ИИ на своём железе для госсектора и госзаказчиков: почему облако не вариант

ИИ для госсектора нельзя выбирать по принципу «облако или своё железо». Сначала определяют правовой режим системы и данных, затем — допустимую модель размещения. Для открытых справочных задач российское облако может подойти. Для информации ограниченного доступа внешний сервис нередко создаёт поток данных, который нельзя оставить без отдельной проверки.

Локальное размещение тоже не даёт соответствие требованиям автоматически. ГИС, персональные данные, КИИ, государственная тайна и закупочное регулирование — разные режимы, которые в одной системе могут действовать одновременно.

Когда облачные ИИ-сервисы не подходят госзаказчику

При выборе инфраструктуры сравнивают четыре сценария размещения ИИ:

• Зарубежный публичный ИИ-сервис или API. Модель работает на инфраструктуре иностранного провайдера. Запросы и приложенные документы передаются внешнему сервису. Страну обработки и хранения данных проверяют отдельно;
• Российское публичное облако. Вычисления выполняются на инфраструктуре российского провайдера. Допустимость зависит от требований к системе и данным, фактического расположения серверов и реализованных мер защиты;
• Частное облако у провайдера или выделенные серверы. Ресурсы предоставляются одному заказчику и находятся вне его площадки. Степень изоляции от других клиентов и права доступа сотрудников провайдера зависят от конкретного решения;
• Локальное размещение (on-premises). Модель, сервер инференса, база знаний и рабочие данные находятся на площадке организации под управлением оператора.

Частное облако можно развернуть и на площадке заказчика. Тогда оно одновременно относится к локальному размещению: «частное» описывает использование ресурсов одной организацией, а on-premises — их расположение.

Сначала определить режим: ГИС, персональные данные, КИИ или гостайна

До выбора LLM определяют статус системы и категории обрабатываемых данных. Требования могут сочетаться: например, ГИС с персональными данными должна соответствовать правилам защиты обоих режимов.

Если система подпадает под приказ ФСТЭК №117, применимые требования к персональным данным и значимым объектам КИИ действуют вместе с ним. Для гостайны пункт 4 отсылает к специальным требованиям по технической защите таких сведений. Эти различия закреплены в пунктах 4–6 приказа.

Закупки по 223-ФЗ сами по себе не придают системе статус ГИС или объекта КИИ.

149-ФЗ: ограничение иностранных интернет-систем и ПО

Часть 2.4 статьи 13 149-ФЗ распространяется на операторов ГИС, иных ИС госорганов, муниципальных ИС, а также систем государственных и муниципальных унитарных предприятий и учреждений. При создании и эксплуатации этих систем, а также электронном взаимодействии нельзя использовать принадлежащие иностранным юридическим лицам или гражданам ИС и программы, работающие через интернет. Исключения определяет Правительство РФ.

Для зарубежного сервиса или API проверяют владельца, способ использования в системе и наличие применимого исключения. Этот запрет нельзя автоматически распространять на всех заказчиков по 223-ФЗ. Однако для них часть 2.1 той же статьи отдельно ограничивает использование зарубежных баз данных и технических средств, не входящих в состав эксплуатируемой ИС. Оба ограничения установлены статьёй 13 149-ФЗ.

Облако как технология не запрещено. С 1 сентября 2026 года часть 5.1 статьи 13 149-ФЗ допускает для ГИС и иных информационных систем госорганов использование технических средств, программ и баз данных с сетевым доступом. Порядок установлен постановлением Правительства №1024. Для охватываемых им электронных сервисов используемые компоненты должны размещаться в России, а их эксплуатация не должна опираться на базы данных и технические средства за пределами РФ. Дополнительно проверяют применимые требования защиты информации. Эта норма введена законом №568-ФЗ.

Если для защиты системы применяются криптографические средства, необходимо учитывать и требования приказа ФСБ России № 321 от 22 августа 2026 года. Он распространяет требования криптографической защиты в том числе на использование сетевых технических средств, программ и баз данных по части 5.1 статьи 13 149-ФЗ.

243-ФЗ: суверенные и национальные модели

С 1 сентября 2026 года действует 243-ФЗ о поддержке развития технологий искусственного интеллекта. Он регулирует разработку, внедрение и применение больших фундаментальных моделей.

