Cервер Молл о технологиях

Сделали подборку серверов Dell и HPE, которые чаще всего используются в корпоративной инфраструктуре.В список оборудования вошли модели с понятной производительностью, совместимостью и предсказуемым масштабированием.1. Компактные решения для базовых задачИспользуются в филиалах, небольших офисах, для edge-нагрузок, а также как недорогая точка входа в серверную инфраструктуру.— Dell PowerEdge R640— HPE ProLiant DL20 Gen10— HPE MicroServer Gen10 Plus2. Универсальные серверыНаиболее массовый сегмент. Используются для бизнес-приложений, виртуализации и баз данных.— Dell PowerEdge R740— Dell PowerEdge R750— HPE ProLiant DL360 Gen10— HPE ProLiant DL380 Gen103. Решения для роста и масштабированияПодходят для высоконагруженных систем и крупных виртуальных сред.— Dell PowerEdge R760— Dell PowerEdge R740xd— HPE ProLiant DL380 Gen11Все перечисленные модели доступны к заказу и регулярно поставляются под проекты разного масштаба.С полным каталогом и актуальными конфигурациями под ваши задачи можно ознакомиться на сайте.

Обновили каталог: добавили новые модели серверов Dell и HPE, ориентированные на построение корпоративной инфраструктуры разного уровня нагрузки.Разделили модели по задачам, чтобы упростить подбор под конкретные сценарии.1. Базовые и компактные серверыПодходят для небольших инфраструктур, филиалов, edge-задач, а также начального уровня виртуализации и хранения данных.— Dell PowerEdge R470— HPE ProLiant DL320 Gen122. Универсальные серверы для бизнесаИспользуются как основа ИТ-инфраструктуры: обеспечивают работу бизнес-приложений, баз данных среднего размера и виртуальных сред с постоянной нагрузкой.— Dell PowerEdge R670— HPE ProLiant DL360 Gen12— HPE ProLiant ML350 Gen123. Производительные и масштабируемые решенияПрименяются для высоконагруженных систем, крупных баз данных и построения масштабируемой виртуальной инфраструктуры уровня дата-центра.— Dell PowerEdge R770— Dell PowerEdge R7725— HPE ProLiant DL380 Gen12Все перечисленные серверы доступны к заказу прямо сейчас.С полным каталогом и актуальными спецификациями под ваши задачи можно ознакомиться на сайте.

Гетерогенные серверы на CPU + GPU + RDU. Что-то новенькое? Недавно в посте с трендами в IT-железе мы писали про новые специализированные ИИ-чипы от SambaNova Systems. А теперь узнаём, что Intel начинает сотрудничество с SambaNova, чтобы конкурировать с системами инференса Nvidia на базе технологий Groq (не путать с Grok).Если пропустили: Nvidia поглотила Groq за $20 млрд, компания разрабатывает специализированные LPU (Language Processing Units) — это потоковые процессоры, которые хорошо раскрываются в сценариях с низкими задержками и высокой энергоэффективностью.Intel и SambaNova предложили новую конкурентную аппаратную архитектуру для инференса в больших масштабах с разнесением ролей между разными типами чипов. Она рассчитана на среды с агентным ИИ, где тысячи параллельных процессов генерируют запросы к инструментам, выполняют код, обращаются к данным и обмениваются сообщениями.Как это устроено технически? Сначала GPU выполняют операции предварительного заполнения (prefill), преобразуя запросы в кэши ключ-значение, следом RDU-чипы SambaNova, про которые мы писали, генерируют токены с высокой пропускной способностью и низкими задержками, а в конце CPU Intel Xeon 6 берут на себя выполнение кода, управление нагрузкой и координацию всей системы.Гарри Олт, директор по управлению рисками (CRO) SambaNova: «Когда тысячи агентов, одновременно выполняющих кодирование, генерируют вызовы инструментов, запросы на получение данных, сборки кода и зашифрованные межагентские сообщения, центральный процессор становится не фоновым компонентом, а исполнительным и активным уровнем системы. Сочетание Xeon 6 с SambaNova RDU позволяет предприятиям и независимым операторам ИИ развертывать системы, которые работают быстрее, экономичнее и предназначены для агентских рабочих нагрузок, используемых сегодня в производственных процессах».Выход решений на базе этой архитектуры ожидается во второй половине 2026 года — ориентир на корпоративный сегмент, облачных провайдеров и государственные инфрас

