Serwer dedykowany GPU

Strona główna
SERWERY DEDYKOWANE AI/GPU

Serwery dedykowane GPU do AI, LLM, machine learning i renderingu

Wybierz serwer dedykowany GPU w IQ do projektów sztucznej inteligencji, trenowania modeli machine learning, uruchamiania modeli LLM, inference, renderingu 3D, obróbki video oraz obliczeń wymagających akceleracji GPU. Oferujemy fizyczne serwery z kartami NVIDIA, szybkimi dyskami NVMe, dużą ilością pamięci RAM oraz możliwością rozbudowy środowiska o backup, firewall, VPN, monitoring i administrację.
Serwery GPU sprawdzą się zarówno jako samodzielne środowisko obliczeniowe, jak i element większej infrastruktury IT dla firm, software house’ów, zespołów R&D, uczelni, laboratoriów, firm produkcyjnych oraz organizacji rozwijających własne rozwiązania AI.

› Serwery dedykowane GPU z kartami NVIDIA do AI, LLM, ML, HPC i renderingu
› Szybkie dyski NVMe Enterprise dla modeli, danych, checkpointów i aplikacji
› Możliwość rozbudowy o backup, firewall, VPN, monitoring i administrację
› Dobór konfiguracji pod konkretny workload, aplikację, model lub budżet
Wydajność GPU dla wymagających obliczeń

fizyczny serwer z dedykowaną kartą graficzną, szybkim storage, dużą ilością pamięci RAM oraz możliwością integracji z siecią, backupem i usługami bezpieczeństwa.

 Skonfiguruj serwer GPU pod swoje potrzeby

Kontakt
KONFIGURACJE GPU
Dostępne serwery dedykowane GPU
Wybierz serwer dedykowany GPU do AI, LLM, machine learning, renderingu, obliczeń CUDA, obróbki video lub projektów R&D. Poniższe konfiguracje można rozszerzyć o backup, firewall, VPN, dodatkowe adresy IP, monitoring oraz administrację.
Serwer CPU RAM GPU Dyski Cena netto Akcja
Podane ceny są cenami netto za miesiąc. Powyższe zestawienie ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 §1 Kodeksu Cywilnego. Ostateczne warunki wymagają potwierdzenia przez zespół IQ.
  

Dedykowane serwery GPU dla AI, LLM, renderingu i obliczeń CUDA

Serwery GPU w IQ to fizyczne węzły obliczeniowe dla środowisk wymagających przewidywalnej wydajności, pełnej kontroli nad zasobami i możliwości integracji z istniejącą architekturą klienta.

Konfiguracje mogą być wykorzystywane do inference, LLM, machine learning, renderingu, obliczeń CUDA, środowisk R&D oraz aplikacji pracujących na dużych zbiorach danych. Usługę można rozszerzyć o warstwę sieciową, bezpieczeństwo, backup i administrację.

Dedykowany hardware Fizyczne zasoby CPU, RAM, GPU i storage przypisane do jednego klienta.
Storage NVMe Przestrzeń pod datasety, modele, checkpointy, cache, pliki robocze i aplikacje wymagające wysokiego I/O.
Sieć i separacja Publiczne adresy IP, VLAN, VPN Site-to-Site, VPN Client-to-Site oraz reguły firewall zgodne z architekturą wdrożenia.
Backup i odtwarzanie Ochrona danych, konfiguracji, modeli i wybranych komponentów środowiska.
Usługi zarządzane Opcjonalny monitoring, administracja systemowa i wsparcie przy utrzymaniu środowiska.
  

Do czego możesz wykorzystać serwer GPU?

01
Machine Learning

Trenowanie modeli, eksperymenty ML, przetwarzanie duż zbiorów danych (Big Data) i środowiska testowe.

02
LLM i inference

Uruchamianie modeli językowych, systemy RAG, chatboty, API AI oraz wydajne środowiska inference.

03
Rendering

Render farmy, grafika 3D, zaawansowana obróbka video, wizualizacje i projekty kreatywne.

04
HPC i R&D

Symulacje, obliczenia CUDA, zaawansowana analityka, prototypowanie i projekty badawczo-rozwojowe.

