$/kWh
ซื้อเซิร์ฟเวอร์ GPU สำเร็จรูปและเวิร์กสแตช AI ที่ MillionMiner ซึ่งประกอบตามสเปก ทดสอบโหลด และจัดส่งพร้อมใช้งานได้เลย ระบบที่มีให้เลือกตั้งแต่เวิร์กสแตช RTX 5090 แบบเดียวไปจนถึงระบบ Dual-GPU Threadripper PRO ที่มี PCIe 5.0 ถึง 128 เลน ไปจนถึงโนด Quad และ 8-GPU โดยมีโนด RTX 5090 8-GPU ที่ให้ประสิทธิภาพประมาณ 838 TFLOPS ของ FP32…
ทุกเซิร์ฟเวอร์จัดส่งใหม่พร้อมการรับประกันและ DDP ฟรีทั่วโลก ดังนั้นราคาที่ชำระในขั้นตอนชำระเงินคือค่าใช้จ่ายปลายทางที่รวมทุกอย่างแล้ว โดยมีความเสถียรถูกตรวจสอบก่อนออกจากเรา ซื้อไปใช้งานเองหรือจะนำไปติดตั้งในโฮสติ้งของเราในสหรัฐอเมริกาพร้อมการจัดการระยะไกล เลือกซื้อเซิร์ฟเวอร์ GPU และเวิร์กสแตช AI ด้านล่าง
Supermicro SuperServer SYS-741GE-TNRT เซิร์ฟเวอร์ AI H100 4-GPU
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
ซูเปอร์ไมโคร AS-4124GO-NART+ 8x A100 HGX เซิร์ฟเวอร์ AI
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
ระบบ Deep Learning NVIDIA DGX A100 (8x A100, 640GB)
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
Exeton Quasar 640X 8x A100 เซิร์ฟเวอร์ AI (640GB NVLink)
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
เซิร์ฟเวอร์ Lenovo NVIDIA HGX H200 141GB 700W 8-GPU
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
Supermicro HGX H800 SuperServer SYS-821GE-TNHR
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
GIGABYTE G893-ZD1-AAX5 HGX B200 เซิร์ฟเวอร์ 8-GPU
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
เซิร์ฟเวอร์ Gigabyte G492-ZD0 HGX A100 8-GPU, Dual AMD EPYC 7742, 4U (มือสอง)
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
ซุปเปอร์ไมโคร GPU A+ เซิร์ฟเวอร์ AS-8126GS-NB3RT NVIDIA HGX B300 NVL8
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
เซิร์ฟเวอร์ GPU ASUS XA NB3I-E12 NVIDIA HGX B300 NVL8
ตามคำขอ
—
ตามคำขอ
Supermicro SYS-111C-NR-G1 1U Rackmount X13 UP Gold Series CloudDC SuperServer
มีสินค้าในสต็อก
—
$5,700.00
Supermicro SYS-521C-NR-G1 2U รางติดตั้ง X13 UP Gold Series CloudDC SuperServer
มีสินค้าในสต็อก
—
$5,700.00
ระบบระดับโรงงาน
กำหนดค่า ทดสอบ และตรวจสอบการใช้งานอย่างสมบูรณ์
ลอจิสติกส์การขนส่งสินค้า
พาเลทและขนส่งทางอากาศที่มีประกันทั่วโลก
รองรับคริปโต
ชำระเงินด้วย BTC, ETH, USDT และอื่น ๆ
สนับสนุนเชิงลึก
สถาปนิกโครงสร้างพื้นฐาน AI พร้อมให้บริการ
