Cloud Computing · Hosting i VPS
Serwery GPU dla AI, ML i HPC
Serwery GPU NVIDIA Blackwell (B300, B200, RTX PRO 6000), H200 i Intel Gaudi 3 dla AI, LLM, uczenia maszynowego i HPC, a także NVIDIA DGX Spark jako usługa. Od pojedynczego GPU po klastry kilkunastu i więcej szaf chłodzonych cieczą, dostarczane i obsługiwane przez nasz zespół w Polsce. Jesteśmy partnerem Supermicro i NVIDIA.
Szczegóły usługi
Serwery GPU w każdej skali — od jednej karty po całe hale GPU
Serwer GPU to maszyna wyposażona w jeden lub więcej procesorów graficznych (GPU) przeznaczonych do masowo równoległych obliczeń. Tam, gdzie zwykły CPU obsługuje kilkadziesiąt zadań jednocześnie, GPU klasy data center, taki jak NVIDIA B200, H200 czy RTX PRO 6000, przetwarza równolegle tysiące operacji — dlatego napędza sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, data science, rendering 3D i obliczenia naukowe.
Dostarczamy dowolne rozwiązanie GPU, jakiego potrzebuje Twój projekt. Może to być pojedynczy dedykowany GPU w serwerze wirtualnym, maszyna bare metal z maksymalnie 8 GPU (NVIDIA HGX B300, B200, H200 lub Intel Gaudi 3), NVIDIA DGX Spark jako usługa, klaster wielowęzłowy — albo kompletne wdrożenie złożone z kilkunastu i więcej szaf serwerów GPU, zaprojektowane, zainstalowane i prowadzone przez nasz zespół. Jako partner Supermicro i NVIDIA dostarczamy sprzęt bezpośrednio i możemy go postawić w naszej serwerowni w modelu usługi albo kolokacji.
Dla szaf GPU o dużej gęstości zapewniamy chłodzenie cieczą, które odprowadza ciepło znacznie wydajniej niż powietrze i pozwala sprzętowi pracować z pełną wydajnością przez całą dobę.
Czym się zajmujemy
- Dobór: odpowiedni model GPU, liczba kart, CPU, RAM i pamięć masowa pod Twoje obciążenie
- Dostawa sprzętu, instalacja i okablowanie w naszym centrum danych Tier III
- Zasilanie i chłodzenie — w tym chłodzenie cieczą dla gęstych szaf GPU
- Wysokoprzepustowa sieć między węzłami oraz szybka pamięć masowa NVMe lub S3
- Monitoring 24/7 i — jeśli chcesz — pełna administracja środowiskiem
- Bezpieczeństwo i zgodność: RODO, NIS2, DORA i MiCA
VPS z GPU
Serwer wirtualny z co najmniej jednym dedykowanym GPU. Najszybszy sposób na start z inferencją AI, developmentem i testami.
Od 1 dedykowanego GPUSerwer GPU bare metal
Fizyczny serwer tylko dla Ciebie, z maksymalnie 8 GPU NVIDIA Blackwell lub Hopper albo Intel Gaudi 3, do 256 vCore i do 6 TB RAM.
Od 2 GPUKlaster GPU
Kilka serwerów GPU połączonych wysokoprzepustową siecią do rozproszonego trenowania i dużych modeli językowych.
WielowęzłowyDuża skala, chłodzenie cieczą
Wdrożenia kilkunastu i więcej szaf GPU z chłodzeniem cieczą — zaprojektowane, zbudowane i prowadzone jako jeden projekt pod klucz.
Dziesiątki szafPlatformy GPU
Sprzęt NVIDIA i Intel, który dostarczamy
Jako partner Supermicro i NVIDIA dobieramy platformę do obciążenia, a nie odwrotnie. Poniżej najczęściej wybierane konfiguracje. Każdą z nich możesz wynająć jako usługę w naszym centrum danych albo kupić i umieścić u nas w kolokacji.
