
Кастомная СВО для стабильных вычислений без лишнего шума.
Масштабируемая вычислительная инфраструктура для задач искусственного интеллекта. От высокопроизводительных рабочих станций для Data Science до GPU-кластеров для обучения больших языковых моделей (LLM).

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.
Доступная платформа для начинающих специалистов и работы с табличными данными. Процессоры Intel/AMD последнего поколения обеспечивают быструю компиляцию кода, а видеокарта RTX 5070 Ti позволяет комфортно изучать алгоритмы машинного обучения.
Процессоры
Количество ядер CPU
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Система охлаждения
Стандарт индустрии для ML-разработчика. Связка топового Core i9/Ryzen 9 и видеокарты RTX 5090 (32 ГБ) идеально подходит для работы с большими датасетами, классического ML и обучения нейросетей среднего размера.
Процессоры
Количество ядер CPU
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Системы охлаждения
Решение для длительных экспериментов (Grid Search, AutoML). Жидкостное охлаждение гарантирует стабильную производительность при многочасовых вычислениях, позволяя держать станцию прямо на рабочем столе в тишине.
Процессоры
Количество ядер CPU
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Системы охлаждения
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.
Классическая серверная платформа для развертывания сред разработки (DevOps/MLOps). Большой объем оперативной памяти и два процессора позволяют запускать множество виртуальных машин для всей команды аналитиков.
Процессоры
Количество ядер CPU
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Размеры
Идеальный баланс для Data Science. Высокая частота процессора Threadripper PRO (до 5.3 ГГц) критически ускоряет однопоточные задачи обработки данных (Python/Pandas), которые часто являются узким местом перед обучением на GPU.
Процессоры
Количество ядер CPU
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Размеры
GPU-сервер для тренировки сложных моделей (Computer Vision, NLP). 6 видеокарт позволяют параллельно проверять несколько гипотез или обучать одну большую модель, значительно сокращая Time-to-Market.
Процессоры
Количество ядер
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Размеры
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.
Компактный 2U сервер, оптимизированный для исполнения обученных моделей. Поддержка специализированных карт (L40S / H200) делает его стандартом для развертывания сервисов распознавания, рекомендательных систем и API.
Процессоры
Количество ядер
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Размеры
Максимальная экономическая эффективность. 8 видеокарт RTX 5090 в одном сервере обеспечивают высочайшую производительность при пакетной обработке данных и транскодировании медиаконтента.
Процессоры
Количество ядер
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Размеры
Надежная Enterprise-платформа для критически важных бизнес-задач. Сертифицированное оборудование для работы с огромными базами данных, финансового моделирования и предсказательной аналитики.
Процессоры
Количество ядер
Видеокарты
Количество видеокарт
Оперативная память
Размеры

Серверы DigitalRazor поставляются с платформой OneStack — программное окружение для запуска нейросетей уже настроено и протестировано. Вам остаётся выбрать модель и начать работу.
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.
Чем больше видеокарт и их памяти — тем выше скорость обучения и стабильность работы с несколькими задачами. Для сложных моделей используют до 8 GPU.
Серверы с многопоточными процессорами (Threadripper, EPYC) снимают узкие места и обеспечивают равномерную загрузку при параллельных вычислениях.
Для круглосуточной эксплуатации важна эффективная система охлаждения — от оптимизированного воздушного до жидкостного решения для серверных стоек.
Для комфортной работы с массивами данных и моделей закладывают от 128–512 ГБ RAM, в крупных проектах — ещё больше.
Скоростные NVMe-накопители и системы резервного копирования обеспечивают надёжное хранение данных, защиту и бесперебойную работу инфраструктуры.
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.
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.

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.

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.

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.

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.

Каждый сервер проходит стресс-тесты и проверку стабильности, что гарантирует готовность к работе сразу после установки.
Подбираем оптимальный состав компонентов под конкретные задачи: от рендеринга и работы с фото до обучения LLM и анализа больших данных.
Серверы поддерживают расширение: установка дополнительных GPU, увеличение памяти и модернизация хранилища без полной замены системы.
Наши инженеры помогают с подбором конфигурации, настройкой и эксплуатацией серверов. Мы сопровождаем клиентов на всех этапах работы с оборудованием.
Используем системы резервного копирования и контроля доступа. Данные защищены от потерь, а инфраструктура остаётся стабильной.
14 лет опыта в B2B и науке, десятки реализованных проектов для компаний, вузов и исследовательских центров. Мы — проверенный партнёр в сфере высокопроизводительных систем.
В штате DigitalRazor есть специалисты, которые удовлетворяют потребности предприятий и образовательных учреждений.
Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше, как мы сможем помочь вашей организации.

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии

МФТИ

Глобалтехэкспорт

Самарский университет

Инновационный центр «Сколково»

Альфа-Банк

Samsung

Сбер

XO Studios

Эффективные технологии
Кейсы внедрения: от локальных LLM до автоматизации бизнес-процессов.
Все проектыВаш город доставки
Начните вводить название своего города или выберите из списка ниже.