Решения для
машинного обучения

Масштабируемая вычислительная инфраструктура для задач искусственного интеллекта. От высокопроизводительных рабочих станций для Data Science до GPU-кластеров для обучения больших языковых моделей (LLM).

Рабочие станции для Data Science

Персональные инструменты для полного цикла ML-разработки: от очистки данных и Feature Engineering до обучения моделей и локального деплоя. Системы оснащены высокочастотными процессорами для ускорения работы с библиотеками Pandas/NumPy и мощными GPU для экспериментов с нейросетями.

Performance Pro 150D

от 150 000 ₽

Узнать больше

Процессоры

Ultra 7 265K

или

Ryzen 5 7500F / 9600X

Количество ядер CPU

от 6 до 20 ядер

Видеокарты

RTX 5060 Ti - RTX 5070 Ti

Количество видеокарт

1 видеокарта

Оперативная память

32 - 64 GB

Система охлаждения

Воздушная

Performance Pro 350D

от 300 000 ₽

Узнать больше

Процессоры

Core i7 - Ultra 9

или

Ryzen 7 / 9

Количество ядер CPU

от 12 до 24 ядер

Видеокарты

RTX 5060 Ti - RTX PRO 6000

Количество видеокарт

1 видеокарта

Оперативная память

32 - 192 GB

Системы охлаждения

Воздушная / Жидкостная

Performance Pro HYDRO

от 2 000 000 ₽

Узнать больше

Процессоры

Threadripper Pro 7000WX

или

Xeon W7-3455 - W9-3595X

Количество ядер CPU

от 32 до 96 ядер

Видеокарты

RTX 5080- RTX PRO 6000

Количество видеокарт

до 4-х видеокарт

Оперативная память

256 - 1024 GB REG ECC

Системы охлаждения

Кастомная СЖО

Серверы для обучения и тестирования

Выделенные серверы для R&D-отделов и рабочих групп. Обеспечивают централизованные вычислительные ресурсы для совместной работы над проектами, запуска тяжелых алгоритмов обучения и валидации моделей перед отправкой в продакшн.

Performance Pro 900R

Узнать больше

Процессоры

2 x Epyc 9224 - 9745

или

2 x Xeon Gold - Platinum

Количество ядер CPU

от 24 до 128 ядер

Видеокарты

RTX 2000 Ada - PRO 6000

Количество видеокарт

до 2-x видеокарт

Оперативная память

128 - 1536 GB

Размеры

Rackstation AI

Узнать больше

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

Devbox AI

Узнать больше

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 для
Инференса и Big Data

Масштабируемые решения для внедрения моделей и работы с большими данными. Серверы высокой плотности оптимизированы для задач инференса, потоковой аналитики и обработки массивных наборов информации в реальном времени.

HPC 4000

Узнать больше

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

L40S 48GB

или

H200 PCI-E 141GB

Количество видеокарт

до 4-x видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 2U

Scale

Узнать больше

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

HPC 8000

Узнать больше

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

L40S 48GB

или

H200 PCI-E 141GB

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 4U

Как выбрать GPU-сервер?

Выбор GPU-сервера зависит от задач: обучение моделей машинного обучения, анализ больших данных, работа с нейронными сетями или запуск корпоративных сервисов. При подборе конфигурации важно учитывать баланс между графическими ускорителями, процессором, оперативной памятью, системами хранения и возможностью масштабирования.

Количество GPU

Чем больше видеокарт и их памяти — тем выше скорость обучения и стабильность работы с несколькими задачами. Для сложных моделей используют до 8 GPU.

Производительность CPU

Серверы с многопоточными процессорами (Threadripper, EPYC) снимают узкие места и обеспечивают равномерную загрузку при параллельных вычислениях.

Системы охлаждения

Для круглосуточной эксплуатации важна эффективная система охлаждения — от оптимизированного воздушного до жидкостного решения для серверных стоек.

Оперативная память

Для комфортной работы с массивами данных и моделей закладывают от 128–512 ГБ RAM, в крупных проектах — ещё больше.

Хранение и безопасность

Скоростные NVMe-накопители и системы резервного копирования обеспечивают надёжное хранение данных, защиту и бесперебойную работу инфраструктуры.

Сценарии применения GPU-серверов для машинного обучения

GPU-серверы DigitalRazor для машинного обучения применяются в самых разных областях — от корпоративных ИТ-систем до научных исследований. Высокопроизводительные серверы с несколькими видеокартами и масштабируемыми системами хранения позволяют обрабатывать огромные массивы данных, запускать ресурсоёмкие модели и автоматизировать критически важные процессы. Ниже приведены ключевые сценарии, для которых особенно актуально использование специализированных решений.

Обучение и инференс нейронных сетей

GPU-серверы позволяют обучать модели машинного обучения разного масштаба — от небольших прототипов до сложных систем глубокого обучения. Использование нескольких видеокарт ускоряет обучение, снижает время итераций и обеспечивает стабильную работу при параллельных вычислительных нагрузках.
Анализ и обработка больших данных

Современные серверы для машинного обучения применяются для работы с огромными объёмами информации: от корпоративных баз данных до потоков с датчиков IoT и видеонаблюдения. Такие решения подходят для задач аналитики, распознавания изображений и построения предиктивных моделей. Системы хранения и резервного копирования гарантируют надёжность и безопасность данных.
Генерация аналитики и прогнозов

GPU-серверы используются для построения аналитических отчётов и прогнозных моделей. Это позволяет компаниям оценивать риски, моделировать бизнес-сценарии и принимать обоснованные решения на основе реальных данных. Высокая производительность серверов обеспечивает точность и скорость обработки.
Рекомендательные системы

Серверы для машинного обучения с мощными видеокартами оптимальны для построения рекомендательных систем. Они формируют персонализированные подборки товаров, услуг или контента, используя корпоративные данные и сложные алгоритмы машинного обучения.
Автоматизация рабочих процессов

GPU-сервера помогают создавать интеллектуальные инструменты для автоматизации задач: контроль качества, классификация документов, формирование отчётов и сценарии работы с корпоративными системами. За счёт оптимизации вычислительных ресурсов такие решения повышают эффективность бизнеса.

Преимущества
GPU-серверов DigitalRazor

Тестирование перед поставкой

Каждый сервер проходит стресс-тесты и проверку стабильности, что гарантирует готовность к работе сразу после установки.

Гибкая
конфигурация

Подбираем оптимальный состав компонентов под конкретные задачи: от рендеринга и работы с фото до обучения LLM и анализа больших данных.

Масштабируемость решений

Серверы поддерживают расширение: установка дополнительных GPU, увеличение памяти и модернизация хранилища без полной замены системы.

Поддержка и
консультации

Наши инженеры помогают с подбором конфигурации, настройкой и эксплуатацией серверов. Мы сопровождаем клиентов на всех этапах работы с оборудованием.

Безопасность и
хранение данных

Используем системы резервного копирования и контроля доступа. Данные защищены от потерь, а инфраструктура остаётся стабильной.

Опыт
и доверие

14 лет опыта в B2B и науке, десятки реализованных проектов для компаний, вузов и исследовательских центров. Мы — проверенный партнёр в сфере высокопроизводительных систем.

Обслуживаем клиентов
любого размера

В штате DigitalRazor есть специалисты, которые удовлетворяют потребности предприятий и образовательных учреждений.
Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше, как мы сможем помочь вашей организации.