GPU‑серверы
для будущего ИИ
Постройте свою инфраструктуру на базе ускорителей последнего поколения. Оптимизировано для PyTorch, TensorFlow и NVIDIA vGPU.
Сертифицированные платформы
Прямые поставки высокоплотных GPU-кластеров в Россию с гарантией и техническим сопровождением.
В каких задачах GPU‑серверы дают максимальный эффект
Специализированные платформы для сценариев, требующих параллельной обработки больших объёмов данных.
Искусственный интеллект
Обучение и инференс
База для обучения нейросетей (LLM, RAG, CV) и обработки массивов данных. Критична производительность в FP32/FP16/INT8 и объём видеопамяти.
VDI & Workstations
Виртуальные рабочие столы
Удаленный доступ к мощной графике для инженеров и дизайнеров (CAD, 3D, Omniverse). Плавность и быстрый отклик в корпоративной среде.
3D Рендеринг
Визуализация и видео
Ускорение композитинга и высококачественной обработки видео. Задачи, занимающие часы на CPU, на GPU выполняются существенно быстрее.
Научные расчеты
HPC и моделирование
Финансовая аналитика, гидродинамика и симуляции, где нагрузка эффективно параллелится на тысячи потоков ускорителя.
Ключевые параметры при выборе GPU‑сервера
Перед покупкой GPU‑серверов имеет смысл пройтись по следующим параметрам — так вы избежите самых частых ошибок в проектах ИИ и VDI.
Правильный выбор платформы определяет эффективность ваших инвестиций. Мы помогаем сбалансировать конфигурацию, чтобы не переплачивать за лишнее.
Нужна консультация?
Наши эксперты помогут подобрать оптимальное решение под ваш бюджет.
Оставить заявкуТип задач и точность
Зависит от того, нужно ли обучение (FP32/FP16) или инференс (INT8) и работа с ИИ-стеком.
Количество и тип GPU
От 1–2 до 8 и более GPU в одном шасси. Важен интерфейс подключения (PCIe, NVLink).
Видеопамять и пропускная способность (ПСП)
Для обучения больших моделей и 3D-сцен критичны объём и скорость видеопамяти (VRAM).
Баланс CPU и RAM
Недостаточная мощность процессора или малый объём ОЗУ могут стать “узким местом” системы.
Питание и охлаждение
Высокоплотные серверы требуют пересмотра инженерной инфраструктуры стойки в ЦОД.
Сеть и масштабирование
Для кластеров требуются 25/40/100G-подключения и продуманная сетевая архитектура.
ПО и лицензирование
Проверка поддержки фреймворков и лицензий на виртуализацию GPU (vGPU).
Типовые конфигурации GPU‑серверов
Примеры спецификаций на базе актуальных ускорителей NVIDIA. Подберем точный аналог под ваш бюджет.
Входной уровень
Пилотные проекты, инференс малых LLM, CV-задачи.
Подходит для команд, которые только запускают первые сервисы на базе ИИ.
Оптимальный баланс
20–40 рабочих мест, 3D-дизайн (Omniverse), рендеринг.
Для дизайн‑студий, инженерных отделов и медиа‑команд.
H100/A100 Clusters
Обучение LLM, генеративные модели, Sora-like видео.
Для команд, которым важно регулярно обучать или дообучать собственные модели.
Поддерживаем экосистему ведущих производителей GPU‑серверов
В наших проектах мы используем серверные платформы и компоненты от глобальных технологических лидеров, гарантируя совместимость с современными ИИ-фреймворками и ПО для виртуализации.
GPU и ускорители
NVIDIA
Лидер индустрии ИИ
Ускорители A100, H100, L40S и другие решения для обучения LLM, VDI и профессиональной визуализации.
AMD
Высокая параллельность
Линейка ускорителей Instinct для высокопроизводительных вычислений (HPC) и глубокой аналитики данных.
Серверные платформы и шасси
Dell Technologies
Проверенные серверные платформы PowerEdge для размещения GPU-нагрузок в корпоративных ЦОД.
HPE
Высокоплотные решения ProLiant для гибридных инфраструктур с поддержкой новейших GPU.
Lenovo
Системы ThinkSystem для AI-нагрузок с акцентом на масштабируемость и энергоэффективность.
Supermicro
Специализированные шасси для максимально плотного размещения ускорителей в стойке.
Конкретные бренды и модели согласуются под каждую задачу отдельно — с учётом требований по производительности, совместимости с вашим ПО и актуальных условий логистики в Россию.
При дефиците конкретных моделей мы предлагаем эквивалентные по производительности и ресурсоёмкости варианты, согласуя замену с вашей технической командой.
Как Elish Tech помогает с GPU‑проектами в России
Мы специализируемся на поставках сложного оборудования (H100, A100, L40S) для системных интеграторов, корпораций и дата-центров. Наша задача — решить проблему дефицита и обеспечить гарантийную поддержку.
Предпроектная консультация
Анализ задач (LLM, VDI, Rendering), текущей инфраструктуры и ПО для подбора оптимальных вариантов H100/L40S.
Подбор альтернатив
В условиях дефицита отдельных серий предлагаем эквивалентные по ПСП и VRAM решения (например, L40S вместо A100).
Поставка в РФ (2024-2025)
Проверенные каналы логистики. Подтвержденный опыт ввоза кластеров H100 и A100 в Россию в условиях текущих ограничений.
Опыт в критических системах
Работа с банками, ЦОД и госсектором. Полное сопровождение: от спецификации до пусконаладки GPU-нагрузок.
Можно отправить вашу текущую спецификацию или ТЗ — мы предложим конфигурации на базе доступных GPU и платформ под ваш бюджет.
Отправить текущую спецификацию →
Распространённые ошибки при запуске GPU-проектов
То, что может привести к авариям, простоям и потере инвестиций.
Игровые GPU в ЦОД
Потребительские карты не рассчитаны на круглосуточную нагрузку (24/7), имеют ограничения по охлаждению и поддержке серверных драйверов.
Охлаждение и питание
Один GPU-сервер может потреблять столько же мощности, сколько несколько стоек устаревшего оборудования — инфраструктура должна быть готова.
Дисбаланс компонентов
Слишком слабый CPU или недостаточный объём ОЗУ ограничивают производительность дорогих GPU, резко снижая ROI проекта.
Игнорирование лицензий
Отсутствие vGPU лицензий или поддержки нужных версий ИИ-фреймворков (PyTorch/TensorFlow) может сорвать сроки внедрения.
Часто задаваемые вопросы
Технические детали и советы по выбору GPU-инфраструктуры.
Готовы обсудить ваш проект?
Отправьте нам ваше ТЗ или спецификацию. Мы предложим варианты конфигураций с учётом ограничений по поставкам и вашим требованиям по AI/LLM.