Измерительное и лабораторное оборудование
- Работаем с 10:00 до 18:00
Оборудование поставляется с официальной документацией и гарантией производителя
Помогаем выбрать модель с учётом технических требований и условий
Стоимость оборудования рассчитывается индивидуально по запросу
Обеспечиваем согласованные и оптимальные сроки поставки оборудования
NVIDIA A100 80 GB HBM2e — это серверный GPU‑ускоритель на архитектуре Ampere, созданный как профессиональный стандарт для LLM и крупных AI‑задач. Ускоритель с 80 ГБ памяти HBM2e и очень высокой пропускной способностью идеально подходит для обучения и инференса самых больших языковых моделей, а также для HPC‑кластеров и масштабируемых AI‑серверов.
Для каких задач подходит:
• Обучение и fine‑tuning крупных LLM 70B+ параметров (GPT‑класс, Mixtral‑масштаб, Falcon‑180B и подобные).
• Сценарии с очень длинным контекстом, большими батчами и сложными NLP‑задачами: RAG‑системы, генерация текста и кода, сложные LLM‑инференсы.
• Работа в AI‑кластерах, GPU‑серверах и облачных платформах для FP16, BF16, TF32, FP32 и INT8 вычислений.
Ключевые особенности:
• 80 ГБ HBM2e памяти с пропускной способностью около 2 ТБ/с, что позволяет держать весовые матрицы и буфера целиком в VRAM без постоянного offloading.
• Максимальная эффективность для LLM среднего и верхнего уровня благодаря большему объёму и скорости памяти, чем у A100 40 GB.
• Серверный форм‑фактор (PCIe/SXM) с поддержкой NVLink, что позволяет строить мощные распределённые системы для обучения и инференса.
Оплата товаров осуществляется по безналичному расчёту на основании выставленного счёта.
Счёт на оплату формируется после согласования коммерческого предложения и условий поставки.
Реквизиты для оплаты будут предоставлены вместе с подтверждением заказа менеджером компании.
Мы осуществляем доставку продукции во все регионы Беларуси и России.
Условия и стоимость доставки определяются индивидуально для каждого заказа — с учётом объёма, габаритов и адреса получателя.
После оформления заявки наш менеджер свяжется с вами для уточнения всех деталей и подбора оптимального способа доставки.