С 1 марта 2027 года вступит в силу полномочие Правительства определять случаи, когда разрешены только суверенные или национальные большие фундаментальные модели, и исключения из этих случаев. Для систем с такими моделями, созданных или эксплуатируемых на эту дату, предусмотрено переходное исключение до 1 сентября 2032 года при обработке и хранении данных в России. Эти сроки установлены статьёй 13 закона №243-ФЗ.

Поэтому выражение «суверенный ИИ» само по себе не означает, что любая ИИ-система госзаказчика обязана использовать такую модель.

Приказ ФСТЭК №117: что меняется при использовании ИИ

Приказ №117 предусматривает защиту виртуализации и облачных вычислений. Для ИИ установлены дополнительные требования.

Пункт 61 разделяет два формата взаимодействия. При работе по шаблонам контролируют соответствие им запросов и ответов. Для свободного диалога задают допустимые тематики запросов и форматы ответов, затем проверяют их соблюдение.

Для выявления недостоверных ответов нужны статистические критерии, сбор и анализ таких ответов. Решения и функции ИС, основанные на них, ограничивают. Нерегламентированное влияние ИИ на параметры модели и работу системы должно быть исключено. Непосредственно в состав ИС должны входить доверенные технологии ИИ или их компоненты. Эти требования закреплены в пунктах 60–61 приказа №117.

Меры защиты предусматривают в проекте системы и регламентах работы сервиса.

152-ФЗ: персональные данные, локализация и внешние ИИ-сервисы

Часть 5 статьи 18 152-ФЗ запрещает при сборе персональных данных граждан России выполнять их запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение и извлечение с использованием зарубежных баз данных. Исключения перечислены в пунктах 2, 3, 4 и 8 части 1 статьи 6. Поэтому при подключении зарубежного ИИ-сервиса проверяют, участвует ли он в сборе данных и соблюдаются ли требования локализации.

Российская база не отменяет правил последующей передачи. Если сведения затем отправляются за рубеж иностранному получателю, отдельно проверяют основание обработки, требования статьи 12 о трансграничной передаче и обязанности оператора, включая предварительное уведомление Роскомнадзора. Сам 152-ФЗ не требует локального размещения для любого ИИ-сервиса.

Требования ФСТЭК к ИИ и ГИС в 2026 году

Приказ №117 вместо №17: что изменилось

Приказ ФСТЭК №117 действует с 1 марта 2026 года и заменил №17. С 1 сентября его применяют с учётом изменений, внесённых приказом №137. Новая редакция пункта 32 вступит в силу позже — 1 марта 2027 года. Эти сроки установлены в приказе №137.

Новые проекты и документацию готовят по действующей редакции №117. Старые таблицы и шаблоны по №17 перед использованием нужно актуализировать.

Классы защищённости К1–К3 и аттестация

Приказ №117 сохраняет классы К1, К2 и К3. Класс защищённости определяют по уровню значимости информации и масштабу системы. От него зависит набор мер защиты. Отдельным сегментам можно присвоить разные классы, зафиксировав результаты в акте классификации. Правила приведены в приложении к требованиям №117.

Порядок аттестации установлен приказом ФСТЭК №77. С 1 сентября 2026 года действуют изменения, внесённые приказом №60. При добавлении ИИ в аттестованную систему оценивают изменения компонентов, архитектуры и защиты.

В разъяснении от 12 марта 2026 года ФСТЭК указывает на необходимость дополнительных аттестационных испытаний после модернизации. Пункт 33.1 обновлённого порядка предусматривает проверку изменённых компонентов методами функционального тестирования и анализа уязвимостей.

ГОСТ Р 56939-2024: когда он относится к ИИ-проекту

ГОСТ Р 56939-2024 устанавливает требования к безопасной разработке ПО: организации работ, анализу кода, тестированию и устранению уязвимостей. Он предназначен прежде всего для разработчиков, производителей ПО и организаций, оценивающих процессы разработки.

