# GPU-серверы для научных вычислений и HPC с фиксированным бюджетом

> GPU для научных вычислений и HPC: H100, H200 и MI355X с данными производителей по FP64, CUDA или ROCm, фиксированный бюджет на месяц. Подберите GPU под код.

Источник: https://fullgpu.com/ru/solutions/research-hpc  
Обновлено: 2026-10-23  
Издатель: FullGPU (https://fullgpu.com/)

## Ключевые моменты

- **FP64 там, где он важен:** H100 и H200 для кода на CUDA, MI355X — для ROCm: выбор по заявленным производителями показателям в двойной точности.
- **Высокая пропускная способность памяти:** До 8 ТБ/с на GPU у MI355X и 4,8 ТБ/с у H200 — по спецификациям производителей.
- **Bare-metal-узлы с 8 GPU:** 2 ТБ DDR5 на узлах HGX H100 и H200, 3 ТБ на узле MI355X и по восемь NVMe-накопителей в каждом.
- **Фиксированный бюджет на месяц:** Одна фиксированная цена за сервер с оплатой вперёд, без платы за исходящий трафик в пределах включённого объёма.
- **Образы с CUDA или ROCm:** Ubuntu с драйверами NVIDIA и CUDA или с ROCm для AMD, с предустановленным Docker. Debian или Rocky Linux — по запросу.
- **Частная сеть:** Несколько ваших серверов можно по запросу объединить частной сетью для многоузловых задач.

## Рекомендуемые конфигурации

- [8× NVIDIA HGX H100](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-h100): 16 900 $ в месяц — 8× H100 с NVLink для MPI и моделирования на нескольких GPU
- [8× AMD Instinct MI355X](https://fullgpu.com/ru/gpus/amd-mi355x): 19 900 $ в месяц — 288 ГБ на GPU и 78,6 TFLOPS в векторном FP64 по данным AMD
- [NVIDIA H100 SXM](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-h100): 2 190 $ в месяц — Один H100 для портирования, прототипирования и кода на одном GPU

## Обзор

GPU-серверы для научных вычислений и HPC прежде всего должны соответствовать численным требованиям вашего кода. Пакету молекулярной динамики, работающему в смешанной точности, CFD-решателю, которому FP64 нужен на всех этапах расчёта, и модели белков, работающей в BF16, требуется разное оборудование. Мы сдаём в аренду помесячно серверы NVIDIA H100 и H200 с CUDA и серверы AMD Instinct MI355X с ROCm, поэтому проект получает выделенные GPU по цене, зафиксированной ещё до его начала.

## FP64: где он важен и какой GPU выбрать

Двойная точность важна для кода, в котором накапливаются ошибки округления: пакетов для расчёта электронной структуры и квантовой химии, многих решателей CFD и метода конечных элементов, а также некоторых климатических и астрофизических моделей. Многие пакеты молекулярной динамики, например GROMACS и AMBER, выполняют расчёты на GPU в смешанной точности, а модели ИИ для науки работают в BF16 или FP8. Для них производительность в FP64 — не решающий показатель.

| GPU | FP64, по данным производителя | Память | Пропускная способность | Стек |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| H100 SXM | 34 TFLOPS, 67 TFLOPS на тензорных ядрах в FP64 | 80 ГБ HBM3 | 3,35 ТБ/с | CUDA |
| H200 | 34 TFLOPS, 67 TFLOPS на тензорных ядрах в FP64 | 141 ГБ HBM3e | 4,8 ТБ/с | CUDA |
| MI355X | 78,6 TFLOPS в векторных операциях | 288 ГБ HBM3e | 8 ТБ/с | ROCm |

Показатели H100 и H200 указывает NVIDIA, показатель MI355X — AMD. Производительность тензорных ядер в FP64 относится к матричным операциям, например к плотной линейной алгебре с интенсивным использованием DGEMM через cuBLAS; векторный показатель относится ко всему остальному. RTX PRO 6000, RTX 5090 и L40S рассчитаны на графику, ИИ и вычисления в одинарной точности, поэтому для кода, упирающегося в FP64, мы их не рекомендуем. Что касается GPU Blackwell для дата-центров, то, прежде чем выбирать их для расчётов в двойной точности, сверьтесь с актуальными спецификациями NVIDIA по FP64 для конкретной модели.

