GPU серверы для
обучения нейросетей
Проектируем инфраструктуру для обучения LLM, computer vision и NLP моделей. NVIDIA H100/H200 с NVLink, InfiniBand для кластеров, полная совместимость с PyTorch, DeepSpeed и всем стеком ML-фреймворков.
Почему компании переходят с облака
на собственные GPU серверы
Стоимость облака растёт
Один H100 в AWS стоит 960-1 440 ₸/час. При постоянной загрузке это 8 400 000-12 480 000 ₸ в месяц за одну карту. За 8 GPU - до 96 000 000 ₸/мес. Собственный сервер с 8×H100 окупается за 8-10 месяцев.
Кроме прямых затрат, облако добавляет скрытые расходы: трафик данных, хранение датасетов, резервирование инстансов. С собственным сервером вы платите один раз и используете его неограниченно - сколько угодно экспериментов без счётчика GPU-часов.
Экономия до 214 млн ₸ за 3 года на одном сервере 8×H100
Данные под контролем
Медицинские данные, финансовая аналитика, корпоративные модели - не всё можно отправлять в облако. Собственный сервер решает вопросы комплаенса, GDPR и внутренних политик безопасности.
Особенно критично для банков, страховых компаний и медицинских учреждений, где утечка обучающих данных может привести к штрафам и репутационным потерям. Физический контроль над оборудованием - единственный способ гарантировать изоляцию данных на 100%.
Данные никогда не покидают вашу инфраструктуру
Нет очередей и лимитов
В облаке H100 часто недоступны - очередь на provisioning, квоты, спот-инстансы прерываются. Свой сервер - 24/7 доступ без задержек. Запустили обучение - оно идёт до конца, без неожиданных прерываний.
Для research-команд, которые итерируют десятки экспериментов в день, простой из-за очереди на GPU стоит тысячи долларов потерянного времени. Свой сервер позволяет запускать обучение в любой момент - ночью, в выходные, на праздники.
100% доступность GPU - без очередей и квот
Работает с любым
ML-фреймворком
Наши серверы поставляются с предустановленными NVIDIA драйверами, CUDA toolkit и оптимизированными Docker-образами. Запуск обучения - за минуты, не за дни.
PyTorch
Основной фреймворк для research и production
TensorFlow
Enterprise ML и TFX pipeline
JAX
XLA-компиляция и TPU-совместимость
DeepSpeed
ZeRO-3 для моделей на 100B+ параметров
FSDP
Fully Sharded Data Parallel от Meta
vLLM
High-throughput inference и fine-tuning
Megatron-LM
Pre-training моделей NVIDIA-way
NCCL
NVIDIA Collective Communications Library
+ Hugging Face Transformers, Accelerate, WandB, MLflow, Ray, Triton Inference Server и другие
Сколько длится обучение
на наших серверах
Реалистичные оценки для популярных моделей. Время зависит от датасета, гиперпараметров и оптимизаций - но порядок цифр сохраняется.
| Модель | GPU | Кол-во GPU | Время обучения | Стоимость* |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA 7B fine-tune | H100 80GB | 1 | ~2 часа | ~24 000 ₸ |
| LLaMA 70B fine-tune | H100 NVLink | 8 | ~24 часа | ~2 304 000 ₸ |
| GPT-3 175B pre-train | H100 NVLink | 32 | ~2 недели | ~72 млн ₸ |
| Stable Diffusion fine-tune | A100 80GB | 1 | ~4 часа | ~19 200 ₸ |
* Стоимость рассчитана по облачным тарифам (AWS/GCP). На собственном сервере стоимость фиксирована вне зависимости от количества экспериментов.
Решение под ваш масштаб -
от прототипа до кластера
Researcher
Прототипирование и fine-tuning
- 1× NVIDIA H100 80GB
- 256 GB DDR5 ECC
- 2 TB NVMe Gen5
- AMD EPYC 9354
- 10GbE сеть
Fine-tuning моделей до 13B, LoRA/QLoRA, эксперименты, inference
Training Box
Полноценное обучение
- 8× NVIDIA H100 NVLink
- 1 TB DDR5 ECC
- 8 TB NVMe Gen5
- Dual EPYC 9654
- 100GbE InfiniBand-ready
Обучение LLM до 180B, мультимодальные модели, distributed training
AI Factory
4 сервера = 32 GPU
- 32× NVIDIA H200 NVLink
- 4 TB DDR5 ECC суммарно
- 32 TB NVMe Gen5
- InfiniBand 400GbE
- Управляющий узел + мониторинг
Pre-training моделей 400B+, суперкомпьютерные задачи, полный research pipeline
Как устроен
training-кластер
8× GPU
H100/H200 80-141GB HBM3e
Между GPU в сервере
Серверный узел
Dual CPU, 1-2TB RAM, NVMe
InfiniBand
400 GbE между нодами кластера
Внутри одного сервера
8 GPU соединены через NVLink с пропускной способностью 900 GB/s. Это в 7 раз быстрее PCIe Gen5. Tensor Parallel и Pipeline Parallel работают внутри одной ноды без потерь на сетевой латентности. Для моделей до 180B параметров одного сервера с 8×H100 NVLink достаточно для полного цикла обучения без выхода на сеть.