เซิร์ฟเวอร์ AI ไม่ใช่เพียงแค่คอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ติดตั้ง GPU เท่านั้น โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่จริงจังต้องการแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเฉพาะ: เครือข่าย NVSwitch ที่มีแบนด์วิดธ์สูงสำหรับการสื่อสาร GPU ต่อ GPU หน่วยความจำ DDR5 ความจุสูง ซีพียูระดับองค์กรที่มี PCIe lanes เพียงพอสำหรับให้ GPU ทุกตัวทำงานได้อย่างเต็มที่ ระบบจัดเก็บข้อมูล NVMe สำหรับการรับส่งข้อมูล checkpoint อย่างรวดเร็ว และระบบส่งมอบพลังงานที่มีความสามารถสูงสุดกว่า 10 กิโลวัตต์ต่อยูนิตแร็ค เราจัดหาแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ AI ครบวงจร — ตั้งแต่ระบบ Tower 2-GPU สำหรับห้องปฏิบัติการวิจัย ไปจนถึงโหนด NVIDIA HGX H100/H200 ที่มี GPU 8 ตัว และสถาปัตยกรรมระดับแร็ค GB200 NVL72 ใหม่ล่าสุด — พร้อมสำหรับการใช้งานได้ทันที
จำนวน GPU DGX H100
8 × H100 SXM5
รวม HBM2e ขนาด 640 GB ผ่าน NVSwitch
จำนวน GPU ของ NVL72
72 GPUs
GB200 ในแร็คเดียว — 1 หน่วยเชิงตรรกะ
ประสิทธิภาพ AI DGX H100
32 PFLOPS
FP8 sparse — รวม 8 × H100
หน่วยความจำ HGX H200
1.1 TB HBM3e
8 × H200 SXM5 — รวมแบนด์วิดธ์ 38.4 TB/s
8 × H100 SXM5, 640 GB
ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ AI สมบูรณ์ในกล่อง NVSwitch แบบเต็มเมชที่ 900 GB/s ต่อ GPU แพลตฟอร์ม Dual Xeon หรือ AMD Epyc, DDR5 ขนาด 2 TB แพลตฟอร์มอ้างอิงสำหรับ AI เชิงพาณิชย์
8 × H200 SXM5, 1.1 TB
ผู้สืบทอดของ DGX H100 ความเร็ว HBM3e 4.8 TB/s ต่อ GPU เหมาะสำหรับการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ในระดับเชิงพาณิชย์ที่ต้องการความจุหน่วยความจำสูง
OEM platform (8-GPU)
การ์ด GPU + ชุด NVSwitch ที่จัดส่งให้กับพันธมิตร OEM (Supermicro, Dell, HPE, Lenovo) ช่วยให้สามารถใช้โครงสร้าง GPU เดียวกันในกรอบเซิร์ฟเวอร์แบบกำหนดเอง
72 × GB200 GPUs
ระบบจัดการเดี่ยวแบบแร็คส์ หนึ่งระบบ ประกอบด้วย CPU Grace 36 ตัว + โมดูล GPU Blackwell 72 ตัว ทำงานได้ 1.44 ExaFLOPS FP4 NVLink 5 fabric — ทั้งแร็คส์ทำงานเป็น GPU เดียว
Up to 4 × 96 GB
เซิร์ฟเวอร์ระดับ Workstation สำหรับห้องปฏิบัติการวิจัยและสตาร์ทอัป AI. Dual-socket Xeon W9 หรือ Threadripper Pro, 4 × RTX PRO 6000 BW ผ่าน NVLink Bridge pairs.
2 × 80 GB HBM2e
โหนดอนุพันธ์ที่มีต้นทุนประสิทธิภาพสูง ตัวถังแบบ 2U มาตรฐาน ช่องเสียบ PCIe 5.0 คู่ เข้ากันได้กับการ colocate ในตู้แร็คมาตรฐานโดยไม่จำเป็นต้องใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว
4–8 × 24 GB PCIe
การวิเคราะห์ข้อมูลความหนาแน่นสูงและใช้พลังงานต่ำ. GPU L4 แบบช่องเดียวที่ 72 W ต่อเครื่อง. สูงสุด 8 GPU ใน 1U ใช้พลังงานรวมต่ำกว่า 600 W — เหมาะสำหรับโครงสร้าง co-lo edge PoPs.