## Как выбрать GPU-серверы для научных вычислений и HPC

Многие HPC-приложения, включая шаблонные вычисления (stencils), разреженные решатели и решёточные методы, ограничены пропускной способностью памяти, а не пиковыми FLOPS, поэтому 4,8 ТБ/с у H200 или 8 ТБ/с у MI355X могут значить больше, чем любой показатель вычислительной мощности. Объём памяти на GPU определяет самую большую расчётную область, которую можно разместить без дальнейшей декомпозиции. Трёхмерная сетка двойной точности из 1 000 × 1 000 × 1 000 ячеек с 10 переменными в каждой занимает около 80 ГБ: она заполняет H100 целиком, но помещается на H200 или MI355X с запасом под рабочую память решателя.

- **Один H100:** портируйте, профилируйте и проверяйте код или запускайте задачи на одном GPU.
- **HGX H100 или HGX H200:** восемь GPU, соединённых через NVLink со скоростью 900 ГБ/с на каждый GPU, для обмена граничными областями (halo exchange) и коллективных операций, восемь адаптеров ConnectX-7 400G для многоузловых запусков и 2 ТБ DDR5.
- **8× MI355X:** 2,3 ТБ HBM3e в одном узле, 3 ТБ DDR5 и восемь адаптеров RoCE 400G — для больших задач на ROCm, упирающихся в память. Подробнее — на [странице AMD Instinct MI355X](https://fullgpu.com/ru/gpus/amd-mi355x).

Для MPI между узлами попросите в примечаниях к заказу [частную сеть](https://fullgpu.com/ru/products/private-networking) между вашими серверами.

### Профилируйте, прежде чем масштабировать

Прежде чем арендовать 8-GPU-узел на несколько месяцев, проведите профилирование на одном GPU. NVIDIA Nsight Systems и Nsight Compute или rocprof на AMD показывают, во что упирается ядро (kernel) — в пропускную способность памяти или в вычисления, а значит, окупится ли дополнительная пропускная способность H200 или показатель FP64 у MI355X. Затем измерьте сильное масштабирование при переходе с одного GPU на два, четыре и восемь: если после четырёх эффективность резко падает, запускайте на узле параллельно две задачи по четыре GPU или арендуйте вместо этого отдельные GPU. Хранилище планируйте так же. Файлы чекпоинтов для перезапуска и выходные поля быстро накапливаются; в узлах HGX и MI355X стоит по восемь NVMe-накопителей по 3,84 ТБ — около 30 ТБ сырой ёмкости под временные рабочие данные (scratch), а 50 ТБ исходящего трафика в месяц позволяют забирать результаты к себе.

## CUDA, ROCm и ваш программный стек

Серверы NVIDIA выдаются с Ubuntu 22.04 или 24.04, в которой уже установлены драйверы, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit. Добавьте NVIDIA HPC SDK, MPI с поддержкой GPU (GPU-aware), например Open MPI с UCX, или контейнеры вашей группы. Если в вашем основном кластере используется Apptainer, установите его, чтобы одни и те же образы работали в обоих местах. Указания по настройке — в нашем [руководстве по драйверам NVIDIA и CUDA](https://fullgpu.com/ru/docs/nvidia-drivers-cuda).

На серверах AMD используются образы с ROCm. Код на CUDA нужно портировать на HIP — автоматизировать это помогают инструменты hipify — или перевести на переносимый бэкенд, такой как Kokkos, SYCL или OpenMP offload. У PyTorch и JAX есть сборки для ROCm. Прежде чем выбирать MI355X, убедитесь, что ваш код в нужной вам версии поддерживает ROCm, и начните с нашего [руководства по настройке ROCm](https://fullgpu.com/ru/docs/amd-rocm). Образы Debian или Rocky Linux доступны по запросу.

## Фиксированный месячный бюджет для исследовательских проектов

У каждого сервера одна фиксированная цена: оплата вносится помесячно вперёд, цена фиксирована на каждый оплаченный месяц, а о любом изменении цены на будущие месяцы мы предупреждаем не менее чем за 30 дней. Трёхмесячная серия расчётов на узле HGX H100 стоит 3 × 16 900 $ = 50 700 $, причём в цену входят 50 ТБ исходящего трафика в месяц, а входящий трафик не учитывается. Один H100 стоит 2 190 $ в месяц, а узел 8× MI355X — 19 900 $.

