AI-computerserver | 128 GB GDDR7 | EPYC 512 GB

687 CZK
687 CZK eksklusive moms

Ideel til AI-studier , reklamebureauer og generative AI-udviklere, der har brug for at generere fotorealistiske videoer og billeder lokalt – uden cloudomkostninger, ingen API-begrænsninger og ingen datalækager. Én server erstatter snesevis af Mac minis eller andre AI-arbejdsstationer til en brøkdel af den samlede pris.

Sidste stk. på lager

Bedste prisgaranti!
Tilføj kurv
AI-computerserver | 128 GB GDDR7 | EPYC 512 GB
AI-computerserver | 128 GB GDDR7 | EPYC 512 GB
687 CZK
687 CZK eksklusive moms

Pris eksklusiv moms når du bruger vores hosting
🎓 Gratis træning for begyndere og øvede
🛡️ 24 måneders garanti på alle enheder
Ekspres service – hurtig reparation i vores centrum

Sikker kortbetaling

 

Pris med moms (21%)
831
Uden moms: 687 520 CZK  · faktura med momsnummer / momsnummer · levering inden for 7 dage
4× RTX 5090 Blackwell — 128 GB GDDR7 VRAM i alt
Indbrændingstid 12 minutter, alle GPU'er 575W — 0 fejl
AI-stak forudinstalleret (vLLM, llama.cpp, PyTorch, CUDA)
BMC fjernstyring IPMI 2.0 — ingen fysisk adgang
Klar til brug – bare tilslut og log ind
✓ Indbrænding PASS Blackwell sm_120 CUDA 12.8 Ordre #KE21013 AMD EPYC 7643 512 GB ECC RAM
128 GB
Samlet GPU VRAM
~ 880 T
FP16 TFLOPS
1 631 t/s
LLM-hold
0
Indbrændingsfejl
Generering af AI-indhold

Server til generering af video og billeder, der ikke kan skelnes fra virkeligheden

128 GB GDDR7 VRAM på tværs af fire Blackwell GPU'er giver dig mulighed for at køre de største open source-diffusions- og videomodeller med fuld nøjagtighed – uden offloading, kvantisering eller ventetid. Ingen cloud, ingen API-gebyrer, ingen data, der forlader dit netværk.

Forinstalleret og testet
🎬

Videogenerering — HunyuanVideo, Wan2.1, CogVideoX

128 GB VRAM muliggør generering af lange sekvenser i høj opløsning uden begrænsninger i form af tiling eller frame-splitting. Fuld CUDA 12.8-understøttelse af alle moderne videomodeller.

128 GB VRAM

Billedgenerering

FLUX.1, SD3.5, Stabil Kaskade — fuld præcision FP16, batch, ControlNet, IP-adapter.

🧠

LLM-inferens for teams

vLLM tensor-parallel × 4 GPU — 1.631 tråde/s for 64 samtidige brugere. Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek.

Hardware

Komplette tekniske specifikationer

GPU (× 4 stk.)
ModelNVIDIA GeForce RTX 5090
arkitekturBlackwell, sm_120
VRAM på GPU32 GB GDDR7
Samlet VRAM128 DK
Multiprocesstreaming.170 SM/kort
Hukommelsesbåndbredde~1.530 GB/s / GPU
TDP575W/GPU (4x = 2300W)
PCIeGen4 × 16 pr. plads
CPU og systemhukommelse
CPUAMD EPYC 7643
Kerner/Fibre48C / 96T
Maks. frekvens3,64 GHz
L3 cache256 MiB
System-RAM512 GB DDR4-2666
ECCJa (RDIMM)
DIMM'er8× 64GB Samsung
Hukommelseskanaler8 (fuldt udstyret)
Bundkort og lagerplads
BundkortASRockRack ROMED8-2T/BCM
BIOSP4.30 (20. 5. 2026)
NVMe SSDAfgørende P310 2 TB
Sekventiel læsning7 MB/s
Sekventiel skrivning6 MB/s
Tilfældige 4K IOPS467 K / 477 K sort/hvid
Sy2× 10 GbE + IPMI/BMC
FjernadministrationASRock Rack BMC 3.08
Software (forinstalleret)
OSUbuntu LTS 24.04.4
NVIDIA driver595.71.05 (åben)
CUDA-driver/værktøjssæt13.2 / 12.8
cuDNN9.10.02
PyTorch2.9.1+cu128
vLLM0.14.0
call.cppCUDA-build, sm_120
Python venv/home/logic/llm-env
Målt effekt

