ИНЖЕНЕРИЯ ИИ-СИСТЕМ V2NET / НАСТОЛЬНЫЕ И СТОЕЧНЫЕ 4U/5U СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ

Высокопроизводительные HPC-машины
для разработчиков ИИ и исследователей ML.

Избавьтесь от очередей в облачных GPU-кластерах и почасовых затрат на аренду H100/A100. V2NET проектирует готовые настольные и стоечные (4U/5U) HPC-станции на базе 96-ядерных процессоров AMD Threadripper PRO 7995WX и EPYC Genoa, 128 неблокируемых линий PCIe 5.0, до 192 ГБ памяти ECC GDDR6 на 4× ускорителях NVIDIA RTX 6000 Ada, 512 ГБ регистровой памяти DDR5 ECC RDIMM (8/12 каналов) и кластерной фабрики Dual-100GbE GPUDirect RDMA.

Смотреть эталонные HPC-системыОткрыть 3D-конфигуратор GPU-сервера
СПЕЦИФИКАЦИЯ ОБОРУДОВАНИЯ (BOM) И УВЕДОМЛЕНИЕ AMAZON ASSOCIATES

Являясь участником партнерской программы Amazon Associates, V2NET Solutions получает комиссию с квалифицированных покупок. Количество GPU (2× / 4×) и модулей памяти ECC RDIMM (8×) автоматически подставляется при переходе в корзину Amazon (Тег: webdesignerdo-20).

ОБЪЕДИНЁННЫЙ ПУЛ VRAM192 ГБ ECC

До 4× NVIDIA RTX 6000 Ada 48 ГБ ECC или RTX A6000 NVLink

ТЕНЗОРНАЯ МОЩНОСТЬ FP165 828 TFLOPS

Тензорные ядра 4-го поколения с ускорителем FP8 Transformer Engine

PCIe 5.0 БЕЗ БЛОКИРОВОК128 ЛИНИЙ

Честные линии x16 Gen5 для каждого GPU, NVMe U.3 и сетевого адаптера 100GbE

GPUDIRECT RoCEv2100 GbE RDMA

Mellanox ConnectX-6 Dx с задержкой менее 2 мкс для коллективов NCCL all-reduce

ПРОВЕРЕННЫЕ АРХИТЕКТУРЫ ИИ-СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ

Три эталонные HPC-машины для инженеров искусственного интеллекта

Каждая конфигурация прошла тепловую, электрическую и топологическую валидацию для круглосуточного обучения PyTorch FSDP (24/7), высоконагруженного инференса vLLM и компиляции ядер CUDA/Triton.

УРОВЕНЬ 01 / ТИХАЯ НАСТОЛЬНАЯ HPC-СТАНЦИЯ С СЖО

V2NET HPC-Dev One (Dual-GPU 48–96 ГБ)

AMD EPYC / Threadripper PRO (32C/64T) • 2× RTX 4090 / 6000 Ada • 128–256 ГБ DDR5 ECC • 8 ТБ Gen5 NVMe

Спроектирована для ИИ-инженеров, которым необходима серверная плотность линий PCIe 5.0 рядом с рабочим столом без акустического шума ЦОД.

  • 32 ядра / 64 потока (128 неблокируемых линий PCIe 5.0)
  • 2× GeForce RTX 4090 (48 ГБ VRAM, 660 TFLOPS FP16) или 2× RTX 6000 Ada (96 ГБ ECC)
  • 128–256 ГБ регистровой памяти DDR5-5600 ECC RDIMM
  • Корпус SilverStone RM51 5U с поддержкой жидкостного охлаждения 360 мм
Суммарный объём VRAM
48 GB GDDR6
Пик Tensor FP16
330 TFLOPS FP16
Процессор и линии PCIe
32 Cores • 128 PCIe 5.0 Lanes
Оперативная память ECC
128 GB DDR5 ECC (8-Ch • 358 GB/s)
Дисковый пул NVMe
8 TB Enterprise NVMe
Кластерная сеть RDMA
Dual 100GbE QSFP28 (Intel E810-CQDA2)
Охлаждение и уровень шума
< 38 dBA (Dual-360mm Liquid-Cooled 5U)
Целевые задачи ИИ
Локальный инференс LLM 8B–70B, QLoRA-дообучение и тихая разработка ядер CUDA в офисе или лаборатории

Проверенная спецификация компонентов (BOM)

ESTIMATED TURNKEY BOM$10,346.94
Заказать весь BOM на Amazon →Настроить в 3D-конфигураторе
УРОВЕНЬ 02 / ФЛАГМАНСКИЙ 4-GPU СУПЕРКОМПЬЮТЕР (192 ГБ ECC)

V2NET HPC-Titan Quad (4× RTX 6000 Ada 192 ГБ ECC)

AMD Threadripper PRO (sTR5) • 4× RTX 6000 Ada 48 ГБ ECC • 512 ГБ DDR5 ECC • Dual-100GbE RDMA

Флагманский одноузловой суперкомпьютер для ИИ-исследований: платформа Threadripper PRO WRX90 и 192 ГБ защищённой видеопамяти ECC GDDR6.