Выделенный узел избавляет от ожидания в очереди, когда перед дедлайном общие кластеры переполнены, и даёт root-доступ для собственного программного стека. Для коротких всплесков нагрузки на несколько дней в месяц почасовые мощности у других провайдеров обойдутся дешевле. Когда у вас появится активный сервер, вы сможете запросить через тикет специальные цены на срок 6–12 месяцев или на несколько серверов — обычно от трёх. Лабораториям, которые работают с грантами и отделами закупок, стоит также прочитать нашу страницу [о GPU-серверах для университетов и научных лабораторий](https://fullgpu.com/ru/solutions/universities).

## Как начать

[Разверните сервер](https://fullgpu.com/ru/deploy) в одной форме: выберите конфигурацию, укажите образ ОС, ПО для предустановки (по желанию) и способ входа (пароль root или SSH-ключ), создайте бесплатный аккаунт или войдите в свой и оплатите первый месяц с предоплаченного баланса, пополняемого криптовалютой. Свой код, точность, размер задачи и число узлов можно указать в необязательных примечаниях для наших инженеров. Гарантированная дата выдачи показывается до оплаты, IP-адрес и данные для подключения по SSH появляются в личном кабинете не позднее этой даты, а если мы её пропустим, вы можете отменить заказ с полным возвратом средств на баланс. Наши инженеры оказывают круглосуточную поддержку при инцидентах через тикеты в личном кабинете.

## Часто задаваемые вопросы

### Как H100, H200 и MI355X соотносятся по FP64?

AMD указывает для MI355X 78,6 TFLOPS в векторных вычислениях FP64. NVIDIA указывает и для H100 SXM, и для H200 34 TFLOPS в FP64 и 67 TFLOPS на тензорных ядрах в FP64; H200 добавляет память и пропускную способность, а не вычислительную мощность в FP64.

### Будет ли мой код на CUDA работать на MI355X?

Напрямую — нет: его нужно портировать на HIP или перевести на переносимый бэкенд, такой как Kokkos, SYCL или OpenMP offload. У фреймворков вроде PyTorch и JAX уже есть сборки для ROCm, поэтому перед заказом проверьте именно ваши версии.

### Можно ли запускать MPI на нескольких серверах?

Да. При развёртывании серверов попросите в примечаниях к заказу частную сеть между ними.

### Можно ли использовать Rocky Linux вместо Ubuntu?

Да, образы Debian или Rocky Linux доступны по запросу. Наши стандартные образы — Ubuntu 22.04 и 24.04 с драйверами NVIDIA и CUDA, а для серверов AMD — образы с ROCm.

## Связанные страницы

- [GPU-серверы для университетов и лабораторий с фиксированным бюджетом](https://fullgpu.com/ru/solutions/universities): GPU-серверы для университетов и лабораторий: фиксированная цена в месяц под гранты и семестры, счета для закупок, специальные цены на срок. Спланируйте семестр.
- [Аренда 8-GPU-сервера AMD MI355X за 19 900 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/amd-mi355x): Аренда MI355X: bare-metal-сервер 8× AMD Instinct MI355X (288 ГБ HBM3e на GPU) за 19 900 $/мес., около 3,41 $ за GPU-час. Образ с ROCm, оплата криптовалютой.
- [Аренда серверов NVIDIA H100 SXM от 2 190 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-h100): Аренда выделенного NVIDIA H100 SXM за 2 190 $/мес. (≈ 3,00 $ за GPU-час 24/7) или 8-GPU HGX H100 за 16 900 $. Фиксированная цена, гарантированная дата выдачи.
- [MI355X vs H200: вдвое больше памяти или проверенный стек?](https://fullgpu.com/ru/compare/mi355x-vs-h200): Сравнение MI355X и H200: вдвое больше памяти на GPU и нативный FP4 против зрелого стека Hopper и CUDA. Что помещается в память, интерконнект и цена в месяц.
- [Настройка ROCm для AMD Instinct MI355X](https://fullgpu.com/ru/docs/amd-rocm): Настройка ROCm на серверах AMD Instinct MI355X: проверка GPU в rocm-smi и amd-smi, группы пользователей, PyTorch и vLLM в контейнерах ROCm, тест RCCL.
- [Тесты NCCL на сервере с несколькими GPU: all_reduce_perf шаг за шагом](https://fullgpu.com/ru/docs/multi-gpu-nccl): Как запустить тесты NCCL на сервере с несколькими GPU: проверка топологии NVLink, сборка nccl-tests, busbw в all_reduce_perf и запуск задач torchrun на 8 GPU.