ซื้ออุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ AI: GPU NVIDIA, เซิร์ฟเวอร์ GPU และที่เก็บข้อมูลสำหรับ AI

เราให้บริการฮาร์ดแวร์ AI ระดับมืออาชีพสามประเภท:GPU สำหรับ AI(NVIDIA H100, H200, A100, RTX PRO 6000 Blackwell, RTX 5090, T1000, L4 และอื่น ๆ)เซิร์ฟเวอร์ AI(DGX H100/H200, โหนด OEM HGX, GB200 NVL72 และเวิร์กสเตชันแบบมัลติ GPU แบบกำหนดเองและแพลตฟอร์มติดตั้งแร็ค) และการจัดเก็บข้อมูลในระดับองค์กร(Seagate EXOS 20–24 TB HDDs สำหรับใกล้เคียง, WD Gold/Ultrastar, Samsung PM9A3 NVMe SSDs, Seagate Nytro และ Micron 7450 ซีรี่ส์). สินค้าทั้งหมดจัดส่งพร้อมบริการจัดส่ง DDP ฟรีทั่วโลก

H100 และ H200 มีชิป GPU Hopper เหมือนกันและประสิทธิภาพการประมวลผลเท่าๆ กัน (~3.9 PFLOPS FP8 แบบ sparse) H200 แทนที่ HBM2e ด้วย HBM3e ทำให้มีความจุเพิ่มขึ้น 141 GB (จาก 80 GB เป็น 221 GB) และแบนด์วิดธ์ 4,8 TB/s (จาก 3,35 TB/s เป็น 8,1 TB/s) — ซึ่งสำคัญสำหรับการให้บริการ inference ของโมเดลขนาดใหญ่ ทั้ง H100 และ H200 มีให้เลือกในรูปแบบ SXM (NVSwitch, multi-GPU ความเร็วสูง) และ PCIe (เซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน) RTX PRO 6000 Blackwell เป็น GPU สำหรับเวิร์กสแตช / แร็ค ที่ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell: ECC GDDR7 ขนาด 96 GB ในการ์ด PCIe แบบ dual-slot, เทคโนโลยี Tensor Core รุ่นที่ 5 พร้อมรองรับ FP4 แต่มี FLOPS รวมต่ำกว่า H100/H200 ซึ่งเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดเมื่อความจุหน่วยความจำในสล็อต PCIe เป็นสิ่งสำคัญ

NVSwitch เป็น ASIC แบบเฉพาะทางที่สร้างเครือข่ายเชื่อมต่อแบบเมชเต็มรูปแบบระหว่าง GPU ทั้งหมดในระบบเซิร์ฟเวอร์ AI ใน DGX H100, ASIC NVSwitch 4 ตัวเชื่อมต่อกับ GPU H100 8 ตัว เพื่อให้แต่ละ GPU สามารถสื่อสารกับ GPU อื่นได้พร้อมกันที่ 900 GB/s — ซึ่งเกินกว่าที่ PCIe จะสามารถให้ได้โดยมาก โดยปราศจาก NVSwitch การฝึกโมเดลหลาย GPU ต้องพึ่งพาการดำเนินการ AllReduce ผ่าน PCIe (~64 GB/s) ซึ่งเป็นขีดจำกัดที่รุนแรงสำหรับงานเทนเซอร์และโมเดลแบบขนานบนโมเดลขนาดใหญ่ NVSwitch มีให้เฉพาะในเซิร์ฟเวอร์รูปแบบ SXM (DGX, HGX)

เป็นพื้นฐาน: สำหรับการปรับแต่งโมเดล 7–13B บนชุดข้อมูลที่กำหนดเอง, SSD NVMe ขนาด 1–4 TB ก็เพียงพอสำหรับชุดข้อมูล, จุดตรวจสอบ, และ น้ำหนักโมเดล สำหรับการฝึกก่อนหรือการปรับแต่งโมเดล 70B+ ควรจัดเตรียมพื้นที่จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง 10–100 TB ขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูล ในระดับเพตาไบต์ (รันการฝึกก่อนแบบเต็มรูปแบบ), คลัสเตอร์พื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายโดยใช้ Seagate EXOS หรือ WD Ultrastar HDD สำหรับสายใกล้เคียงในโครงสร้าง Ceph / Lustre เป็นมาตรฐาน เราแนะนำสถาปัตยกรรมแบบ tiered: SSD NVMe สำหรับ I/O ร้อน (การบันทึกจุดตรวจสอบ, ชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่) และ HDD ความจุสูงสำหรับทะเลสาบชุดข้อมูล