ความแตกต่างพื้นฐานระหว่างเซิร์ฟเวอร์แบบทั่วไปและเซิร์ฟเวอร์ AI คือเนื้อผ้า GPU ในเซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน GPUs สื่อสารผ่าน PCIe — สถาปัตยกรรมบัสที่มีความเร็วประมาณ 32–64 GB/s แบบสองทางต่อสล็อต ในเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ใช้ NVSwitch ทุก GPU ในระบบเชื่อมต่อกับ GPU ตัวอื่น ๆ พร้อมกันผ่าน ASIC NVSwitch ที่ความเร็ว 900 GB/s ต่อ GPU (H100) หรือ 1.8 TB/s ต่อ GPU (H200 / Blackwell) นี่ไม่ใช่การปรับปรุงที่ทำให้เป็นคอขวด — เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพที่ช่วยให้สามารถทำโมเดลแบบขนานข้าม GPUs ได้เหมือนเป็นอุปกรณ์ชิ้นเดียวที่ใหญ่ขึ้น
ระบบ CPU และเมมโมรี่ต้องตรงกับความต้องการแบนด์วิดท์ของ GPU โครงสร้าง DGX H100 ผสมผสานระหว่าง Fabric NVSwitch 8-GPU กับ CPU Intel Xeon Platinum สองเครื่องและ RAM DDR5 ECC ขนาด 2 TB — หน่วยความจำระบบเพียงพอสำหรับจัดเตรียมชุดข้อมูลฝึกอบรม รันพายไลน์การเตรียมข้อมูลล่วงหน้า และจัดการ I/O จุดเช็คพอยต์โดยไม่เป็นอุปสรรค ลาย PCIe 5.0 ถูกแจกจ่ายอย่างรอบคอบเพื่อให้แต่ละ GPU มีการเชื่อมต่อโดยตรง x16 ไปยัง Fabric CPU
การจ่ายพลังงานเป็นความท้าทายด้านวิศวกรรมในตัวเอง DGX H100 ที่เต็มโหลดจะใช้พลังงานประมาณ 10.2 กิโลวัตต์ — ต้องการวงจร 2 × 30A, 240V ในอเมริกาเหนือ หรือ 3 เฟส 32A ในยุโรป การระบายความร้อนก็มีความต้องการเช่นกัน: การออกแบบอ้างอิงของ NVIDIA ใช้ตัวแลกเปลี่ยนความร้อนด้านหลังประตูหรือลิขสิทธิ์น้ำเย็นแบบตรงสำหรับโมดูล GPU ในการกำหนดค่าของ DGX การวางแผนพลังงานและการระบายความร้อนของโรงงานของคุณก่อนสั่งซื้อไม่ใช่ตัวเลือก — เป็นขั้นตอนแรก
GB200 NVL72 เป็นโครงสร้างระบบที่ทะเยอทะยานที่สุดของ NVIDIA จนถึงปัจจุบัน ตู้แร็คเดียวประกอบด้วยโมดูล CPU Grace 36 โมดูล และชิป GPU Blackwell GB200 จำนวน 72 ชิ้น ซึ่งเชื่อมต่อกันผ่าน NVLink รุ่นที่ห้าด้วยความเร็ว 1.8 TB/s ต่อ GPU — ทำให้แร็คทั้งตัวทำงานเสมือนเป็นตัวเร่งความเร็วเชิงตรรกะเดียว การคำนวณแบบ sparse FP4 รวมของทั้ง 72 GPU เกินกว่า 1.44 ExaFLOPS และหน่วยความจำ HBM3e รวมถึง 13.5 TB