Обновили каталог - добавили более 130 конфигураций GPU серверов.Разбили самые популярные модели по конкретным задачам, чтобы можно было быстро подобрать конфигурацию без переплаты за избыточную мощность.1. Базовые GPU-серверыПодходят для прототипирования, R&D и решения задач, в которых важнее гибкость, а не максимальная производительность.— Phanteks Enthoo Pro 2— Deepcool MATREXX 55— Supermicro AS-2025HS-TNR2. Универсальные GPU-серверыИспользуются для продакшн-задач: ML, аналитика, inference, работа с данными.— Supermicro 4028GR-TR— Supermicro AS-4124GO-NART— GIGABYTE G492-IL03. Серверы под обучение ИИ-моделейПодходят для обучения нейросетей, LLM и задач, при решении которых критична скорость обучения и масштабирование.— GIGABYTE G593-SD0— ASUS ESC8000A-E13P— Supermicro SYS-420GP-TNAR— HPE ProLiant XL675d Gen10 Plus— Supermicro AS-8126GS-TNMR4. High-End решенияИспользуются для крупных моделей, распределённых вычислений и построения AI-кластеров.— NVIDIA DGX A100— NVIDIA DGX H100— NVIDIA DGX B200— GIGABYTE G894-SD1— Supermicro 4125GS-TNRT— ASRock Rack 6U8M-TURIN25. Компактные решенияПодходят для офисов, в которых нет возможности размещать полноценную серверную инфраструктуру.— ASUS Ascent GX10— GIGABYTE AI TOP ATOMПолный каталог включает более 130 конфигураций.___________________________________Отдельно обращаем внимание на возможность приобретения серверов Huawei Atlas - решений на AI-архитектуре Ascend, используемых как альтернатива NVIDIA для обучения и инференса.Отобрали самые востребованные из них:— Huawei Atlas 800I A3— Huawei Atlas 800T A2— Huawei Atlas 900На новое оборудование также распространяется 5-летняя гарантия и бесплатная доставка по всей России.С полным каталогом и актуальными спецификациями под ваши задачи можно ознакомиться на сайте.

Недавно в нашем блоге выходил подробный обзор zVirt, где мы рассмотрели развитие российской виртуализации в пост-VMware эпоху.А уже на этой неделе компания Orion Soft анонсировала крупнейшее обновление решения за всю историю продукта — zVirt 5.0.Что обращает на себя внимание:1. Новая серверная платформа — zVirt Node 2.0. Представлена минималистичная операционная система для гипервизора с обновлённым технологическим стеком (ядро, драйверы, средства виртуализации) и переработанной архитектурой узла.Такой подход позволяет снизить накладные расходы, уменьшить поверхность атаки и повысить стабильность работы инфраструктуры.2. Живая миграция между ЦОДами без общего хранилища. Реализована возможность миграции виртуальных машин между площадками без использования общей системы хранения данных. В данном сценарии синхронизация дисков выполняется в реальном времени параллельно с переносом состояния ВМ, что требует обеспечения консистентности данных и достаточной пропускной способности сети. Это расширяет возможности межплощадочной отказоустойчивости и снижает зависимость от инфраструктурных компонентов.3. SDN с балансировкой (L3, L4) и динамическая BGP-маршрутизация.Платформа усиливает сетевую функциональность за счёт встроенной балансировки и динамической маршрутизации, что приближает её к концепции программно-определяемого ЦОДа и частично замещает функциональность внешних сетевых устройств.4. Построение гиперконвергентных инфраструктур до 64 узлов. Ожидается обновление решений zVirt SDS, что позволит масштабировать HCI-кластеры и конкурировать с ведущими зарубежными решениями. При этом ключевыми вопросами остаются реализация отказоустойчивости, механизмы восстановления и требования к сетевой инфраструктуре.В целом, можно отметить, что российские решения виртуализации переходят на новый этап развития — от базовых платформ к зрелым продуктам, способным конкурировать с зарубежными аналогами по функциональности и удобству эксплуатации.Если вы рассматриваете внедрение zVirt, остав

На РБК вышел новый материал Сергея Алимушкина - коммерческого директора Сервер Молл.В статье Сергей рассказал о ситуации на рынке серверного оборудования и о том, как развитие ИИ влияет на стоимость ИТ-инфраструктуры.В публикации были затронуты ключевые вопросы:- В каких случаях восстановленное оборудование лучше нового?- Можно ли уложиться в ограниченный бюджет без потери в производительности и надежности?С ответами на вопросы предлагаем ознакомиться по ссылке.

Впервые в Сервер Молл!Встречайте Nvidia DGX B300 - настоящую фабрику искусственного интеллекта.Этот суперкомпьютер создан, чтобы:- обучать нейросети (LLM типа GPT);- запускать inference (генерация, чат-боты, видео, картинки);- обрабатывать огромные массивы данных.Благодаря этому обучение больших языковых моделей или генеративных нейросетей займет считанные дни, а не недели.При этом, систему можно интегрировать прямо в существующий дата-центр с минимальной доработкой, а поддержка Nvidia AI Enterprise stack делает её готовой к продакшну с первого дня.Узнать стоимость оборудования и проконсультироваться по вашим задачам:📞 8 800 755-25-51🌐 servermall.ru

