SXM и OAM GPU-ускорители
SXM и OAM GPU-ускорители
SXM и OAM GPU-ускорители для AI-серверов
Start Server поставляет SXM- и OAM GPU-ускорители для высокопроизводительных AI- и GPU-серверов, предназначенных для обучения и инференса больших языковых моделей (LLM), генеративного искусственного интеллекта, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). В каталоге представлены серверные ускорители NVIDIA и AMD, которые подбираются с учётом модели GPU, объёма HBM-памяти, форм-фактора, поколения и совместимости с серверной платформой.
SXM и OAM используются в современных многомодульных вычислительных системах, где требуется максимальная плотность размещения GPU, высокая пропускная способность памяти и эффективное межпроцессорное взаимодействие. Такие ускорители устанавливаются только в специализированные серверные платформы и обеспечивают производительность, необходимую для обучения крупных нейросетей, инференса LLM, генеративного AI, обработки больших массивов данных и научных расчётов.
В каталоге доступны решения на базе NVIDIA SXM и AMD Instinct OAM различных поколений. При подборе учитываются модель ускорителя, объём и тип HBM-памяти, серверная платформа, количество модулей в системе, требования к охлаждению, питанию и дальнейшему масштабированию. Для многомодульных конфигураций особенно важна полная совместимость ускорителей с базовой платой (baseboard), системой межсоединения и архитектурой сервера.
Start Server помогает подобрать SXM- и OAM-модули как для модернизации существующих AI-серверов, так и для построения новых вычислительных платформ. Специалисты проверяют совместимость оборудования, помогают выбрать оптимальную конфигурацию и формируют решение с учётом требуемой производительности, бюджета и особенностей инфраструктуры.
Компания сопровождает проект на всех этапах — от консультации и подготовки спецификации до поставки отдельных ускорителей или полностью готовой серверной платформы. Такой подход позволяет получить надёжную AI-инфраструктуру, оптимизированную для современных вычислительных задач и дальнейшего масштабирования.