แต่ละโมดูล GB200 จับคู่ CPU Grace Arm กับชิป GPU Blackwell สองตัวผ่าน NVLink-C2C ที่ความเร็ว 900 GB/s — กำจัดอินเทอร์เฟซ PCIe ระหว่าง CPU และ GPU อย่างสมบูรณ์ CPU ทำหน้าที่เป็นคอนโทรลเลอร์หน่วยความจำความเร็วสูงและกลไกการประสานงาน ไม่ใช่อุปสรรคต่อประสิทธิภาพ การออกแบบนี้ทำให้ NVL72 มีความสามารถเฉพาะตัวในการประมวลผลโมเดลที่มีพารามิเตอร์เป็นล้าน ๆ แบบ inference ด้วยความหน่วงต่ำ: โมเดลทั้งโมเดลสามารถอยู่ในหน่วยความจำของแร็ค การดำเนินการ all-reduce เกิดขึ้นภายใน NVLink fabric และไม่จำเป็นต้องใช้งานเครือข่ายระหว่างโหนดสำหรับการให้บริการโมเดลเดียว
จากมุมมองของสถานที่, NVL72 ใช้พลังงานสูงสุด 120 kW และต้องการระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรง — การจ่ายไฟฟ้าแบบ 3 เฟสโดยเฉพาะและโครงสร้างพื้นฐานการระบายความร้อนด้วยของเหลวในสถานที่เป็นสิ่งจำเป็น เศรษฐศาสตร์จูงใจเป็นอย่างมากในระดับขยายใหญ่: ตู้ NVL72 หนึ่งตู้แทนที่การใช้งานเดิมที่ต้องใช้แถวของ Node DGX H100 ทั้งหมด สำหรับความสามารถในการประมวลผล inference เทียบเท่า
จากการทดลองในระดับห้องปฏิบัติการสู่การใช้งานแบบเต็มรูปแบบในระดับ hyperscale — จับคู่ปริมาณงานของคุณกับระดับแพลตฟอร์มที่เหมาะสม
การปรับแต่งโมเดล, การพัฒนา RAG, การอนุมานในท้องถิ่น, การทำซ้ำในการวิจัย เข้ากันได้ดีในพื้นที่ใต้โต๊ะหรือในแร็กมาตรฐาน โดยส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องอัปเกรดสิ่งอำนวยความสะดวก
การปรับแต่งเต็มของโมเดล 13–70B การอนุมานสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เป็นพื้นฐาน AI ต้องการไฟฟ้า 3 เฟส หรือไฟฟ้าสองสาย 30A การระบายอากาศด้วยอากาศเป็นไปได้ด้วยระบบระบายความร้อน HX ประตูหลัง
การฝึกอบรมแบบเต็มพารามิเตอร์สำหรับโมเดล 70–400B การประมวลผลแบบดีเลย์ต่ำสำหรับโมเดลขนาดใหญ่มาก คำแนะนำให้ใช้การระบายความร้อนด้วยของเหลว มาตรฐานอุตสาหกรรมในปัจจุบันสำหรับงาน AI ที่จริงจัง
การฝึกโมเดลพารามิเตอร์เป็นล้านในการเรียนรู้ล่วงหน้าและการทำนายด้วยแบทช์ขนาดใหญ่ การระบายความร้อนของเหลวเต็มรูปแบบและไฟสามเฟสเฉพาะทางเป็นสิ่งจำเป็น สถาปัตยกรรมรอกที่เป็นเหมือน GPU เดียวผ่าน NVLink 5
สำรวจช่วงผลิตภัณฑ์เซิร์ฟเวอร์ AI ครบถ้วนด้านบน ตั้งแต่โหนด GPU 2 ตัวระดับการวิจัย ไปจนถึงระบบระดับแร็ค DGX H200 และ GB200 NVL72 ระบบระดับแร็ค ทีมงานของเราจะช่วยคุณวางแผนด้านพลังงาน การระบายความร้อน ระบบเครือข่าย และโลจิสติกส์ตั้งแต่ต้นจนจบ