--- title: "Характеристики GPU для аренды в Узбекистане: ранний доступ | UZ Dynamics" description: "Ранний доступ по заявке: характеристики NVIDIA B300, B200, H200, H100 и других видеокарт по официальным материалам NVIDIA. Наличие и исполнение уточняем." url: "https://uzdynamics.ai/ru/gpus" lang: "ru" image: "https://uzdynamics.ai/ru/opengraph-image/card?1237d0f845bd82b9" alternates: ru: "https://uzdynamics.ai/ru/gpus" uz: "https://uzdynamics.ai/uz/gpus" en: "https://uzdynamics.ai/en/gpus" --- > For an index of this site's pages, see [llms.txt](https://uzdynamics.ai/llms.txt). A markdown copy of each page is at its address with `.md` appended. Заявки на ранний доступ # Аренда GPU: каталог и характеристики Характеристики по официальным материалам NVIDIA. Наличие и исполнение каждой модели уточняем. [Открыть подбор](https://uzdynamics.ai/ru/sizing) Память указана для одного GPU. У нескольких GPU память раздельная: для большой модели нужны совместимое ПО и распределение модели между картами. NVLink не превращает их в один GPU. Цены пока не публикуем: условия и наличие пришлём в ответ на заявку. **Каталог GPU и характеристики** | GPU | Память на GPU | Скорость памяти | FP16/FP8, TFLOPS без разреженности | FP64, TFLOPS | Связь между картами | Подходит для (оценка по подбору) | Действия | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 96 ГБ и больше | | | | | | | | | B300 Blackwell, SXM (уточняется) 270 ГБ HBM3e LLM до 123 млрд в FP8 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink) | 270 ГБ HBM3e | 7,7 ТБ/с | 2 250/4 500 | 1,2 | NVLink 1,8 ТБ/с | LLM до 123 млрд в FP8 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink) | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/b300) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Ab300&gpu=b300) | | B200 Blackwell, SXM (уточняется) 180 ГБ HBM3e LLM до 123 млрд в FP8 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | 180 ГБ HBM3e | 7,7 ТБ/с | 2 250/4 500 | 37 | NVLink 1,8 ТБ/с | LLM до 123 млрд в FP8 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/b200) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Ab200&gpu=b200) | | H200 Hopper, SXM (уточняется) 141 ГБ HBM3e LLM до 70 млрд в FP8 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | 141 ГБ HBM3e | 4,8 ТБ/с | 989,4/1 978,9 | 34, на тензорных ядрах 67 | NVLink 900 ГБ/с | LLM до 70 млрд в FP8 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/h200) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Ah200&gpu=h200) | | RTX PRO 6000 Blackwell, Server Edition (уточняется) 96 ГБ GDDR7 LLM до 70 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | 96 ГБ GDDR7 | 1,6 ТБ/с | 467,8/935,6 | не указано | PCIe 5, без NVLink | LLM до 70 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/rtx-pro-6000) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Artx-pro-6000&gpu=rtx-pro-6000) | | 80 ГБ | | | | | | | | | H100 Hopper, SXM (уточняется) 80 ГБ HBM3 LLM до 32 млрд в BF16 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | 80 ГБ HBM3 | 3,35 ТБ/с | 989,4/1 978,9 | 34, на тензорных ядрах 67 | NVLink 900 ГБ/с | LLM до 32 млрд в BF16 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/h100) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Ah100&gpu=h100) | | A100 Ampere, SXM (уточняется) 80 ГБ HBM2e LLM до 32 млрд в BF16 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | 80 ГБ HBM2e | 2,04 ТБ/с | 312/нет | 9,7, на тензорных ядрах 19,5 | NVLink 600 ГБ/с | LLM до 32 млрд в BF16 на одной карте, обучение на нескольких картах (NVLink), расчёты FP64 | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/a100) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Aa100&gpu=a100) | | 48 ГБ | | | | | | | | | L40S Ada Lovelace, PCIe (уточняется) 48 ГБ GDDR6 LLM до 32 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | 48 ГБ GDDR6 | 0,86 ТБ/с | 362,05/733 | не указано | PCIe 4, без NVLink | LLM до 32 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/l40s) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Al40s&gpu=l40s) | | RTX 6000 Ada Ada Lovelace, Workstation (уточняется) 48 ГБ GDDR6 LLM до 32 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | 48 ГБ GDDR6 | 0,96 ТБ/с | 364/728,5 | не указано | PCIe 4, без NVLink | LLM до 32 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/rtx-6000-ada) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Artx-6000-ada&gpu=rtx-6000-ada) | | RTX A6000 Ampere, Workstation (уточняется) 48 ГБ GDDR6 LLM до 14 млрд в BF16 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | 48 ГБ GDDR6 | 0,77 ТБ/с | 154,8/нет | не указано | поддерживает NVLink-мост на 2 карты | LLM до 14 млрд в BF16 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/rtx-a6000) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Artx-a6000&gpu=rtx-a6000) | | 24 ГБ | | | | | | | | | L4 Ada Lovelace, PCIe (уточняется) 24 ГБ GDDR6 LLM до 14 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | 24 ГБ GDDR6 | 0,3 ТБ/с | 121/242 | не указано | PCIe 4, без NVLink | LLM до 14 млрд в FP8 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/l4) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Al4&gpu=l4) | | RTX A5000 Ampere, Workstation (уточняется) 24 ГБ GDDR6 LLM до 8 млрд в BF16 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | 24 ГБ GDDR6 | 0,77 ТБ/с | 111,1/нет | не указано | поддерживает NVLink-мост на 2 карты | LLM до 8 млрд в BF16 на одной карте, 3D-рендер, кодирование видео | [Открыть карточку](https://uzdynamics.ai/ru/gpus/rtx-a5000) [Запросить](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=catalog%3Artx-a5000&gpu=rtx-a5000) | † Доступная память по данным NVIDIA. Максимальный объём памяти чипа — 288 ГБ. ‡ Доступная память по данным NVIDIA. Максимальный объём памяти чипа — 192 ГБ. \* FP16/BF16 и FP8 без разреженности — из столбца H100 SXM5 в whitepaper NVIDIA: для H200 NVIDIA приводит только значения с разреженностью, и они те же, что у H100 SXM. \*\* Расчёт: скорость тензорных ядер на SM из whitepaper NVIDIA × частота 2 430 МГц из product brief. Для Server Edition NVIDIA приводит FP16/FP8/FP4 только округлёнными пиками 1/2/4 PFLOPS — это уровень значений с разреженностью; значений без разреженности не публикует. \*\*\* Расчёт: половина значения FP16 с разреженностью, которое NVIDIA указывает для RTX A5000 (222,2 TFLOPS); значения без разреженности NVIDIA не приводит. FP64 «не указано»: в спецификациях этих карт NVIDIA значение не приводит; по whitepaper NVIDIA у чипов GA102, AD102 и GB202 скорость FP64 — 1/64 от FP32. Характеристики по официальным материалам NVIDIA, проверены 26 сентября 2026. [Открыть подбор](https://uzdynamics.ai/ru/sizing) ## Практика выбора GPU - [Как выбрать GPU для LLM inference](https://uzdynamics.ai/ru/guides/llm-inference) - [VRAM для LLM: веса, KV cache и контекст](https://uzdynamics.ai/ru/guides/vram-kv-cache) - [LoRA и QLoRA: как подготовить конфигурацию GPU](https://uzdynamics.ai/ru/guides/lora-qlora) - [Облачный GPU, выделенный сервер или API: что выбрать](https://uzdynamics.ai/ru/guides/gpu-cloud-vs-dedicated-vs-api) - [Как рассчитать стоимость аренды GPU: вычисления, хранение и простой](https://uzdynamics.ai/ru/guides/gpu-rental-cost) - [RTX 4090 или L40S: какую GPU арендовать для AI](https://uzdynamics.ai/ru/guides/rtx-4090-vs-l40s) [Все материалы](https://uzdynamics.ai/ru/guides) [Запросить ранний доступ](https://uzdynamics.ai/ru/request?source=gpus) ```json {"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"UZ Dynamics","item":"https://uzdynamics.ai/ru"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Каталог GPU","item":"https://uzdynamics.ai/ru/gpus"}]} ```