Не можете выбрать комплектующие самостоятельно? Мы поможем!
8 800 222 86 42Серверы с GPU
DELL PowerEdge C4130
used / refurbished- 1U Rackmount
- 2 x Intel Xeon E5-2600v3 / Intel Xeon E5-2600v4 серии
- до 1024 GB DDR4 (16 модулей)
- 2SFF (Hot Swap)
- 2 x PSU (Hot Plug)
DELL PowerEdge C4140
used / refurbished- 2U Rackmount
- 2 x Intel Xeon Scalable серии
- до 1536 GB DDR4 (24 модулей)
- 2 x M.2 SSD (Hot Swap)
- 2 x PSU (Hot Plug)
Supermicro SYS-1029GQ
used / refurbished- 1U Rackmount
- 2 x Intel Xeon Scalable серии
- до 768 GB DDR4 (12 модулей)
- 2SFF (Hot Swap)
- 2 x PSU (Hot Plug)
DELL PowerEdge R630
used / refurbished- 1U Rackmount
- 2 x Intel Xeon E5-2600v3 / Intel Xeon E5-2600v4 серии
- до 3072 GB DDR4 (24 модулей)
- 8SFF / 10SFF (Hot Swap)
- 2 x PSU (Hot Plug)
HPE Apollo 4200 Gen10
used / refurbished- 2U Rackmount
- 2 x Intel Xeon Scalable серии
- до 2048 GB DDR4 (16 модулей)
- 24LFF (Hot Swap)
- 2 x PSU (Hot Plug)
HPE ProLiant ML350 Gen10
used / refurbished- Tower
- 2 x Intel Xeon Scalable серии
- до 3072 GB DDR4 (24 модулей)
- 8SFF / 16SFF (Hot Swap)
- 2 x PSU (Hot Plug)
Нужна помощь с подбором сервера c GPU?
Наши специалисты подберут оптимальную конфигурацию под Вас. Заполните небольшой опросник и мы подготовим предложения для вас и перезвоним для обсуждения деталей.
Сервер с GPU должен обладать следующими характеристиками в зависимости от типа решаемых задач:
Для работы со специализированными программами для создания 3D графики:
- движок для рендеринга, который поддерживает работу на GPU;
- многоядерный CPU с высокой тактовой частотой, позволяющий повысить скорость работы;
- RAM объёмом не менее 32 Гб (для работы с большим количеством полигонов) или не менее 64 Гб (для отрисовки сложных композиций или сцен);
- дисковая подсистема SSD NVMe
Для дизайна, 2D графики, работы с растровыми изображениями и обработкой:
- GPU, специально подобранный для операций с графикой;
- многоядерный (6 или 8 ядер) CPU с высокой производительностью каждого ядра для обеспечения работы с базовыми инструментами;
- RAM объёмом не менее 32 Гб;
- дисковая подсистема SSD NVMe.
Для обучения нейронных сетей:
- GPU с тензорными ядрами и с высокой пропускной способностью памяти, с достаточным объёмом разделяемой памяти (Shared Memory) и кэша L1, для сокращения числа обращений к внешней памяти;
- объём видеопамяти от 11 ГБ (для обработки многорастровой графики). Для решения задач с менее сложными входными параметрами (например, прототипирования) хватит 8 Гб памяти;
- CPU с высокой частотой для предобработки данных перед их подачей в GPU;
- минимальный объём RAM — 32 Гб (в зависимости от рабочих нагрузок);
- дисковая подсистема SSD NVMe объёмом, зависящим от размеров датасета.
Сервера с GPU также могут отличаться возможностью масштабирования, гибкостью настроек, энергоэффективностью и безопасностью.