Ægte benchmarks fra netop denne maskine

Målt d. 10/7/2026 på vært dm2, ordrenummer KE21013. Tallene er målte, ikke angivet af producenten.

FP16-ydeevne på GPU (8192² matmul)

GPU 0
219,1 T
GPU 1
221,3 T
GPU 2
219,4 T
GPU 3
218,3 T

I alt ~880 TFLOPS FP16 · +33% pr. kort vs. RTX 4090

VRAM-overførselshastighed (GDDR7)

GPU 0
1.533 GB/s
GPU 1
1.533 GB/s
GPU 2
1.533 GB/s
GPU 3
1.533 GB/s

PCIe-vært↔GPU: 27,6 / 28,3 GB/s (H2D / D2H)

vLLM · Qwen2.5-32B-Instruct AWQ · tensor-parallel × 4 · 64 samtidige brugere

Batch-aggregeret gennemløb64 samtidige brugere
1 631 tok/s
ModelQwen2.5-32B AWQ (marlinkerne)
32B
GPU-forbindelseTensor-parallelle × 4 GPU'er
✓ alle 4

llama.cpp · Qwen2.5-14B Q4_K_M · 1 GPU · llama-bænk

Generering af tokenstg128 benchmark
147 tok/s
Hurtig behandlingpp512 benchmark
8 234 tok/s
KvantiseringQ4_K_M, 8,37 GiB
14,8B
7 074 MB / s
Læsesek.
6 341 MB / s
Sek. indtastning
467 K
4K Læs IOPS
477 K
4K Skriv IOPS
Pålidelighed

12 minutters indbrænding ved fuld belastning — 0 fejl

GPU-forbrænding — 720 s vedvarende FP16-matmul (8192×8192), alle 4 GPU'er ved 575 W ✓ BESTÅET
GPU 0
84 ° C
575W 2,4 GHz
0 fejl
GPU 1
88 ° C
575W 2,35 GHz
0 fejl
GPU 2
83 ° C
575W 2,5 GHz
0 fejl
GPU 3
80 ° C
575W 2,5 GHz
0 fejl
Begrænsningstærskel RTX 5090 ≈ 90 °C · maksimalt målt 88 °C (GPU 1) · ingen ydeevnebegrænsning · SM-ur 2,3-2,5 GHz til enhver tid · kombineret GPU + 96 CPU-tråde test bestået også uden fejl · kernellog: ingen Xid / NVRM / PCIe AER fejl
Sammenligning med konkurrenterne

Hvorfor vores server i stedet for Mac Studio M3 Ultra 512 GB?

Mac Studio M3 Ultra i 512 GB / 8 TB-konfigurationen er den kraftigste Apple-maskine til AI i én boks. Den koster dog ~1.000.000 CZK — for denne pris kan du købe mere end én af vores servere.

