AI-сервер Phanteks Enthoo Pro 2 Server Edition — 2× A100 40GB

AI-сервер Phanteks Enthoo Pro 2 Server Edition — 2× A100 40GB

2647320.00 RUB In stock Buy at Merchant

Phanteks Enthoo Pro 2 Server Edition — AI‑сервер форм‑фактора Tower с двумя GPU NVIDIA A100 40GB, предназначенный для обучения и инференса ИИ‑моделей, дообучения (fine-tuning), развёртывания RAG‑систем, аналитики данных и HPC‑задач. Суммарный объём видеопамяти 80 GB HBM2e (по 40 GB на GPU) обеспечивает стабильную работу с современными LLM, классическими DL‑моделями и вычислительными задачами. Архитектура Ampere с поддержкой FP16 / BF16 / TF32 / INT8 даёт высокую производительность и эффективное масштабирование через multi‑GPU (tensor / pipeline parallel). Производительность GPU (суммарно на 2× A100): FP64 Tensor: 39 TFLOPS FP32 Tensor: 624 TFLOPS BF16 / FP16 Tensor: 1 248 TFLOPS INT8 Tensor: 2 496 TOPS Совместимость с LLM: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — ~65 GB VRAM — совместимо Qwen 3.5 122B (MOE / FP4) — ~68 GB VRAM — совместимо GPT-OSS 120B (FP16) — ~65 GB VRAM — совместимо Подходит для inference, аналитики, генерации кода и агентных систем. Для стабильной работы требуется использование двух GPU и настройка параметров контекста и batch. Совместимость с диффузионными моделями: Stable Diffusion XL 1.0 — совместимо Flux 1.1 Pro — совместимо SD Turbo — совместимо Kandinsky 5 (T2I / T2V) — совместимо Поддерживает генерацию изображений и видео с возможностью масштабирования и распределения нагрузки между GPU. Ограничения: Не поддерживает FP8 / FP4 Для крупных моделей требуется multi-GPU и оптимизация KV-cache Не предназначен для видеорендеринга — приоритет вычисления и ML/DL Детальная спецификация: CPU: AMD EPYC 9354 (32C/64T, 3.3–3.8 ГГц) GPU: 2× NVIDIA A100 40GB HBM2e RAM: 12× 64 GB DDR5 ECC REG (768 GB) SSD: 2× Micron 7400 PRO 3.84TB M.2 HDD: 2× Seagate SkyHawk AI 12TB Форм-фактор: Tower Блок питания: 2000 Вт Гарантия: 1 год

Specifications
Тип
Новый
Форм-фактор
Tower
Назначение / задача
HPC, RAG-системы, Анализ данных, Дообучение моделей, Инференс, Обучение моделей

AI Readiness

Good foundation, but some important product data is still missing.

69%