Технические возможности DeepSeek серверов
GPU: NVIDIA H100/H200, A100, L40S
CPU: Intel Xeon Scalable или AMD EPYC
RAM: до 2 ТБ DDR5
Storage: NVMe SSD и системы SDS/NAS для больших датасетов
Network: InfiniBand или 100Gb Ethernet для распределённого обучения
Совместимость: CUDA, PyTorch, TensorFlow, TensorRT
Bergerus GP-5I-220
RAM: Corsair DDR5 5200 МГц
32 ГБ (1 модуль)
Отсеки: Kingston NV3 2 ТБ PCIe 4.0 M.2
Скорость чтения до 6000 МБ/с
Отсеки для дисководов: Kingston NV3 2 ТБ PCIe 4.0 M.2
Скорость чтения до 6000 МБ/с
GPU (Видеокарта): NVIDIA RTX 5090 с 32 ГБ видеопамяти
Bergerus GP-BI-220
Блок питания: 4 x 2600 Вт | 4 x 5090 graphics card power supply cable | 8 x 5090 graphics card power supply cable
GPU: NVIDIA RTX 5090 32 ГБ | 4 x NVIDIA RTX 5090 32 ГБ | 8 x NVIDIA RTX 5090 32 ГБ | 4 x 2600 Вт
Хранилище: 1 x LSI 9361-8I 1 ГБ | 1 x 10G dual port с двумя модулями
Процессор: Intel® Xeon® Gold 6530, 32C/64T, 2.10 ГГц, 160 МБ L3 | 2 x Intel Xeon 6530 | 16 x 32 ГБ DDR5
Bergerus GP-4I-220
GPU: NVIDIA RTX 5090 32 ГБ (Turbo) — 1 шт (старт) | NVIDIA RTX 5090 32GB Turbo | Redundant PSU 2000W | Redundant PSU 2600W
Блок питания: 2× 2000 Вт (redundant) | Redundant PSU 2000W | Redundant PSU 2600W
Хранилище: 1× NVMe 2 ТБ (PCIe 4.0) + 1× SATA SSD 480 ГБ | Samsung PM893 480GB 2.5" SATA | 2хSamsung PM893 480GB 2.5" SATA | FUGRAND X540-T2 | Intel X710-BM2 OCP 3.0 Code 0231K17E
Процессор: Intel® Xeon® Gold 6530, 32C/64T, 2.10 ГГц, 160 МБ L3 | 8хSamsung RECC DDR5 32GB 2Rx8 4800 P/N M321R4GA3BB6-CQK | 8хSamsung RECC DDR5 64GB 2Rx4 5600 M321R8GA0PB0-CWM | 16хSamsung RECC DDR5 32GB 2Rx8 4800 P/N M321R4GA3BB6-CQK | Samsung RECC DDR5 64GB 2Rx8 4800 P/N M321R4GA3BB6-CQK
Что можно делать на локальных серверах DeepSeek
Обучать и дообучать большие языковые модели (LLM)
Запускать inference серверы для production-нагрузок
Разворачивать приватное облако ИИ внутри компании
Создавать гибридные сценарии (локально + облако)
Преимущества локального развертывания DeepSeek
Безопасность данных: всё остаётся в периметре компании
Стабильная производительность: без зависимости от облачных SLA
Снижение TCO: выгоднее долгосрочной аренды в облаке
Гибкость: конфигурации под конкретные задачи ML/AI
FAQ
Можно ли начать с одного сервера и расширяться?
Да, ServerICT предлагает масштабируемые решения от 1 узла до кластера.
Какие сроки поставки?
В среднем от 2 до 6 недель, в зависимости от конфигурации GPU.
Есть ли поддержка после внедрения?
Да, мы обеспечиваем гарантию, консультации