| Platforma | Pamięć | Forma | Do czego |
|---|---|---|---|
| NVIDIA HGX B300 (Blackwell Ultra) | 8 × 288 GB HBM3e | serwer 8U (powietrze) lub 4U (ciecz) | trenowanie i inferencja największych modeli, do 1 100 W na GPU |
| NVIDIA HGX B200 | 8 × 180 GB HBM3e | serwer 8U/10U (powietrze) lub 4U (ciecz) | trenowanie, fine-tuning, produkcyjna inferencja LLM |
| NVIDIA HGX H200 | 8 × 141 GB HBM3e | serwer 8 GPU | sprawdzona platforma Hopper do LLM i HPC |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | 96 GB GDDR7 na kartę | karty PCIe, do 8 w serwerze 5U | inferencja, RAG, fine-tuning średnich modeli, wielu użytkowników |
| Intel Gaudi 3 | 8 × 128 GB HBM2e | serwer Supermicro z wbudowaną siecią 800 GbE | opłacalne trenowanie i inferencja popularnych modeli |
| NVIDIA GB300 NVL72 | 72 × 288 GB HBM3e | cała szafa chłodzona cieczą | fabryki AI i największe wdrożenia |
| NVIDIA RTX A2000 / A10 / A30 / A40 | 12–48 GB | VPS z GPU, gotowe plany | start, testy, inferencja mniejszych modeli |
Nie wiesz, ile pamięci GPU potrzebuje Twój model? Zobacz jak policzyć VRAM dla LLM i porównanie modeli open source.
NVIDIA DGX Spark jako usługa
Superkomputer AI w naszej serwerowni, a nie na Twoim biurku
NVIDIA DGX Spark to kompaktowy komputer AI z układem GB10 Grace Blackwell i 128 GB pamięci zunifikowanej. Mieści modele do 200 mld parametrów w inferencji i do 70 mld przy fine-tuningu, a działa na DGX OS z oprogramowaniem NVIDIA AI (NIM, NeMo, PyTorch).
Udostępniamy DGX Spark jako usługę: urządzenie stoi w naszym centrum danych Tier III, z zasilaniem, siecią, kopiami zapasowymi i monitoringiem, a Ty pracujesz na nim zdalnie. Bez kosztu zakupu z góry i z możliwością przejścia na klaster albo serwer GPU, gdy projekt urośnie.
To dobre narzędzie do prototypów, fine-tuningu, testów agentów AI i prywatnej inferencji dla małych zespołów. Do obsługi wielu jednoczesnych użytkowników w produkcji lepiej sprawdzą się serwery z GPU HBM, bo przepustowość pamięci DGX Spark (273 GB/s) jest od nich wyraźnie niższa.
DGX Spark w liczbach
- Układ NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 20 rdzeni Arm
- 128 GB pamięci zunifikowanej LPDDR5X
- Do 1 PFLOP wydajności AI w precyzji FP4
- Do 4 TB NVMe z szyfrowaniem
- Sieć ConnectX-7 200 Gb/s do łączenia w klaster
- Inferencja modeli do 200 mld, fine-tuning do 70 mld parametrów
Jedno urządzenie
128 GB pamięci dla jednego zespołu: prototypy, fine-tuning modeli do 70 mld parametrów i prywatna inferencja do 200 mld.
Modele do 200BKlaster 2 urządzeń
Dwa DGX Spark połączone bezpośrednio kablem 200 Gb/s: 256 GB pamięci i modele do ok. 400 mld parametrów.
Modele do 400BKlaster 4 urządzeń
Cztery urządzenia z przełącznikiem 200 GbE: 512 GB pamięci i modele do ok. 700 mld parametrów. Budujemy i utrzymujemy cały klaster.
Modele do 700BWycena indywidualna, zależna od okresu i wielkości klastra. Więcej o łączeniu urządzeń: klaster DGX Spark.
Chłodzenie cieczą
Szafy GPU chłodzone cieczą dla maksymalnej gęstości
Nowoczesne GPU klasy data center pobierają po kilkaset watów każdy, a w pełni obsadzona szafa GPU może potrzebować wielokrotnie więcej mocy niż typowa szafa serwerowa. Samo powietrze z trudem odprowadza tyle ciepła — karty dławią wydajność, wentylatory pracują na pełnych obrotach, a gęstość trzeba ograniczać.
Chłodzenie cieczą odprowadza ciepło za pomocą chłodziwa płynącego blisko komponentów, zwykle przez płyty chłodzące zamontowane bezpośrednio na GPU i CPU lub przez wymienniki ciepła w szafie. Efekt:
- Więcej GPU w szafie — konfiguracje o dużej gęstości, niemożliwe przy chłodzeniu powietrzem.
- Pełna, stabilna wydajność — GPU utrzymują bezpieczne temperatury i nie zwalniają podczas długich treningów.
- Mniejsze zużycie energii — mniej energii zużytej na chłodzenie oznacza lepszą efektywność (PUE) i niższe koszty operacyjne.
- Miejsce na rozwój — to samo podejście skaluje się od jednej szafy do wdrożeń kilkunastu i więcej szaf.
