База знаний
Контакты

Аренда суперкомпьютера на базе NVIDIA SuperPOD

Позволяет быстро и эффективно решать сложные задачи в области анализа данных, глубокого обучения и нейронных сетей.

Аренда суперкомпьютера на базе NVIDIA SuperPOD

NVIDIA HGX H200

Высокопроизводительная платформа для AI и HPC нагрузок, обучения моделей и обработки больших объемов данных.

NVIDIA HGX B300

Флагманская платформа Blackwell Ultra для обучения и инференса крупных генеративных моделей и ресурсоемких AI-сценариев.

Что такое HPC-кластер

HPC-кластер — это совокупность высокопроизводительных вычислительных систем, интегрированных в единую архитектуру для проведения сложных и ресурсоемких вычислений.
Такие кластеры состоят из множества узлов, работающих параллельно и взаимодействующих через высокоскоростные сети, что позволяет существенно ускорять обработку больших объемов данных и выполнять сложные вычислительные задачи в научных исследованиях, промышленности и других областях, требующих значительных вычислительных ресурсов.

Преимущества аренды суперкомпьютера NVIDIA SuperPOD

Оптимизированное взаимодействие между узлами для эффективной работы с распределенными задачами.
До 1.9 раз выше производительность в задачах ИИ по сравнению с NVIDIA H100.
NVIDIA SUPERPOD
Получить консультацию и узнать стоимость аренды суперкомпьютера

Архитектура HPC-кластера

Вычислительные узлы:

Серверы Dell PowerEdge XE9680 оптимизированы для высокопроизводительных вычислений и работы с AI/ML задачами.

Процессоры:

Процессоры Intel® Xeon® Platinum® обеспечивают оптимальную производительность для различных типов вычислительных задач.

Интерфейсы:

Технология NVIDIA InfiniBand с пропускной способностью до 400 Гбит/с обеспечивает минимальные задержки и высокую пропускную способность между узлами кластера.

Система хранения:

Высокопроизводительные СХД NetApp с технологией NetApp SnapLock, которая обеспечивает максимальную безопасность данных и защищает их от изменений или удаления.

Технические характеристики HPC-кластера

NVIDIA H200

2 x 48 core
Процессор Intel Xeon Platinum 8468, рекомендованный для NVIDIA HGX.
32 x 64GB
Высокоскоростной оперативной памяти DDR5.
8 х GPU
NVIDIA H200 на базе передовой архитектуры Hooper.
528 tensor core
на каждый графический ускоритель.
16896 CUDA core
на каждый графический ускоритель.
141 GB
Видеопамяти на каждый графический ускоритель.

NVIDIA B300

8 × NVIDIA B300 SXM5
Обеспечивает общий объём видеопамяти 2,3 ТБ.
24 x 128GB DDR5 RAM
обеспечивают стабильную обработку больших объемов данных.
2 x CPU
AMD EPYC 9555 обеспечивает высокую производительность для параллельной обработки данных.
X 11
прирост производительности инференса на моделях Llama 3.1 405B по сравнению с HGX H200.

NVIDIA H200

8 × NVIDIA H200 SXM5
NVIDIA H200 SXM5 на базе передовой архитектуры Hopper.
24 x 96GB DDR5 RAM
обеспечивают стабильную обработку больших объемов данных.
2 x CPU
AMD EPYC 9555 обеспечивает высокую производительность для параллельной обработки данных.
32 PFLOPS FP8
гарантируют скорость обучения и инференса даже для сверхмасштабных моделей.

Почему стоит выбрать аренду суперкомпьютера от ITGLOBAL.COM?

ITGLOBAL.COM
Международная группа компаний с 18-летним опытом работы в сфере облачной ИТ-инфраструктуры.

✓
Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости благодаря отсутствию единой точки отказа.
◎
Решения под ключ за счет накопленной экспертизы и технологий группы компаний.
↗
Быстрое начало работы и возможность гибко масштабироваться без капитальных затрат.
24
Поддержка 24/7 с временем отклика 15 минут, включая выходные и праздничные дни.

▣
Возможно размещение на площадке заказчика.

Наши клиенты

GPU INFRASTRUCTURE

Бесплатный тест инфраструктуры с GPU

Оцените качество наших облачных сервисов перед тем, как принять решение о сотрудничестве.

01
оставьте заявку на сайте;
02
получите демо-доступ;
03
воспользуйтесь демо-периодом, чтобы понять, как работают облачные сервисы ITGLOBAL.COM.

Получить тестовый период

Связанные решения

3D VDI

Поднимите удаленную работу на новый уровень с NVIDIA A16.

Аренда облачного сервера с GPU

Услуга позволяет бизнесу эффективно работать с машинным обучением, сложной аналитикой, ИИ, высокопроизводительными вычислениями (HPC).

Аренда выделенных серверов с GPU

Выделенный сервер с GPU для максимальной производительности и контроля.

Частное облако VMware

Изолированная от других клиентов и защищенная виртуальная ИТ-инфраструктура.

FAQ

Аренда суперкомпьютера — это услуга, предоставляющая компаниям доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости их прямой покупки или управления.

Это особенно полезно для выполнения сложных задач, требующих высокой производительности, таких как анализ больших данных, моделирование, научные исследования и машинное обучение. Использование арендованных суперкомпьютеров позволяет компаниям сокращать сроки проектов и эффективно использовать бюджет, оплачивая только фактическое время работы.

NVIDIA SuperPOD применяется в различных областях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, анализ больших данных, научные и инженерные исследования, а также в области здравоохранения для обработки и анализа изображений. Его высокая вычислительная мощность позволяет решать задачи, которые требуют значительных ресурсов и высокой скорости обработки.

HGX H200 — это платформа для OEM-производителей, а DGX H200 – референсная платформа от самой NVIDIA. В референсной платформе характеристики всего сервера помимо модуля с видеокартами заранее предопределены самой NVIDIA, а в OEM-платформе, общим для всех серверов является модуль из 8 видеокарт H200. А все остальные компоненты – процессоры, материнская плата, оперативная память, накопители данных, система питания т.д. – индивидуально определяются OEM-производителем, будь то к примеру Dell или Supermicro. При этом, все преимущество архитектуры NVIDIA SuperPOD применимы как к референсным серверам NVIDIA DGX, так и к OEM-серверам HGX.

Более подробно можете прочитать об этом в нашем блоге.

Покупка графических ускорителей связана с высокими затратами на их приобретение, обслуживание, ремонт и ежегодные обновления на новые модели, которые превосходят по производительности своих предшественников. Российские компании могут приобрести GPU и лицензий к ним только с помощью параллельного импорта, поэтому стоимость и сроки поставки увеличиваются. Кроме того, для провайдеров условия всегда лучше за счет высоких оборотов