Mac Studio M3 Ultra 512 GB / 8 TB Apple BTO · 32-kernet CPU · 80-kernet GPU · kun macOS · ingen CUDA · ~819 GB/s båndbredde
Mac Studio M3 Ultra
~1.000.000 CZK
BTO-konfiguration 512 GB / 8 TB
Vores server (inkl. moms)
831 899 CZK
4 gange mere CUDA-ydeevne, lavere pris
ParameterMac Studio M3 Ultra 512GB4× RTX 5090-server (KENTINO)
Pris med moms~1.000.000 CZK dyrere831 899 CZK vinder
GPU-accelerator80-kernede M3 Ultra GPU'er · ~40-60 TFLOPS FP16 · Kun metal4× RTX 5090 Blackwell · ~880 TFLOPS FP16 × 15+ · CUDA 12.8
VRAM / AI-hukommelse512 GB samlet (CPU+GPU delt) 819 GB/s128 GB GDDR7 · ~1530 GB/s pr. GPU 5 gange hurtigere + 512 GB ECC RAM
LLM-hastighed 32B~35–40 flow/s · 1 bruger1.631 flow/s batch × 40+ · 64 brugere
VideogenereringMetal ustabilt for CUDA-modellerCUDA · HunyuanVideo · Wan2.1 · native support
Samtidige brugere1–3 praktisk talt64+ (i LLM-tensorparallel)
AI-økosystemmacOS / Metal / MLX · uden CUDALinux / CUDA · PyTorch · finjustering · alle
FjernadministrationSSH · ingen IPMI · fysisk adgang til genstartIPMI 2.0 · BMC · iKVM-konsol · fjern-BIOS
FinjusteringMPS ustabil · anbefales ikkeFuld CUDA LoRA QLoRA FSDP

For prisen for en Mac Studio M3 Ultra får du en RTX 5090-server med CUDA-økosystemet.

Mac Studio 512 GB er fantastisk til enkeltbrugeropgaver med store modeller i samlet hukommelse. Men den er dyrere, kører på macOS uden CUDA, kan håndtere maks. 1-3 brugere og understøtter ikke finjustering. Vores server er hurtigere til batchinferens, har fuld CUDA-kompatibilitet og kan håndtere hele teamet på én gang.

~15 gange flere TFLOPS FP16 64+ samtidige brugere Fuldt CUDA-økosystem Finjustering, LoRA, træning BMC fjernstyring 24/7
Forinstalleret software

Ingen installation – bare tilslut og log ind

NVIDIA-driver + CUDA
595.71.05 · CUDA 13.2 / værktøjssæt 12.8 · cuDNN 9.10
PyTorch 2.9.1
+cu128 · sm_120 Blackwell · NCCL multi-GPU
vLLM 0.14.0
tensor-parallel · AWQ marlin · OpenAI API kompatibel
llama.cpp (CUDA-version)
sm_120 · commit c4ae9a8
KramAnsigtsstak
transformere · accelerere · diffusere · nav
Python venv
/home/logic/llm-env · modeller i /home/logic/models

⚡ Levering og første lancering

  • Levering inden for 7 hverdage efter ordrebekræftelse
  • Faktura med momsnummer — momsfradragsberettiget for virksomheder
  • Skift systemadgangskoden og BMC-adgangskoden med det samme
  • Indstil BMC'en til en statisk IP på dit netværk
  • Konfigurer firewallen, før du kører API-inferens
  • SSH-bruger: logik (sudo) · BMC-bruger: admin
  • GPU-strømforbrug kan reguleres: nvidia-smi -pl [watt]
  • Teknisk support KENTINO sro — e-mail + telefon
Tekniske noter Alle GPU'er kører på PCIe Gen4 × 16 — AMD EPYC 7003 / ROMED8-2T platformen er Gen4 (ingen indflydelse på LLM inferensydelse). RTX 5090 har ikke NVLink — multi-GPU kommunikation over PCIe P2P ~24,3 GB/s (standard for denne klasse). ECC GPU-hukommelse er ikke tilgængelig på forbruger-RTX 5090 (forventes, ECC er på system-RAM). Benchmarks målt 10/7/2026, del #KE21013, dm2 vært. Alle tal er målte, ikke rapporteret af producenten.

Producent

Pcpraha

Spillecomputere af mærket Pc Praha. Den bedste løsning i Tjekkiet og EU. Pro gaming computere og minedrift rigs og Asici.

Spørgsmål og svar Q & A

Stil et spørgsmål
Der er ingen spørgsmål endnu