ขึ้นอยู่กับความแม่นยำ สำหรับ FP16 โมเดลขนาด 70B ต้องการ VRAM ประมาณ 140 GB — มีเพียง H200 (141 GB) เท่านั้นที่สามารถรองรับได้บนการ์ด GPU เดียวในระดับความแม่นยำเต็มรูปแบบ สำหรับ INT8 quantisation (~70 GB) H200 หรือ H100 80 GB สามารถจัดการได้โดยมีพื้นที่ให้กับ KV cache สำหรับ INT4 (GGUF Q4, ประมาณ 35–40 GB) RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB) ทำงานได้อย่างสบายพร้อมพื้นที่ KV cache เพียงพอ สำหรับ INT4 ที่มีการ quantisation ขั้นสูง (~20–25 GB) แม้แต่ RTX 5090 (32 GB) ก็สามารถให้บริการโมเดล 70B ได้

ใช่ เราขอเสนอจัดส่งฟรีทั่วโลกแบบ DDPในคำสั่งซื้อทั้งหมด DDP (Delivered Duty Paid) หมายถึงเราดำเนินการจัดการส่งออก, ขนส่งระหว่างประเทศ, การศุลกากร และชำระภาษีนำเข้า — ราคาที่คุณเห็นคือราคาที่คุณจ่าย คำสั่งซื้อ GPU และ storage จะถูกจัดส่งภายใน 1–3 วันทำการ ระบบเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่อาจต้องใช้ระยะเวลานำเพิ่มเติมสำหรับการกำหนดค่าและการขนส่ง;ติดต่อเราสำหรับไทม์ไลน์เฉพาะ

ใช่ครับ MilellionMiner รับผิดชอบด้านการจัดซื้อโครงสร้างพื้นฐานสำหรับองค์กร สถาบันวิจัย และคลาวด์ ราคาขายส่งสามารถใช้ได้สำหรับคำสั่งซื้อ GPU หลายหน่วย คำสั่งซื้อฮาร์ดดิสก์จำนวนมาก และระบบเซิร์ฟเวอร์ครบชุดติดต่อทีมฝ่ายขายของเราพร้อมกับความต้องการของท่าน — รุ่น, จำนวน, สถานที่จัดส่ง, และระยะเวลา — และเราจะแจ้งใบเสนอราคาที่รวมค่าขนส่งและโลจิสติกส์อย่างละเอียด

เซิร์ฟเวอร์ PCIe ระดับเริ่มต้นที่มี GPU 2 ตัว ใช้พลังงาน 2–4 กิโลวัตต์ และสามารถใช้ระบบระบายความร้อนด้วยอากาศมาตรฐานได้ DGX H100 ที่มี GPU 8 ตัว ใช้พลังงานสูงสุดถึง 10.2 กิโลวัตต์ และต้องใช้วงจรไฟฟ้าแบบสองสาย 30A, 240V (อเมริกาเหนือ) หรือ 3 เฟส 32A (ยุโรป) GB200 NVL72 ใช้พลังงานสูงสุดถึง 120 กิโลวัตต์ต่อแร็ก และต้องมีการระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงและสายไฟสามเฟสสำหรับไฟจ่ายโดยเฉพาะ — การวางแผนศูนย์ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นก่อนสั่งซื้อ สำหรับการ์ด GPU แบบเดี่ยว RTX PRO 6000 Blackwell ใช้พลังงาน 300 W และสามารถติดตั้งในเวิร์กสเตชันมาตรฐานใดก็ได้ที่มี PSU เพียงพอ

ทีมงานของเราให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง 7 วัน ผ่าน WhatsApp (+49 176 777 888 33), อีเมล และโทรศัพท์ เราช่วยในการเลือก GPU สำหรับงานเฉพาะด้าน การออกแบบคลัสเตอร์หลาย GPU การเปรียบเทียบแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ การวางแผนสถาปัตยกรรมการจัดเก็บข้อมูล และการจัดซื้อในเชิงธุรกิจ (B2B)ติดต่อเราหรือเยี่ยมชมของเราคำถามที่พบบ่อยสำหรับคำตอบทันที