Почему именно эти GPU для обучения?

Обучение нейросетей и LLM моделей требует максимального объёма видеопамяти (VRAM) и пропускной способности шины. Чем больше VRAM — тем крупнее модель помещается в память GPU без offloading на CPU, что критически ускоряет training.

Все наши training-серверы поддерживают NVLink — высокоскоростной интерконнект NVIDIA для объединения нескольких GPU в единое адресное пространство. Это позволяет эффективно масштабировать обучение на 4-8 GPU без bottleneck на PCIe.

• B200 192GB — Blackwell, 8 TB/s, максимум для LLM training
• H200 141GB — Hopper+, увеличенный VRAM для крупных моделей
• H100 80GB — проверенный стандарт для production training

Multi-GPU scaling: параллельное обучение (Data Parallel, Model Parallel, Pipeline Parallel) — поддерживается на всех конфигурациях. Совместимость с PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, Megatron-LM.