Как выбрать GPU сервер
в 2026 году: полный гайд
Подробное руководство по выбору GPU сервера для задач AI, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. Критерии, сравнения, чеклист и экспертные рекомендации.
Содержание
Зачем нужен
GPU сервер
GPU (Graphics Processing Unit) сервер -- это вычислительная машина, в которой основную работу выполняют не центральные процессоры, а графические ускорители. Если CPU оптимизирован для последовательного выполнения сложных операций (десятки ядер), то GPU содержит тысячи простых ядер, работающих параллельно. Именно эта массивная параллельность делает GPU идеальным инструментом для задач искусственного интеллекта.
Обучение нейросети -- это, по сути, миллиарды умножений матриц. CPU выполняет их последовательно, а GPU -- параллельно, на тысячах ядер одновременно. Результат: задача, которая на CPU занимает недели, на GPU выполняется за часы. Современные тензорные ядра NVIDIA (4-е поколение в H100) дополнительно ускоряют матричные операции в форматах FP8, FP16 и BF16, критически важных для deep learning.
GPU серверы используются в трёх основных направлениях: обучение моделей (pre-training и fine-tuning LLM, computer vision, генеративные модели), инференс (развертывание обученных моделей в продакшене с минимальной задержкой) и высокопроизводительные вычисления (научные симуляции, молекулярная динамика, рендеринг, обработка видео).
CPU сервер
- --8-128 ядер
- --Последовательная обработка
- --Обучение GPT-3: ~300 дней
- --Инференс LLM: 1-5 токенов/сек
GPU сервер (8x H100)
- +135,168 CUDA ядер
- +Массивный параллелизм
- +Обучение GPT-3: ~5 дней
- +Инференс LLM: 100-500 токенов/сек
5 ключевых критериев
выбора GPU сервера
Эти пять параметров определяют 90% производительности и стоимости вашего сервера. Ошибка в любом из них обойдётся дороже, чем консультация с инженером.
GPU модель и поколение
NVIDIA доминирует на рынке дата-центровых GPU. Три актуальных поколения в 2026 году:
80 GB HBM2e, 312 TFLOPS FP16. Проверенное решение, оптимальная цена за TFLOPS для инференса.
80-141 GB HBM3/3e, FP8, Transformer Engine. Золотой стандарт для обучения LLM.
192 GB HBM3e, 2-е поколение Transformer Engine. Для pre-training моделей следующего масштаба.
Объём VRAM (видеопамять)
VRAM -- главный ограничитель для AI задач. Если модель не помещается в видеопамять, приходится использовать offloading на CPU RAM, что замедляет обучение в десятки раз. Вот ориентировочная таблица требований:
| Задача | Мин. VRAM | Примечание |
|---|---|---|
| Инференс модели 7B | 16 GB | FP16 / INT8 квантизация |
| Fine-tuning 7B (QLoRA) | 24 GB | 1x RTX 4090 / L40S |
| Fine-tuning 13B (full) | 80 GB | 1x A100 / H100 |
| Fine-tuning 70B (LoRA) | 160 GB | 2x A100 80GB |
| Обучение 70B (full) | 320 GB | 4x H100 NVLink |
| Pre-training 175B+ | 640+ GB | 8x H100/H200 + кластер |
| Stable Diffusion XL | 24 GB | 1x RTX 4090 |
| Video generation (Sora-type) | 320+ GB | 4-8x H100 |
Количество GPU и интерконнект
Количество GPU определяет, какие модели вы сможете обучать. Но не менее важно, как GPU связаны между собой. Два стандарта: PCIe и NVLink.
Пропускная способность: 128 GB/s
Подходит для инференса и задач, где GPU работают независимо. Дешевле, но бутылочное горлышко при обучении больших моделей.
Пропускная способность: 900 GB/s
В 7x быстрее PCIe. Обязателен для обучения моделей с tensor parallelism. 8 GPU объединяются в единое адресное пространство через NVSwitch.
Процессор и оперативная память
CPU и RAM играют поддерживающую роль, но их недостаток может стать узким местом. CPU отвечает за предобработку данных, загрузку батчей и оркестрацию GPU. Слабый процессор приводит к простою GPU.