Typowy projekt GPU w dużej skali
- Warsztat: obciążenia, modele, harmonogram i budżet
- Architektura: model GPU, liczba węzłów, sieć, pamięć masowa, chłodzenie
- Projekt szaf i zasilania, w tym chłodzenie cieczą tam, gdzie jest potrzebne
- Dostawa, instalacja i testy burn-in
- Przekazanie z monitoringiem, SLA i opcjonalnym zarządzaniem
Zastosowania
Co nasi klienci uruchamiają na serwerach GPU
Chcesz uruchomić DeepSeek? Gotowe plany GPU z kartami NVIDIA RTX A2000, A10, A30 i A40, zamawiane online od 899 zł netto miesięcznie.
Zobacz plany DeepSeekModele współpracy
Wybierz, jak korzystasz z mocy GPU
| Model | Minimum | Warunki |
|---|---|---|
| Bare Metal | 2 GPU | Wymagana umowa na min. 1 rok |
| VPS z GPU | 1 dedykowany GPU | Wymagana umowa na min. 1 rok |
| VPS z GPU — rozliczenie godzinowe | 2 GPU | Wymagana minimalna moc obliczeniowa, umowa na 1 rok |
| Dedykowane rozwiązanie z GPU | 2 GPU | Wymagana minimalna moc obliczeniowa, umowa na 1 rok |
Karta produktu
| Bare Metal | VPS z GPU | VPS z GPU w modelu godzinowym | Rozwiązanie dedykowane | |
|---|---|---|---|---|
| Pamięć masowa | SSD, NVMe (maks. 2 PB) | SSD, NVMe (maks. 2 PB) | SSD, NVMe (maks. 2 PB) | SSD, NVMe (dowolna liczba PB) |
| CPU | maks. 256 vCore | maks. 256 vCore | maks. 256 vCore | dowolna liczba vCore |
| RAM | maks. 6 TB | maks. 1024 GB | maks. 1024 GB | dowolna liczba TB |
| Liczba adresów IP | bez limitu | bez limitu | bez limitu | bez limitu |
| Integracja z usługą S3 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Deduplikacja danych | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Szyfrowanie danych | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Wysoka dostępność | na życzenie | na życzenie | na życzenie | na życzenie |
| Chłodzenie cieczą | na życzenie | — | — | ✓ |
| Zgodność z RODO / MiCA / NIS2 / DORA | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Przechowywanie danych w wielu regionach | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Umów rozmowę z inżynierem. Dobierzemy GPU, pamięć masową i chłodzenie ściśle pod Twoje obciążenie — bez sztucznych kosztów.
Pytania i odpowiedzi
FAQ — serwery GPU
Czym jest serwer GPU?
Serwer GPU to serwer wyposażony w jeden lub więcej procesorów graficznych przeznaczonych do obliczeń równoległych. GPU klasy data center, takie jak NVIDIA B200, H200 czy RTX PRO 6000, wykonują tysiące obliczeń jednocześnie, dzięki czemu w zadaniach AI, uczenia maszynowego, renderingu i obliczeń naukowych są znacznie szybsze od CPU.
Kiedy potrzebuję serwera GPU zamiast zwykłego serwera?
Gdy Twoje obciążenie składa się z wielu podobnych obliczeń, które mogą przebiegać równolegle: trenowanie lub uruchamianie modeli AI, przetwarzanie obrazu i wideo, rendering 3D, symulacje czy analiza danych na dużą skalę. Dla stron internetowych, baz danych czy typowych aplikacji biznesowych zwykły VPS lub serwer dedykowany jest zazwyczaj lepszym i tańszym wyborem.
Jakie GPU oferujecie?
Od ekonomicznych kart NVIDIA RTX A2000, A10, A30 i A40 (gotowe plany DeepSeek), przez serwery z NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB GDDR7 na kartę), po systemy NVIDIA HGX H200, B200 i B300 (do 288 GB HBM3e na GPU) oraz Intel Gaudi 3. Do tego NVIDIA DGX Spark jako usługa. Jeden serwer mieści do 8 GPU, a większe potrzeby pokrywają klastry i rozwiązania w skali szafy, takie jak GB300 NVL72. Porównanie znajdziesz w artykule Jaki GPU do LLM w 2026.
Czym jest NVIDIA DGX Spark jako usługa?
