мес за инференс-узел, от 265 000 ₽/мес за платформу на 2× H200. Оформляем заказы по 44-ФЗ и 223-ФЗ для гос-сектора.
6. Работает ли сервер в закрытом контуре (без интернета)?
Да. Для работы OneStack, запуска контейнеров и инференса моделей интернет не требуется. Поставляем серверы с Astra Linux Special Edition для гос-сектора и организаций с высокими требованиями к безопасности. Обновления предоставляем в виде офлайн-архивов. Поддержка режима Air-gapped.
7. Какие сроки сборки и доставки?
Готовые конфигурации из каталога — 2–4 недели. Кастомные платформы с H200 — 3–6 недель (зависит от сроков поставки GPU). Доставка по России бесплатная: до Москвы и Санкт-Петербурга — 1–3 дня, в регионы — 3–10 дней транспортной компанией с оригинальной упаковкой. Самовывоз из Санкт-Петербурга — в день готовности.
8. Какая гарантия и поддержка после покупки?
Фирменная гарантия DigitalRazor — 12 месяцев, с возможностью расширения до 24–36 месяцев. Сервисные центры в Санкт-Петербурге и Москве. При поломке компонент меняем на новый, а не ремонтируем. Удалённая помощь инженеров в настройке и оптимизации работы серверов — бесплатно на весь срок гарантии. По запросу заключаем SLA-контракт с фиксированным временем реакции.

Что входит в поставку

Не коробка с комплектующими, а готовая к работе система. Всё, что вам нужно — подключить кабели и подключиться по SSH или через OneStack.

Производство в
Санкт-Петербурге

Собственная сборочная площадка. Контроль качества на каждом этапе — от входного тестирования комплектующих до финальной приёмки.

48-часовой стресс-тест

Прогоняем реальные AI-задачи: обучение, инференс, тесты памяти, термальные сценарии. Проверяем стабильность под 100% нагрузкой.

OneStack и ПО под задачу

CUDA, драйверы, фреймворки, инференс-сервер, ОС — всё настроено под ваш сценарий. Распаковали, подключили — работает.

Доставка по России

Бесплатная доставка транспортной компанией с противоударной упаковкой и виброзащитой.

Фирменная гарантия

Сервисные центры в Санкт-Петербурге и Москве. При поломке меняем компонент на новый, а не ремонтируем.

Инженерная поддержка

Удалённая помощь в запуске: проверка работы моделей, миграция данных. Бесплатно в течение всего срока гарантии.

Главная Каталог Корзина Профиль

Сайт использует cookies
Узнать подробнее

Ваш город доставки

Начните вводить название своего города или выберите из списка ниже.

  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Барнаул
  • Владивосток
  • Воронеж
  • Екатеринбург
  • Иркутск
  • Казань
  • Краснодар
  • Нижний Новгород
  • Новокузнецк
  • Новосибирск
  • Омск
  • Ростов-на-Дону
  • Самара
  • Сочи
  • Ставрополь
  • Сургут
  • Томск
  • Тюмень
  • Тольятти