Backup, storage i bezpieczeństwo dla środowisk GPU

Środowiska GPU często pracują na unikalnych modelach, dużych zbiorach danych i checkpointach. Dlatego fizyczną konfigurację serwera projektujemy w IQ od razu z wydajną warstwą storage, siecią, backupem i ścisłą kontrolą dostępu.

Twój serwer GPU możemy zintegrować z rozwiązaniami Veeam i FortiGate, rozszerzyć o dodatkową przestrzeń NVMe, adresację IP, prywatny VLAN oraz usługi zarządzane. Zakres dobieramy do architektury i krytyczności Twojego workloadu.

  • Backup danych i konfiguracji - ochrona modeli i datasetów z opcją niezmiennych kopii (immutable backups) chroniących przed atakami ransomware.
  • Storage pod workload - dedykowana przestrzeń dla danych roboczych, cache i aplikacji wymagających bardzo wysokiego I/O.
  • Firewall i VPN - szyfrowany, kontrolowany dostęp do serwera z biura, oddziałów lub zewnętrznych sieci klienta.
  • VLAN i segmentacja - pełna separacja ruchu, prywatna komunikacja między usługami i płynna integracja z Twoją infrastrukturą.
  • Monitoring i administracja - odciążenie zespołu IT; przejmujemy ciężar utrzymania środowiska i dostępności usług w trybie 24/7/365.
    

FAQ - Serwery dedykowane AI/GPU

Najczęściej zadawane pytania

Serwery GPU sprawdzają się w projektach AI, Machine Learning, LLM, inference, RAG, renderingu 3D, obróbce video, symulacjach, obliczeniach naukowych oraz zadaniach CUDA. Dobór konkretnej konfiguracji zależy od modelu, ilości danych, wymagań pamięci vRAM oraz oczekiwanej wydajności.
Konfiguracje z NVIDIA L4 są dobrym wyborem do lżejszych zadań AI, inference, testów, aplikacji developerskich i wybranych scenariuszy renderingu. Serwery z RTX Pro 6000 96 GB vRAM są przeznaczone do bardziej wymagających modeli, większych workloadów, pracy z większą ilością danych i środowisk wymagających dużej pamięci GPU.
Tak. Jest to fizyczny serwer dedykowany dla klienta, z określoną konfiguracją CPU, RAM, dysków i GPU. Dzięki temu klient otrzymuje pełną kontrolę nad środowiskiem oraz przewidywalną wydajność zasobów.
Tak. Serwery GPU mogą być wykorzystywane do uruchamiania modeli językowych, inference, aplikacji RAG, chatbotów oraz API AI. Przy doborze konfiguracji warto uwzględnić wielkość modelu, wymagania dotyczące vRAM, liczbę użytkowników i zakładane obciążenie.
Tak. W zależności od zakresu usługi możemy pomóc w przygotowaniu systemu, instalacji sterowników NVIDIA, konfiguracji środowiska, uruchomieniu podstawowych komponentów oraz dalszej administracji serwerem.
Najczęściej wybierane są dystrybucje Linux wykorzystywane w projektach AI i ML. W zależności od zastosowania możliwe jest także wdrożenie innego systemu operacyjnego, po wcześniejszej weryfikacji zgodności ze sprzętem, sterownikami GPU i wymaganiami aplikacji.
Tak. Środowisko może zostać rozszerzone o VPN Site-to-Site, VPN Client-to-Site, prywatne VLAN, dodatkowe adresy IP oraz reguły firewall. Dzięki temu serwer GPU może działać jako część szerszej infrastruktury klienta.
Tak. Serwer można rozszerzyć o backup danych, konfiguracji, modeli, plików roboczych oraz wybranych katalogów. Zakres backupu, retencja i sposób odtwarzania są dobierane indywidualnie do charakteru projektu.
Tak. Serwer GPU może zostać objęty usługami zarządzanymi. Zakres administracji może obejmować m.in. monitoring, aktualizacje, wsparcie systemowe, konfigurację usług, obsługę incydentów i pomoc techniczną.
Najlepiej zacząć od określenia zastosowania: inference, LLM, trenowanie modeli, rendering, HPC lub środowisko developerskie. Następnie dobieramy GPU, ilość vRAM, CPU, RAM, storage NVMe, sieć oraz usługi dodatkowe. W przypadku większych projektów rekomendujemy konsultację z zespołem IQ.