До 128 ядер, 12 каналов DDR5, PCIe Gen5 x128. Оптимальный выбор для GPU серверов в 2026 году. Больше PCIe lanes = больше GPU без бутылочного горлышка.
До 60 ядер, 8 каналов DDR5, PCIe Gen5 x80. Хороший выбор для конфигураций с 1-4 GPU. Для 8 GPU EPYC предпочтительнее из-за количества PCIe lanes.
RAM: минимум 2x объёма суммарного VRAM для комфортной работы. Для 8x H100 (640 GB VRAM) -- минимум 1 TB DDR5 ECC. ECC обязателен для предотвращения ошибок при длительных вычислениях.
Хранилище
Скорость загрузки данных напрямую влияет на утилизацию GPU. Медленное хранилище = GPU простаивают, пока ждут данные. Для AI задач необходимы NVMe SSD с пропускной способностью от 7 GB/s на чтение.
Рекомендации по хранилищу
- NVMe Gen5: 14 GB/s sequential read. Идеал для крупных датасетов и чекпоинтов.
- RAID 0/10: Увеличивает пропускную способность. RAID 10 для отказоустойчивости.
- Объём: Минимум 4 TB для одного сервера. 8-16 TB для работы с крупными датасетами (ImageNet, Common Crawl).
Какой GPU выбрать
по задаче
Выбор GPU зависит от конкретного workload. Нет универсального решения -- есть оптимальное под вашу задачу. Используйте эту таблицу как отправную точку.
| Задача | Бюджет | Рекомендация | VRAM |
|---|---|---|---|
| Fine-tuning до 13B | 24-38.4 млн ₸ | 2x A100 80GB | 160 GB |
| Fine-tuning 70B | 57.6-120 млн ₸ | 4x H100 NVLink | 320 GB |
| Pre-training LLM | 120 млн ₸+ | 8x H100/H200 | 640+ GB |
| Inference | 24-72 млн ₸ | L40S / H200 | 48-141 GB |
| CV / Object Detection | 33.6-67.2 млн ₸ | 2-4x A100 | 160-320 GB |
| Rendering | 7.2-24 млн ₸ | RTX 4090 / L40S | 24-48 GB |
* Бюджет включает полный сервер (GPU + CPU + RAM + хранилище + сеть). Цены актуальны на февраль 2026 года.
Аренда vs покупка
vs лизинг
Три модели владения GPU серверами -- у каждой свои плюсы. Выбор зависит от горизонта планирования, бюджета и требований к безопасности данных.
| Критерий | Аренда (облако) | Покупка | Лизинг |
|---|---|---|---|
| Начальные затраты | Минимальные | Высокие | Средние |
| Стоимость за 3 года | Высокая | Средняя | Средняя |
| Контроль данных | Ограниченный | Полный | Полный |
| Масштабирование | Быстрое | Медленное | Среднее |
| ROI breakeven | --- | 8-15 мес | 12-18 мес |
| Для кого | Стартапы, тесты | Постоянная нагрузка | CapEx ограничения |
Когда арендовать
Стартапы и команды, которые только начинают работу с AI. Разовые эксперименты и прототипирование. Непредсказуемая нагрузка с пиками.
Когда покупать
GPU загружены более 40% времени. Конфиденциальные данные. Нужен полный контроль над инфраструктурой. Горизонт планирования 2+ года.
Когда лизинг
Нужен свой сервер, но нет бюджета на полную оплату сразу. CapEx ограничения в компании. Регулярное обновление оборудования каждые 2-3 года.
8 шагов перед
покупкой GPU сервера
Пройдите этот чеклист, прежде чем оформлять заказ. Каждый пункт может сэкономить вам тысячи долларов и месяцы времени.
Совет: Не знаете ответ на первые два пункта? Начните с консультации. Наш инженер проведёт аудит ваших задач и подготовит спецификацию бесплатно за 2 часа.
Бесплатная консультация
5 типичных ошибок
при выборе GPU сервера
Эти ошибки мы видим у клиентов снова и снова. Каждая из них может стоить десятки тысяч долларов и месяцы потерянного времени.
Экономия на VRAM
Покупка GPU с недостаточным объёмом видеопамяти - самая дорогая ошибка. Модель, которая не помещается в VRAM, требует offloading на CPU, что замедляет обучение в 10-50 раз. Лучше взять меньше GPU с большим VRAM, чем больше GPU с маленьким.
