Покупайте GPU для продажи: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 и RTX PRO 6000

Оба используют одинаковую GPU-карту GH100 Hopper и обеспечивают одинаковую вычислительную производительность FLOPS (~3,9 PFLOPS FP8 sparse). H200 заменяет память HBM2e на HBM3e: объем увеличивается с 80 ГБ до 141 ГБ, а пропускная способность — с 3,35 ТБ/с до 4,8 ТБ/с. Поэтому H200 превосходит при задачах, связанных с большим моделированием, когда крупные модели должны помещаться на одном GPU, и требуется высокая пропускная способность.

Для задач вывода да — его 96 ГБ ECC GDDR7 памяти превосходит 80 ГБ H100 PCIe, и он помещается в любой стандартный слот PCIe для рабочих станций. Для обучения форм-фактор H100/H200 SXM с NVSwitch обеспечивает значительно больше пропускной способности между GPU и более высокую теоретическую производительность FLOPS при той же ТРЭ. RTX PRO 6000 является лучшим выбором, когда вам необходима большая локальная ЁМКСТЬ VRAM без инфраструктуры NVSwitch.

Графические процессоры SXM (H100 SXM5, H200 SXM5) устанавливаются на специализированную плату вместо слота PCIe и соединяются между собой через NVSwitch, обеспечивая 900 ГБ/с меж-GPU пропускную способность на GPU. Варианты PCIe подходят для стандартных серверов и рабочих станций, но ограничены связью через NVLink Bridge (2 GPU) или пропускной способностью PCIe (x16, около 64 ГБ/с) для многографической связи. Для кластеров из 8 и более GPU, требующих всеобъемлюшей связи, обязательна использование систем SXM NVSwitch.

При точности FP16 (16 бит) модель объемом 70 млрд параметров требует примерно 140 ГБ VRAM — один H200 (141 ГБ) справляется с этим в пределах границы. При квантизации INT8 требуется примерно 70 ГБ. При INT4 (GGUF Q4) — примерно 35–40 ГБ, что поместится на H100 80 ГБ или паре RTX 4090. RTX PRO 6000 Blackwell (96 ГБ) обрабатывает модели INT8 70 млрд на одном GPU с запасом для кеша KV.

RTX 5090 отлично подходит для локального вывода AI, генерации изображений (Stable Diffusion, Flux, реплики DALL-E 3), синтеза видео и тонкой настройки моделей малого и среднего размера. Его 32 ГБ GDDR7 достаточно для запуска моделей 13B в FP16 и моделей 70B в INT4. Для кластеров обучения с несколькими GPU предпочтительнее использовать GPU дата центра из-за пропускной способности NVLink и большего объема памяти.

НВИДИА A100 (архитектура Ampere, 2020) остается мощным и широко используемым GPU для AI. Он поставляется в конфигурациях HBM2e на 40 ГБ и 80 ГБ, обеспечивая производительность Tensor Core FP16 в 312 ТФлопс. По мере ослабления поставок по сравнению с H100 цена на A100 стала более доступной. Для задач инференса и умеренных тренировочных нагрузок он остается отличным выбором. Для передовых исследований или крупнейших моделей предпочтительными стали H100/H200.

Да. MillionMiner обслуживает корпоративных, исследовательских и облачных клиентов с объемными заказами на GPU. Свяжитесь с нашей командой продаж для получения цен на покупку нескольких единиц H100, H200, A100 и RTX PRO 6000. Мы можем организовать логистику грузоперевозок, подготовку и выставление счетов в нескольких валютах, включая криптовалюты.

Наша команда доступна 24/7 по WhatsApp (+49 176 777 888 33), электронной почте и телефону. Мы помогаем с выбором GPU для задач обучения и вывода, проектированием многоголовой кластерной системы и B2B закупками. Свяжитесь с нами или посетите наш раздел Часто задаваемых вопросов для получения мгновенных ответов.