Обзор сервера для AI/ML: Supermicro SYS-821GE-TNHR с 8× NVIDIA H200 141GB (SXM5)

Описание: Ищете готовую платформу под обучение и инференс LLM, компьютерное зрение и генеративные модели? В этом видео разбираем «железо» серверного уровня: от компоновки GPU-бейзборда до памяти, стораджа и нюансов для дата-центра. Покажем, на что обращать внимание при выборе, как масштабировать и какие задачи покрывает такая конфигурация.

Ключевые особенности конфигурации из обзора

База: Supermicro SYS-821GE-TNHR (2U/4U — в зависимости от шасси серии), сервер для высокоплотных GPU-нагрузок

CPU: 2× Intel Xeon Platinum 8558
GPU: GPU Baseboard 8× NVIDIA H200 141GB (SXM5)
ОЗУ: 32× 64 GB RDIMM 5600 MHz (совокупно 2 048 GB)
Сторидж (OS/буфер): 2× 960 GB SSD NVMe RI 2.5"
Сторидж (данные): 2× 7.68 TB SSD NVMe RI 2.5"
Сетевые и энергетические нюансы, охлаждение, доступ к компонентам — разбираем в ролике.

Полезные ссылки

• Запрос конфигурации и цены: https://kvan.tech/catalog/servery-i-vychis...
• Консультация по кластерам и инфраструктуре под AI/ML: https://kvan.tech
• Тех. спецификация и BOM по обзору (PDF): https://kvan.tech/upload/iblock/792/q4gqgn...

FAQ по конфигурации

-Можно ли масштабировать до нескольких узлов? Да, серверы такой серии часто объединяют в кластер с высокоскоростной фабрикой и общим хранилищем.
-Подойдёт ли для инференса больших моделей 70B+? Да, 8× H200 (141 GB на GPU) дают широкий запас по VRAM для современных LLM и мультимоделей.
-Что учесть при размещении в ЦОД? Питание (N+1), теплоотвод, высоту юнитов, а также сетевую фабрику под межузловой трафик.


Для каких задач подходит:
Обучение и дообучение LLM/мультимоделей, инференс в проде, RAG-архитектуры, CV/ASR/NLP пайплайны, классический HPC, MLOps-кластеры с горизонтальным масштабированием.

https://kvan.tech/catalog/servery-i-vychis...