DGX Spark to kompaktowy superkomputer AI NVIDIA z układem GB10 Grace Blackwell i 128 GB pamięci zunifikowanej. Uruchamia inferencję modeli do 200 mld parametrów i fine-tuning do 70 mld. Udostępniamy go z naszej serwerowni, pojedynczo albo w klastrze 2 lub 4 urządzeń (do 512 GB pamięci i modeli ok. 700 mld parametrów), razem z zasilaniem, siecią, kopiami zapasowymi i administracją. Szczegóły w sekcji DGX Spark.
Czy oferujecie Intel Gaudi 3?
Tak. Dostarczamy systemy Supermicro z 8 akceleratorami Intel Gaudi 3 (128 GB HBM2e każdy, wbudowana sieć 800 GbE). To opłacalna alternatywa dla NVIDIA przy trenowaniu i inferencji popularnych modeli. Zanim zdecydujesz, przygotujemy test na Twoim modelu. Więcej w artykule Intel Gaudi 3 w inferencji LLM.
Czy możecie dostarczyć duże wdrożenie z wieloma szafami GPU?
Tak. Dostarczamy dowolne rozwiązanie GPU, w tym wdrożenia złożone z kilkunastu i więcej szaf serwerów GPU. Obsługujemy cały projekt: architekturę, dostawę sprzętu, projekt szaf i zasilania, chłodzenie, sieć, instalację, testy oraz bieżącą eksploatację z monitoringiem 24/7.
Czy oferujecie serwery GPU chłodzone cieczą?
Tak. Dla szaf GPU o dużej gęstości zapewniamy chłodzenie cieczą, które odprowadza ciepło znacznie wydajniej niż powietrze. Pozwala to zmieścić więcej GPU w szafie, utrzymuje pełną wydajność kart podczas długich obciążeń i zmniejsza energię zużywaną na chłodzenie.
Czym różni się bare metal od VPS z GPU?
Serwer GPU bare metal to cała fizyczna maszyna zarezerwowana dla Ciebie, ze wszystkimi jej GPU, CPU i pamięcią — idealna do trenowania i maksymalnej wydajności. VPS z GPU to serwer wirtualny z co najmniej jednym dedykowanym GPU, który szybciej uruchomisz i łatwiej przeskalujesz. Obie opcje dają Ci wyłączny dostęp do przydzielonych GPU.
Czy mogę płacić za czas GPU godzinowo?
Tak, rozliczenie godzinowe jest dostępne dla VPS z GPU od 2 GPU, przy minimalnym zobowiązaniu dotyczącym mocy obliczeniowej i umowie na 1 rok. Sprawdza się przy obciążeniach uruchamianych zrywami, takich jak okresowe zadania treningowe.
Jaka jest minimalna umowa?
Serwery GPU są oferowane w ramach umowy na minimum 1 rok. Minimalna konfiguracja to 1 dedykowany GPU dla VPS z GPU oraz 2 GPU dla bare metal, rozliczenia godzinowego i rozwiązań dedykowanych. Gotowe plany DeepSeek można zamówić online.
Czy mogę uruchamiać duże modele językowe, takie jak DeepSeek?
Tak. Serwery GPU idealnie nadają się do prywatnego uruchamiania modeli LLM, dzięki czemu Twoje prompty i dokumenty nigdy nie opuszczają Twojej infrastruktury. Dla DeepSeek mamy gotowe plany; dla innych modeli lub większych wdrożeń przygotowujemy konfigurację indywidualną.
Gdzie znajdują się serwery i czy moje dane są bezpieczne?
Serwery działają w centrum danych Tier III w Polsce z certyfikatem ISO 27001, więc Twoje dane pozostają w Unii Europejskiej. Dostępne są szyfrowanie danych, deduplikacja i przechowywanie w wielu regionach, a środowisko wspiera zgodność z RODO, NIS2, DORA i MiCA.
Czy możecie zarządzać środowiskiem GPU za nas?
Tak. Poza dostarczeniem sprzętu możemy monitorować środowisko 24/7, aktualizować sterowniki i oprogramowanie, wdrażać frameworki i modele AI oraz przejąć pełną administracja serwerami.
Jak zamówić serwer GPU?
Opisz nam swoje obciążenie przez formularz kontaktowy lub umów krótką rozmowę z inżynierem. Zaproponujemy konfigurację i wycenę; w przypadku standardowych konfiguracji trwa to zwykle jeden dzień roboczy.
Zobacz także
Powiązane usługi
Nie wiesz, co wybrać?
Dopasujemy konfigurację do Twojej aplikacji.
Krótka rozmowa z inżynierem, a nie z handlowcem: ruch, wymagania, budżet. Jeśli wystarczy tańszy pakiet, powiemy Ci o tym.
Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.
Przejdź do kontaktu