Серверы для нейросетей (GPU AI)

Серверы для ИИ и нейросетей — GPU-серверы под задачу
GPU-сервер для искусственного интеллекта собирается под конкретную нагрузку: сколько видеокарт, какой памяти на карту хватит модели, нужен ли быстрый диск под датасет. В каталоге HUANANZHI — стоечные платформы под 8–10 видеокарт, от RTX 4090 до H100, с двумя процессорами AMD EPYC или Intel Xeon. Конфигурацию можно собрать прямо на сайте: платформа, процессоры, память, GPU, накопители — и получить коммерческое предложение.

Платформы под 8–10 видеокарт

ПлатформаКорпусВидеокартыПроцессоры и память

HN-Y4238V14U8–10 × FHFL до 600 W: RTX 4090, A100, H100, L40, L20, A60002 × EPYC 7002/7003 · DDR4 3200, до 32 слотов2 × EPYC 9004/9005 · DDR5 6400, до 24 слотов2 × Xeon 4/5 gen · DDR5 5600, до 32 слотов
HN-Y5238V15Uте же 8–10 карт, радиаторы 3U под процессоры с высоким TDPте же три платформы
HN-V6238V16U8 × тройной и четверной ширины: RTX 4090, 4090D, 5090, 5090D, RTX PRO 60002 × EPYC 7002/7003 · DDR42 × EPYC 9004/9005 · DDR5

Все три — с четырьмя блоками питания 2000 W Platinum и резервированием N+N, IPMI 2.0 с KVM, отсеками NVMe U.2 с горячей заменой. Раскладка PCIe выбирается при сборке: от «8 карт и 4 накопителя U.2» до «10 карт».

Готовые решения

HUANANZHI DeepSeek — мульти-GPU сервер на двух Xeon E5 для локального запуска и дообучения LLM. Бюджетный вход в нейросети на платформе X99.
HN-PC-FARM4U4 — GPU-ферма 4U из четырёх независимых узлов, по одной карте RTX на узел. Для параллельного инференса и рендер-ферм.
NVIDIA DGX H100 — 8 × H100 SXM5 80 GB с NVLink для обучения крупнейших моделей. Цена договорная.

Как выбрать сервер для нейросетей

Память на карту. Определяет, какая модель поместится целиком: 24 GB у RTX 4090 хватает для инференса моделей до 13B в полной точности и до 70B в 4-bit; 80 GB у A100/H100 — для обучения и больших контекстов; 96 GB у RTX PRO 6000 — самый дешёвый способ получить много памяти на карту.
Число карт и связь между ними. Для обучения одной большой модели важен NVLink (DGX); для инференса нескольких моделей или дообучения по одной на карту достаточно PCIe — это платформы HN-Y4238V1 / HN-Y5238V1 / HN-V6238V1.
Тип карт. Серверные двухслотовые (A100, H100, L40) встают в 4U и 5U. Потребительские и RTX PRO с массивным охлаждением занимают 3–4 слота — под них корпус 6U HN-V6238V1.
Процессор и память. Для инференса нагрузка на CPU небольшая — хватит EPYC 7003 и DDR4. Для подготовки данных, много процессов и PCIe 5.0 под новые карты — EPYC 9004/9005 или Xeon 4/5 gen с DDR5.
Диски. Датасет должен читаться быстрее, чем его потребляют карты: NVMe U.2 в отсеках с горячей заменой, M.2 под систему.
Питание. Десять карт по 600 W плюс процессоры — это до 7 kW; штатные 4 × 2000 W с резервированием N+N рассчитаны на такую нагрузку, для пиковых конфигураций ставится пятый блок.

Как заказать GPU-сервер
Соберите конфигурацию на странице платформы или опишите задачу — модель, режим (обучение, дообучение, инференс), бюджет. Подберём состав, проверим совместимость и энергобюджет, пришлём коммерческое предложение с ценой и сроком. Сервер собирается и тестируется под нагрузкой перед отправкой. Отгрузка юридическим лицам по счёту с закрывающими документами, доставка по России.