Развёртывание готовой модели само по себе не обязывает оператора выполнять весь стандарт как разработчика. Но если оператор самостоятельно создаёт ПО для системы, подпадающей под приказ №117, пункт 50 требует реализовать меры из разделов 4 и 5 ГОСТа. Это относится и к разработке приложений вокруг готовой LLM.

При привлечении подрядчика требования безопасной разработки по ГОСТу могут включаться в ТЗ по решению руководителя или ответственного лица. Такое разграничение прямо предусмотрено пунктом 50 приказа №117. Другие обязательства проверяют по применимым нормам и контракту. Модель угроз учитывают при выборе мер защиты, но сама по себе она не делает весь стандарт обязательным.

Готовящиеся требования ФСТЭК к ИИ

Проект предусматривает выделение моделей в отдельный сегмент, усиленную многофакторную аутентификацию для привилегированного доступа, минимально необходимые права пользователей, регистрацию и анализ их действий.

Если модель обрабатывает информацию ограниченного доступа или выполняет значимые функции оператора, дополнительно предлагаются фильтрация запросов и ответов, ограничение количества запросов, контроль и ограничение функциональности модели. Для ИИ-агентов предусмотрены управление правами доступа и защита ресурсов системы от несанкционированного воздействия.

При проектировании можно предусмотреть возможность внедрения этих мер. Считать их действующей обязанностью на основании проекта пока нельзя.

Документ пока остаётся проектом и не создаёт действующих обязанностей.

КИИ: отдельные требования для критической инфраструктуры

187-ФЗ: кто является субъектом КИИ и что такое значимый объект

187-ФЗ не делает субъектом КИИ каждую государственную организацию. Статус зависит от того, принадлежат ли ей на законном основании информационные системы, сети или автоматизированные системы управления, работающие в перечисленных законом сферах. К субъектам также относятся российские юридические лица и ИП, обеспечивающие взаимодействие таких систем или сетей. Критерии установлены статьёй 2 закона.

Проверку начинают со сферы деятельности и состава объектов КИИ, затем проводят категорирование. Значимым считается объект, которому присвоена категория значимости и который включён в реестр. В 2026 году учитывают также перечень типовых отраслевых объектов, утверждённый распоряжением Правительства №360-р.

Для ИИ-платформы выясняют, входит ли она в состав значимого объекта: от этого зависит применение специальных требований к его защите.

Указы №166 и №250: иностранное ПО, СЗИ и услуги ИБ

Указ Президента №166 запрещает с 1 января 2025 года использовать иностранное ПО на принадлежащих органам государственной власти и заказчикам по 223-ФЗ значимых объектах КИИ, если федеральный закон не устанавливает иное. Из числа таких заказчиков исключены организации с муниципальным участием.

Отдельно установлены правила согласования закупок иностранного ПО и предусмотрен переход на преимущественное применение доверенных программно-аппаратных комплексов.

При развёртывании локальной LLM на значимом объекте проверяют весь состав ПО: модель и средства её запуска, операционную систему, прикладные и инфраструктурные компоненты. Если для проекта действуют требования к доверенному ПО или программно-аппаратным комплексам, соответствие им подтверждают отдельно.

Указ Президента №250 регулирует дополнительные меры ИБ. С 1 января 2025 года перечисленным в нём органам и организациям, включая юридические лица — субъекты КИИ, запрещено использовать СЗИ из недружественных государств. Запрет охватывает и продукцию организаций под юрисдикцией этих государств, подконтрольных им или аффилированных с ними. Пользоваться услугами ИБ таких организаций также запрещено — это уточнение внесено указом №500.

Сам по себе №250 не устанавливает общего запрета на иностранные LLM или зарубежные API: указанные ограничения относятся к средствам защиты и услугам ИБ.

Импортозамещение и закупка ИИ-инфраструктуры

44-ФЗ, 223-ФЗ и национальный режим по ПП №1875

ПП №1875 устанавливает запреты, ограничения и преимущества при закупках по 44-ФЗ и 223-ФЗ. Минимальные обязательные доли закупок российских товаров предусмотрены отдельно — для определённых заказчиков по 223-ФЗ и продукции из приложения №3.

Сначала определяют предмет закупки, проверяют его по приложениям к постановлению, затем выбирают применимую меру с учётом исключений.

