Серверы с NVIDIA Tesla T4 / V100 / P100

GPU-серверы NVIDIA T4, V100 и P100

Start Server поставляет GPU-серверы на базе NVIDIA T4, Tesla V100 и Tesla P100 для AI, машинного обучения, инференса, HPC, видеоаналитики и других вычислительных задач. Серверы на GPU предыдущих поколений — рациональный вариант для проектов, где не требуется производительность современных H100/H200/B200, а важны стоимость, совместимость с существующим ПО и достаточная производительность под конкретную нагрузку.

Серверы с NVIDIA T4: T4 — архитектура Turing, 16 ГБ памяти, low-profile PCIe, TDP ~70 Вт. NVIDIA позиционирует его для AI-инференса, ML, аналитики, графики и масштабируемых систем. Применяется для AI-инференса, компьютерного зрения, видеоаналитики, обработки видеопотоков, ML, виртуализации GPU и задач с умеренными требованиями к VRAM. Сильная сторона — сочетание inference-возможностей и низкого энергопотребления.

Серверы с NVIDIA Tesla V100: V100 — архитектура Volta, варианты 16 и 32 ГБ HBM2, пропускная способность до 900 ГБ/с, исполнения PCIe и SXM2/NVLink. Использовался для ML и глубокого обучения, HPC, научных расчётов, AI-тренинга, инференса и CUDA-вычислений. На российском рынке V100 коммерчески доступен — например, серверы Supermicro с 3–6 GPU Tesla V100 16/32 ГБ.

Серверы с NVIDIA Tesla P100: P100 — поколение Pascal, более ранняя архитектура. Интересна главным образом для legacy-проектов и систем, где важна минимизация стоимости. На российском рынке доступны готовые multi-GPU серверы с P100 — конфигурации Supermicro с 4× и 6× Tesla P100 16 ГБ. В апреле 2026 года тестировался сервер с восемью P100 на современных LLM — это показывает сценарий: получить приемлемую AI-производительность при существенно меньшем бюджете за счёт возрастных GPU.

T4, V100 или P100 — что выбрать: для нового проекта выбор не только по цене ускорителя. Учитываются: задача → программная совместимость → объём VRAM → количество GPU → энергопотребление → платформа → стоимость всей системы. T4 — для энергоэффективного инференса и видеоаналитики. V100 — для существующих HPC/ML-проектов, где требуется Volta, HBM2 и соответствующий CUDA-стек. P100 — для бюджетных и legacy-вычислений, где ограничения Pascal не мешают ПО. Для нового крупного LLM-проекта эти GPU стоит сравнить с более современными A100, L4/L40S, RTX PRO 6000, H100/H200 и AMD Instinct — в зависимости от бюджета и нагрузки.

Купить GPU-сервер NVIDIA T4, V100 или P100: Start Server помогает подобрать сервер с учётом задачи и бюджета. При расчёте учитываются: модель GPU, объём VRAM, количество ускорителей, AI/инференс/HPC, CPU, RAM, накопители, сетевые интерфейсы, совместимость ПО, энергопотребление и состояние оборудования.