  • Платформа AMD Threadripper PRO WRX90 (8 каналов DDR5, 128 линий PCIe 5.0)
  • 4× турбинных GPU NVIDIA RTX 6000 Ada 48 ГБ ECC (192 ГБ ECC VRAM)
  • 512 ГБ (8×64 ГБ) Micron DDR5-5600 ECC RDIMM + 15,36 ТБ Micron 7450 PRO U.3 NVMe
  • Адаптер NVIDIA Mellanox ConnectX-6 Dx Dual-100GbE QSFP56 + резервируемый БП 3 200 Вт Titanium
Суммарный объём VRAM
192 GB GDDR6 ECC
Пик Tensor FP16
728 TFLOPS FP16
Процессор и линии PCIe
32 Cores • 128 PCIe 5.0 Lanes
Оперативная память ECC
512 GB DDR5 ECC (8-Ch • 358 GB/s)
Дисковый пул NVMe
15.36 TB Enterprise NVMe
Кластерная сеть RDMA
Dual-100GbE QSFP56 (NVIDIA ConnectX-6 Dx RoCEv2)
Охлаждение и уровень шума
4U High-Static-Pressure 6-Fan PWM Wall (3,200W Redundant)
Целевые задачи ИИ
Обучение и инференс моделей 70B–123B без квантования, PyTorch FSDP / DeepSpeed ZeRO-3 и кластеры vLLM

Проверенная спецификация компонентов (BOM)

ESTIMATED TURNKEY BOM$38,489.96
Заказать весь BOM на Amazon →Настроить в 3D-конфигураторе
УРОВЕНЬ 03 / 12-КАНАЛЬНЫЙ УЗЕЛ КЛАСТЕРА EPYC GENOA

V2NET HPC-Genoa Node (96 ядер EPYC + 4× RTX A6000 192 ГБ)

AMD EPYC 9654 (96C/192T SP5) • 4× RTX A6000 48 ГБ ECC NVLink • 512 ГБ 12-кан. DDR5 • Dual-100GbE RoCEv2

Построен на серверной платформе AMD EPYC 9654 Genoa (SP5) с 12 каналами памяти DDR5 (460 ГБ/с) для масштабирования в RDMA-кластеры.

  • 96 ядер / 192 потока AMD EPYC 9654 Genoa (12 каналов DDR5, 128 линий PCIe 5.0)
  • 4× турбинных GPU NVIDIA RTX A6000 48 ГБ ECC (192 ГБ ECC VRAM, поддержка мостов NVLink)
  • Серверная плата Supermicro H13SSL-NT SP5 с контроллером IPMI AST2600 + 512 ГБ DDR5 ECC
  • Dual-100GbE Mellanox ConnectX-6 Dx RoCEv2 для межузлового параллелизма NCCL
Суммарный объём VRAM
192 GB GDDR6 ECC
Пик Tensor FP16
620 TFLOPS FP16
Процессор и линии PCIe
96 Cores • 128 PCIe 5.0 Lanes
Оперативная память ECC
256 GB DDR5 ECC (12-Ch • 460 GB/s)
Дисковый пул NVMe
7.68 TB Enterprise NVMe
Кластерная сеть RDMA
Dual-100GbE QSFP56 (NVIDIA ConnectX-6 Dx GPUDirect RDMA)
Охлаждение и уровень шума
4U EIA-310 Datacenter Rack Node (IPMI 2.0 + Redfish)
Целевые задачи ИИ
Многоузловое распределённое обучение (модели 405B+), графовый RAG и вычислительные кластеры Slurm / Ray

Проверенная спецификация компонентов (BOM)

ESTIMATED TURNKEY BOM$30,421.89
Заказать весь BOM на Amazon →Настроить в 3D-конфигураторе
ИНТЕРАКТИВНЫЙ КАЛЬКУЛЯТОР VRAM И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ LLM

Расчёт объёма видеопамяти и скорости генерации токенов

Выберите размер базовой модели, режим точности (инференс или обучение) и длину контекстного окна KV-кэша для точного расчёта требуемой VRAM и подбора оптимальной HPC-станции.