В предусмотренных случаях российское происхождение оборудования подтверждают номером записи в реестре российской промышленной продукции, а ПО — в реестре российских программ. Для продукции из других стран ЕАЭС предусмотрены соответствующие евразийские реестры.

В ТЗ отдельно описывают функциональность, безопасность, совместимость и подтверждение происхождения. Это помогает проверить каждое требование и избежать необоснованных ограничений при выборе решения.

Реестр российского ПО: что подтверждает ПП №1236

ПП №1236 устанавливает правила формирования и ведения реестров российского и евразийского ПО. Закупочные запреты и исключения теперь проверяют по №1875: опираться только на прежние положения №1236 недостаточно.

Запись в российском реестре подтверждает происхождение ПО в предусмотренных процедурах. Однако обязательность включения программы в реестр зависит от условий закупки, требований к системе и других применимых норм. Универсального требования для любой программы у любого госзаказчика из самого факта существования реестра не следует.

Российское происхождение GPU-сервера: реестр российской промышленной продукции и ПП №719

ПП №719 устанавливает условия, по которым промышленную продукцию признают российской. При закупке GPU-сервера проверяют категорию товара, действующую реестровую запись и соответствие предлагаемой конфигурации указанной в ней продукции.

Если для товара предусмотрены баллы локализации и уровень радиоэлектронной продукции, проверяют и их. Одного наличия записи может быть недостаточно: количество баллов должно соответствовать применимому порогу, в том числе установленному для закупок. Эти условия закреплены в пункте 3 ПП №1875.

Основные требования к ИИ-инфраструктуре и условия их применения:

Как выглядит локальная ИИ-инфраструктура

GPU-сервер, рабочая станция или кластер

Рабочая станция подходит для пилота, разработки или небольшой команды. Она может обслуживать и общий ИИ-сервис, если хватает производительности и допустимы перерывы в работе. GPU-сервер выбирают с учётом нагрузки, размещения в серверной, удалённого управления и требований к обслуживанию.

Несколько серверов нужны, когда ресурсов одного узла недостаточно для инференса или обучения либо сервис должен переживать отказ оборудования. Для высокой параллельности можно распределять запросы между копиями модели, а крупную модель — между ускорителями и узлами, если это поддерживает ПО. Варианты такого распределения описаны, например, в документации vLLM. Отказоустойчивость требует отдельного резервирования: само наличие кластера её не обеспечивает.

Число GPU определяют по памяти для весов, KV-кэша и рабочих буферов, производительности и схеме резервирования. Расчёт зависит от квантизации, длины контекста, числа одновременных запросов и допустимой задержки. Нормативные требования задают условия защиты и доступности, а количество ускорителей рассчитывают под нагрузку.

HPC 4000

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

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

HPC 8000

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

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

HGX H200

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

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U

Закрытый контур: где находятся модель, данные и хранилище

Пользователь обращается к сервису через внутренний интерфейс или API. В обычной RAG-системе оркестратор сначала находит в базе знаний фрагменты, доступные этому пользователю, затем передаёт их вместе с запросом серверу инференса. Локальная модель формирует ответ, который сервис возвращает пользователю. Такой порядок поиска и генерации показан в схеме RAG от NVIDIA.

В архитектуре отдельно отмечают размещение весов модели, исходных документов, поискового индекса, резервных копий и журналов. Должно быть понятно, куда передаются запросы, документы и телеметрия, в том числе при обновлении и диагностике.

Для защиты контура предусматривают сегментацию сети, разграничение доступа, журналирование, резервное копирование, управляемые обновления и контроль исходящих соединений. В проект включают средства защиты информации (СЗИ) и правила управления сервисом: кто загружает веса, меняет системные инструкции, обновляет базу знаний и читает журналы запросов.

Закрытый контур не обязательно предполагает полную физическую сетевую изоляцию (air gap). Она нужна, если этого требуют режим объекта или принятые по модели угроз меры защиты. В остальных случаях возможны контролируемый шлюз обновлений и отдельный административный сегмент.