Между серверами кластера
InfiniBand NDR 400 GbE обеспечивает минимальную латентность при обмене градиентами. NCCL + RDMA позволяют масштабировать Data Parallel на десятки нод с линейным ускорением до 90%+ эффективности. Мы предварительно тестируем all-reduce bandwidth и latency между нодами, чтобы гарантировать оптимальную работу distributed training с первого дня.
Какие модели обучают
на наших серверах
Обучение больших языковых моделей
Pre-training и fine-tuning LLM от 7B до 400B+ параметров. LoRA, QLoRA, full fine-tuning с DeepSpeed ZeRO-3. Поддержка Megatron-LM для Tensor Parallel + Pipeline Parallel на кластерах из десятков GPU.
Типичные задачи: корпоративные чат-боты, суммаризация документов, генерация кода, мультиязычные модели, domain-specific LLM для медицины, юриспруденции и финансов.
Компьютерное зрение и генеративные модели
Обучение моделей детекции, сегментации и классификации на больших датасетах изображений. Fine-tuning Stable Diffusion, SDXL, Flux для генерации изображений в корпоративном стиле.
Типичные задачи: дефектоскопия на производстве, анализ медицинских снимков, автоматическая модерация контента, генерация маркетинговых креативов, 3D-реконструкция и NeRF.
Мультимодальные модели
Обучение моделей, которые понимают одновременно текст, изображения, аудио и видео. LLaVA, GPT-4V-style архитектуры, video understanding. Требуют от 4 GPU с большим объёмом HBM для хранения эмбеддингов нескольких модальностей в памяти одновременно.
RLHF и Alignment
Reinforcement Learning from Human Feedback для выравнивания LLM. DPO, PPO, ORPO - современные методы alignment требуют одновременного хранения policy и reference моделей в GPU-памяти. Для модели 70B это минимум 4×H100 80GB, чтобы разместить обе копии.
On-premise vs Cloud:
сравнение затрат
Расчёт для сервера 8×H100 NVLink при загрузке 24/7. Облако: AWS p5.48xlarge (47 194 ₸/час). Свой сервер: 134 400 000 ₸ + 4 800 000 ₸/год обслуживание.
| Период | Облако (AWS) | Свой сервер | Разница |
|---|---|---|---|
| 1 месяц | 10 080 000 ₸ | 134 400 000 ₸ | -124 320 000 ₸ |
| 6 месяцев | 60 480 000 ₸ | 136 800 000 ₸ | -76 320 000 ₸ |
| 12 месяцев | 120 960 000 ₸ | 139 200 000 ₸ | -18 240 000 ₸ |
| 18 месяцев | 181 440 000 ₸ | 141 600 000 ₸ | +39 840 000 ₸ |
| 24 месяца | 241 920 000 ₸ | 144 000 000 ₸ | +97 920 000 ₸ |
| 36 месяцев | 362 880 000 ₸ | 148 800 000 ₸ | +214 млн ₸ |
Точка окупаемости - 12-15 месяцев. К 36 месяцам экономия составляет 214 млн ₸. Стоимость обслуживания включает электричество, cooling, замену комплектующих.
Перешли с AWS на собственный кластер 32×H100 - ROI вышел за 8 месяцев. Время обучения моделей сократилось в 3 раза за счёт NVLink и отсутствия ограничений по GPU-часам. Команда GPU SERVER собрала и настроила всё за 2 недели.
Вопросы про
обучение AI
Собрали ответы на самые частые вопросы о GPU серверах для обучения нейросетей. Не нашли ответ - напишите нам, ответим за 30 минут.
Задать вопросЗависит от размера модели. Для fine-tuning моделей до 7B параметров достаточно 1 GPU (H100 80GB). Модели 70B требуют 4-8 GPU с NVLink. Pre-training моделей от 175B - кластер из 32+ GPU, объединённых InfiniBand. Мы подберём оптимальную конфигурацию под вашу задачу.
При постоянной загрузке GPU более 40% времени собственный сервер окупается за 6-12 месяцев. Облако (AWS, GCP) стоит 960-1 440 ₸ за GPU-час для H100, что составляет 8 400 000-12 480 000 ₸ в месяц за 1 GPU. Собственный сервер с 8×H100 стоит от 120 000 000 ₸ и окупается через 8-10 месяцев при полной загрузке.
PyTorch с FSDP или DeepSpeed - для большинства задач обучения LLM. JAX/XLA - для TPU-совместимых pipeline. Megatron-LM - для pre-training моделей от 100B параметров. Мы поможем настроить окружение и оптимизировать distributed training на вашем кластере.
Для одного сервера с 8 GPU - не нужен, NVLink обеспечивает 900 GB/s между GPU. Для кластера из 2+ серверов InfiniBand (200-400 GbE) критически важен - он сокращает время обмена градиентами в 10-50 раз по сравнению с Ethernet. Без InfiniBand distributed training будет узким местом.
Начните с одного сервера на 4-8 GPU для прототипирования. Когда модель и pipeline готовы, добавляйте серверы горизонтально. Мы проектируем серверы с учётом масштабирования: стандартные стойки, InfiniBand-ready, единая система управления. Переход от 1 до 16 серверов занимает 2-3 недели.
Готовы ускорить обучение моделей?
Наш инженер подберёт конфигурацию под вашу задачу за 2 часа. Бесплатная консультация.
или напишите в WhatsApp