Игнорирование NVLink
PCIe Gen5 даёт 128 GB/s между GPU, NVLink - 900 GB/s. Для обучения моделей с tensor parallelism на 4-8 GPU разница в производительности может быть двукратной. Экономия на NVLink превращается в переплату за время обучения.
Покупка без стресс-теста
GPU сервер, который не прошёл 72-часовой стресс-тест, может выдавать ошибки CUDA, троттлить из-за перегрева или терять связь между GPU. Обнаружить это в продакшене - значит потерять дни обучения и данные. Всегда требуйте burn-in тест.
Отсутствие плана масштабирования
Сервер, который нельзя масштабировать в кластер, станет узким местом через 6-12 месяцев. Проверьте поддержку InfiniBand, стандартные стоечные размеры и совместимость с оркестраторами (Slurm, Kubernetes).
Выбор по бренду, а не по задаче
H100 - не всегда лучший выбор. Для инференса L40S может быть оптимальнее при вдвое меньшей цене. Для рендеринга RTX 4090 покрывает 90% задач. Выбирайте GPU под конкретный workload, а не по маркетинговым характеристикам.
Главная ошибка -- считать только стоимость GPU. TCO включает электричество, охлаждение, обслуживание и простои. Сервер за 120 000 000 ₸ с правильным охлаждением работает 5 лет без замен. Сервер за 96 000 000 ₸ с экономией на охлаждении троттлит через полгода.
Частые вопросы
о GPU серверах
Ответы на самые популярные вопросы о выборе и покупке GPU серверов. Не нашли ответ -- напишите нам, ответим за 30 минут.
Задать вопросСтоимость GPU сервера начинается от 7 200 000 ₸ за конфигурацию с RTX 4090 для рендеринга и инференса. Серверы с A100 стоят от 24 000 000 ₸, с H100 - от 57 600 000 ₸. Полностью укомплектованный сервер 8×H100 NVLink для обучения LLM - от 134 400 000 ₸. Цена зависит от количества GPU, объёма RAM, хранилища и сетевого интерконнекта. Мы подбираем конфигурацию под бюджет и задачу, чтобы вы не переплачивали за ненужные компоненты.
Если вы обучаете модели регулярно (более 20-30% времени), собственный сервер окупается за 8-15 месяцев по сравнению с облаком. Для разовых экспериментов и прототипирования облако дешевле. Для работы с конфиденциальными данными (медицина, финансы) свой сервер - единственный вариант с полным контролем. Для продакшн-инференса с предсказуемой нагрузкой свой сервер также выгоднее: нет почасовой оплаты и ограничений по трафику.
Минимальный бюджет для продуктивного GPU сервера - 7 200 000-9 600 000 ₸. За эту сумму можно получить конфигурацию с 1-2 RTX 4090 (24 GB VRAM каждая), которая подходит для инференса, рендеринга и fine-tuning моделей до 7B параметров с QLoRA. Для серьёзного обучения моделей от 13B нужен минимум A100 80GB (24 000 000 ₸+). Для enterprise-задач с LLM от 70B - бюджет от 57 600 000 ₸ за сервер с 4×H100.
GPU SERVER - специализированный поставщик GPU серверов в Казахстане. Мы собираем серверы на NVIDIA A100, H100, H200 и B200 под конкретные задачи. Каждый сервер проходит 72-часовой стресс-тест. Доставка по всему Казахстану, гарантия 3 года, техническая поддержка 24/7. Также помогаем с проектированием серверных комнат, охлаждением и настройкой ML-окружения.
Самостоятельная сборка может сэкономить 10-15% на компонентах, но несёт значительные риски: совместимость GPU с материнской платой и блоком питания, правильная разводка NVLink, охлаждение при TDP 700W на GPU, настройка BIOS и firmware. Ошибка в проектировании питания или охлаждения может привести к троттлингу GPU или выходу компонентов из строя. Мы рекомендуем профессиональную сборку с гарантией, стресс-тестом и поддержкой - это безопаснее и быстрее.
Читайте также
Готовы выбрать GPU сервер?
Наш инженер подберёт оптимальную конфигурацию под ваши задачи и бюджет за 2 часа. Бесплатно.
или напишите в WhatsApp