Что учесть при внедрении ИИ в аттестуемую ГИС

При включении ИИ-сервиса в ГИС определяют его место в границах объекта информатизации и связи с остальными системами. Проверяют сетевые сегменты, виртуализацию и контейнеризацию, хранилища, управление доступом, СЗИ, резервирование, обновления, журналы и документацию конфигурации.

В зависимости от архитектуры вместе с моделью работают API-шлюз, веб-интерфейс, векторная база, RAG-оркестратор, хранилище документов и мониторинг. Учитывают каждый используемый компонент и порядок его обновления: новые связи, права доступа и зависимости могут изменить угрозы и ранее аттестованную конфигурацию.

Как подобрать платформу для локального ИИ

DigitalRazor разрабатывает и производит рабочие станции и GPU-серверы. Для локального сервиса можно рассмотреть Rackstation AI или другие решения для локальной LLM.

Для первичного подбора передайте специалистам модель, предполагаемое число одновременных запросов, длину контекста, допустимую задержку и требования к резервированию. Если квантизация и ПО для запуска уже выбраны, укажите их. По этим данным можно наметить конфигурацию, а окончательный выбор проверить на реальной нагрузке.

Помимо GPU и VRAM учитывают оперативную память, накопители, сеть, связь между ускорителями и совместимость ПО. Для государственных закупок отдельно проверяют национальный режим и подтверждение происхождения конкретного оборудования и программ. Аккредитация поставщика на торговой площадке этих проверок не заменяет.

Rackstation AI

Для каких задач 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.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Devbox AI

Для каких задач 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.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Scale

Для каких задач 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.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Как перейти с внешнего ИИ на локальный контур

Чек-лист миграции

1. Определить статус организации и системы: ГИС, ИСПДн, объект КИИ, другие применимые режимы и их сочетания.
2. Определить состав данных и ограничения доступа: персональные данные, служебные и иные сведения ограниченного доступа, открытая информация.
3. Составить матрицу применимых требований: какие меры, документы и проверки нужны для их выполнения.
4. Учесть используемые внешние ИИ-сервисы, их владельцев, маршруты передачи данных, условия хранения и удаления у провайдеров.
5. Выбрать модель и ПО для её запуска. Проверить лицензии, внешние зависимости, возможность автономной работы и порядок обновлений.
6. Оценить производительность и потребление VRAM на выбранной модели с нужной длиной контекста, квантизацией и числом одновременных запросов.
7. Спроектировать сеть, хранение данных, управление доступом, журналирование, резервирование и защиту.
8. До закупки проверить применимые ограничения и подтверждение происхождения оборудования и ПО.
9. Провести пилот на тестовых или обезличенных данных, допустимых для выбранной среды. Измерить качество ответов, задержку и нагрузку.
10. Провести необходимые процедуры оценки соответствия и аттестации. При модернизации существующей системы заранее определить объём дополнительных испытаний.
11. Перевести пользователей на локальный сервис, перенести необходимые данные и настройки, закрыть неразрешённые внешние каналы и отозвать ненужные API-ключи.
12. Организовать управляемые обновления, мониторинг, проверку восстановления из резервных копий и контроль защищённости.

Часто задаваемые вопросы

Заключение

Для зарубежного сервиса первым фильтром становятся статус информационной системы, владелец, 149-ФЗ и состав передаваемых данных. Российское облако не отпадает автоматически: проверяются архитектура, провайдер и меры защиты. Локальный контур даёт максимальный контроль над моделью и данными, но не отменяет ФСТЭК, 152-ФЗ, КИИ, аттестацию и правила закупки.

Если ИИ для госсектора должен работать с внутренними документами без внешнего API, инфраструктуру проектируют вместе с системой защиты и закупочной моделью. Подбор платформы тогда начинается с модели, потоков данных и требований к эксплуатации, а не с названия видеокарты.

Если локальный ИИ подходит вашему сценарию, следующий шаг — определить модель, требуемый объём VRAM, число одновременных пользователей и требования к резервированию. На этой основе можно подобрать платформу DigitalRazor для локальной LLM или рассмотреть Rackstation AI для серверного размещения.

Rackstation AI

Для каких задач 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.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Devbox AI

Для каких задач 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.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Scale

Для каких задач 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.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

HPC 4000

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

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

HPC 8000

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

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

HGX H200

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

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U