На прошлой неделе Micron Technology объявила о начале крупносерийного производства высокопропускной памяти нового поколения — HBM4 с 36-гигабайтным 12-уровневым стеком, спроектированным специально под платформу NVIDIA Vera Rubin.Первые новости про HBM4 появились давно, а технические характеристики все знают — более чем двукратный прирост пропускной способности (2,8 ТБ/с) от поколения к поколению и улучшенная на 20% энергоэффективность. Но что это значит на практике?Во-первых, в ИИ-нагрузках (особенно инференс и LLM) бутылочное горлышко часто не в производительности, а в пропускной способности, задержках и объёме доступной быстрой памяти поближе к ускорителю. HBM4 — новая, но далеко не последняя трещина в этом бутылочном горлышке.Во-вторых, память всё чаще стали проектировать под конкретные ускорители, архитектуры, шины и топологии систем. HBM стала обязательным стандартом в некоторых интегральных схемах для конкретного применения (ASIC) и флагманских ИИ-ускорителях (NVIDIA Rubin, AMD Instinct). А это значит, что универсальная DRAM скоро может уйти из некоторых серверных систем — совсем.В-третьих, хранить сырые данные дешевле, чем быстро обрабатывать их in-memory на дорогой, сложной и энергозависимой HBM. Отсюда и рост интереса к локальности данных и различным CXL и NVLink — можно подключить, например, относительно дешёвую DDR4 к ускорителям для расширения пула когерентной памяти. Связка CXL + DRAM позволяет средним компаниям строить довольно мощные системы для инференса, а новейшие NVMe SSD на PCIe 6.0 (например, Micron 9650 NVMe SSD) решат вопрос с подкачкой данных — пропускной способности в 28 ГБ/с более чем достаточно. Но все эти усложнения делают локальные GPU-вычисления дороже и недоступнее с каждым годом.И да, HBM3e долго стоила в 4–5 раз дороже DDR5 за гигабайт (по данным аналитиков TrendForce), но к марту 2026 года разрыв сократился, так как DDR5 сильно подорожала. То есть проблема не в том, что HBM4 дорогая — а в том, что дешёвой памяти больше нет на рынке.

Рынок сетевого оборудования в России заметно меняется: знакомые вендоры остаются, но всё чаще в проектах можно встретить новых игроков. Причина проста - бизнесу нужно более доступное и при этом производительное оборудование, которое выдерживает современные нагрузки без лишних затрат.На этом фоне всё больше внимания привлекает Ruijie Networks - вендор, который активно заходит в корпоративный сегмент и начинает конкурировать с такими игроками, как Cisco, Huawei и HPE Aruba.Мы разобрали, что это за оборудование, где решения компании действительно оправданы и в каких сценариях Ruijie может заменить привычные бренды.Подробнее - в статье по ссылке.Также оборудование Ruijie уже доступно под заказ в нашем каталоге.

Как и обещали — ещё немного про тренды в железе, к которым стоит присмотреться (помимо новых CPU от Intel)!Первый — ускорители. Появляются мощные специализированные ИИ-чипы от вендоров помимо NVIDIA и AMD. Например, новый чип от SambaNova на проприетарной архитектуре SambaNova RDU даёт пятикратный прирост в инференсе от поколения к поколению — с 640 TFLOPS у SN40L до 3200 TFLOPS у SN50 (по данным вендора, разумеется). В теории из SambaNova SN50 можно собрать кластер на 256 ускорителей, а за счёт специализации на инференсе их решения могут заметно выигрывать по TCO (по оценкам вендора — до трёх раз) у NVIDIA B200 и аналогов AMD. Так что GPU общего назначения для всего — больше не единственный вариант.Второй — сеть. Cisco представила чип Silicon One G300 с коммутационной способностью 102,4 Тбит/с для крупных ИИ-кластеров на новых системах Cisco N9000 и Cisco 8000. По заявлениям вендора кластер из 128 тысяч GPU теперь можно собрать на 750 коммутаторах вместо 2 500. Cisco, конечно, революцию не сделала — сейчас топовые сетевые ASIC у Cisco, Huawei, Broadcom и NVIDIA находятся примерно на одном уровне по производительности. Но это значит, что аналогичные решения неизбежно появятся и у других вендоров, что снизит цену. Третий — охлаждение. Обычным водяным охлаждением уже никого не удивить. Когда стойка выделяет десятки киловатт, эффективный отвод тепла становится чуть ли не важнее, чем сами вычисления. Стартап Akash Systems придумал нетипичный способ — теплопроводящий слой из синтетического алмаза (алмаз — один из лучших проводников тепла). Его теплопроводность в пять раз выше, чем у меди, а рабочую температуру в серверной, по идее, можно поднять до ~50 °C (сейчас все держат в районе 20-30 °C). Если верить Akash Systems, мы получим +15 % к энергоэффективности (FLOPS/Вт) — это очень много в масштабах ЦОДов и крупных серверных. Следим и ждём.И даже классические HDD не забывают развивать — тот же Seagate Exos 44 ТБ на базе HAMR (тепловая магнитная запись) как бы намекает, чт