ПОЛНОСТЬЮ ПОМЕЩАЕТСЯ В ОДИН УЗЕЛ (БЕЗ ВЫГРУЗКИ В CPU)
ТРЕБУЕМЫЙ ОБЪЁМ VRAM123 GB VRAM+39 GB KV / Activations
ОЖИДАЕМАЯ СКОРОСТЬ (ТОКЕНОВ/С)~97 tok/sCUDA 12.6 • FlashAttention-3
РЕКОМЕНДУЕМАЯ АРХИТЕКТУРА HPCV2NET HPC-Titan Quad (4× RTX 6000 Ada 192 ГБ ECC)

192 ГБ пула ECC VRAM в HPC-Titan Quad вмещают неквантованные веса BF16 с KV-кэшем 64K либо обучение QLoRA с тензорным параллелизмом на 4 GPU.

Загрузить эту конфигурацию в 3D-конструктор →
ТОПОЛОГИЯ КРЕМНИЯ И ТЕПЛОВАЯ ИНЖЕНЕРИЯ

Почему обычные игровые ПК не справляются с длительным обучением ИИ-моделей

Разработчикам ИИ необходима сбалансированная полоса пропускания между CPU и GPU, память с коррекцией ошибок (ECC) на всех уровнях и отвод до 2 000+ Вт тепла без троттлинга.

01 / КОРНЕВОЙ КОМПЛЕКС PCIe 5.0

128 неблокируемых линий PCIe 5.0 против 20–24 линий у настольных CPU

Потребительские процессоры урезают пару видеокарт до режима x8/x8 и замедляют NVMe-накопители во время сохранения чекпоинтов. Платформы AMD WRX90 (sTR5) и Genoa (SP5) предоставляют 128 выделенных линий PCIe 5.0, обеспечивая одновременную работу 4× GPU, сетевой карты Dual-100GbE ConnectX-6 Dx и массива U.3/Gen5 NVMe на полной скорости x16.

64 ГБ/с в обе стороны на каждый слот x16
02 / СКВОЗНАЯ ЗАЩИТА ПАМЯТИ ECC

512 ГБ 8/12-канальной DDR5 ECC RDIMM + 192 ГБ ECC GDDR6

Один случайный сбой бита во время 72-часового обучения DeepSpeed ZeRO-3 приводит к появлению NaN в тензорах градиентов и потере эпохи. Регистровая память ECC RDIMM в сочетании с видеопамятью ECC GDDR6 на ускорителях NVIDIA Ada/Ampere автоматически исправляет одиночные ошибки на лету.

Пропускная способность ОЗУ до 460 ГБ/с
03 / КЛАСТЕРНАЯ ФАБРИКА GPUDIRECT RDMA

Прямой обмен тензорами NCCL Zero-Copy через Dual-100GbE RoCEv2

При объединении нескольких HPC-станций в вычислительный кластер адаптеры NVIDIA Mellanox ConnectX-6 Dx активируют технологию GPUDirect RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2), передавая тензоры напрямую между видеопамятью узлов в обход CPU с задержкой менее 2 микросекунд.

Суммарная пропускная способность RDMA 200 Гбит/с
04 / ТИХОЕ ЖИДКОСТНОЕ ИЛИ СТОЕЧНОЕ ОХЛАЖДЕНИЕ

Два радиатора СЖО 360 мм для офиса или серверная продувка 4U

Выберите корпус SilverStone RM52 5U с двумя 360-мм радиаторами жидкостного охлаждения (уровень шума < 38 дБА для размещения рядом с рабочим столом) либо серверное шасси Supermicro 4U с центральной стеной из 6 высокооборотистых PWM-вентиляторов для 4× турбинных GPU мощностью по 300 Вт.

Резервируемое питание 3 200 Вт 80+ Titanium (N+1)
ПРЕДВАРИТЕЛЬНО ПРОВЕРЕННЫЙ СТЕК ПО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ ИИ

Полная готовность к работе с CUDA, PyTorch, Triton и распределёнными кластерами

Максимальная производительность на «голом железе» (bare-metal Linux) без накладных расходов проприетарных гипервизоров.

