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

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

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...