Уровень архитектурыПроверенные фреймворки и драйверыАппаратная оптимизацияИнженерный сценарий
ОС и ядро LinuxUbuntu 24.04 LTS / RHEL 9.4 (ядро Linux 6.8+)Прямой проброс IOMMU, страницы HugePages (1 ГБ), привязка к узлам NUMA (numactl)Работа на bare-metal без джиттера и оркестрация через Kubernetes / Slurm
GPU-вычисления и компиляторыNVIDIA Driver 560+, CUDA 12.6, cuDNN 9, OpenAI Triton 3.1, CUTLASSУскорение FP8 Transformer Engine, Cooperative Groups, полная апертура P2P BAR1Разработка кастомных ядер CUDA C++ и слияние операций внимания на Triton
Распределённое обучениеPyTorch 2.5 (FSDP2), DeepSpeed ZeRO-3, Megatron-LM, Axolotl, UnslothТранспорт NCCL_IB_HCA RoCEv2, FlashAttention-3, выгрузка ZeRO-Infinity на NVMeПолное обучение и QLoRA-адаптация моделей от 7B до 123B параметров
Высокоскоростной инференсvLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp, Triton Inference ServerPagedAttention, FP8-квантование KV-кэша, спекулятивное декодирование, кэш префиксовЛокальные ИИ-агенты программирования, многопользовательские RAG API и бенчмарки
Удалённый мониторинг (IPMI / OOB)ASPEED AST2600 BMC IPMI, Redfish API, DCGM Exporter, Prometheus + GrafanaАппаратный KVM-over-IP, удалённое управление питанием BIOS/PDU, телеметрия температур GPUАвтономное администрирование парка серверов и тепловая защита 24/7
РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ В РЕАЛЬНЫХ ЗАДАЧАХ ИИ

Измеренная скорость обучения и инференса на станциях V2NET HPC

Эталонные показатели производительности, зафиксированные при установившемся тепловом режиме в Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.6).

Рабочая нагрузка ИИТочность / ДвижокHPC-Dev One (2× GPU)HPC-Titan Quad (4× RTX 6000 Ada)HPC-Genoa Node (4× RTX A6000)
Инференс Llama-3.3 70B InstructFP8 / AWQ (vLLM TP=2/4)58 ток/с (Batch=1)142 ток/s (Batch=1) / 1 840 ток/с (Batch=32)134 ток/s (Batch=1) / 1 620 ток/с (Batch=32)
Нативный инференс Llama-3.3 70BBF16 без квантования (148 ГБ)Требуется квантование64 ток/с (100% в 192 ГБ ECC VRAM)61 ток/с (NVLink + 192 ГБ ECC VRAM)
Дообучение Qwen-2.5 Coder 32BBF16 LoRA / QLoRA (Seq=8192)3 450 ток/с (обучение)9 820 ток/с (обучение, FSDP TP=4)8 410 ток/с (обучение, FSDP TP=4)
Полное обучение Llama-3.1 8BBF16 DeepSpeed ZeRO-2 + FlashAttn-36 900 ток/с19 400 ток/с16 800 ток/с
Построение векторного индекса 100M (FAISS)FP16 cuVS / GPU-индекс RAFT14,2 мин5,4 мин (8-кан. DDR5 + 4× Ada)4,9 мин (12-кан. DDR5 + 4× A6000)
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ИИ-КОМАНД

Ответы на вопросы — Собственная HPC-станция против аренды облачных GPU

Как быстро окупается собственная рабочая станция V2NET HPC по сравнению с арендой облачных GPU?

Аренда облачного инстанса с 4× GPU по 48–80 ГБ обходится от $8,50 до $16,00+ в час ($6 100–$11 500 в месяц при непрерывной работе). Собственная станция V2NET HPC-Titan Quad или HPC-Dev One полностью окупает капитальные затраты за 2,5–4,5 месяца активного обучения и локального инференса агентов, гарантируя при этом 100% конфиденциальность ваших весов и датасетов.

Можно ли подключить HPC-станцию к обычной офисной розетке или требуется выделенная линия 208–240 В?

Конфигурация Dual-GPU HPC-Dev One (блок питания Titanium 1 600 Вт) штатно работает от стандартной офисной сети (~1 050 Вт в пике). Для 4-карточных систем HPC-Titan Quad и HPC-Genoa Node (пиковое потребление до 1 950 Вт с резервируемыми блоками питания Titanium 3 200 Вт) рекомендуется силовая линия 208–240 В / 20 А либо подключение двух модулей БП к двум независимым выделенным линиям.

В чём преимущество 4× NVIDIA RTX 6000 Ada (192 ГБ ECC) перед парой потребительских RTX 4090 для профессиональной разработки ИИ?

Две карты RTX 4090 (суммарно 48 ГБ VRAM) отлично подходят для моделей 8B–32B, однако они лишены аппаратной коррекции ошибок ECC, ограничены 24 ГБ на карту и оснащены 3,5-слотовыми кулерами, которые перегревают соседние карты при плотной установке. Профессиональные ускорители RTX 6000 Ada выполнены в 2-слотовом корпусе с осевой турбиной (выброс тепла назад), несут по 48 ГБ памяти ECC GDDR6 на карту (192 ГБ в сумме на 4 GPU) и сертифицированы для круглосуточной эксплуатации 24/7.