خرید کارت گرافیک سرور و شتاب‌دهنده GPU | راهنمای تخصصی و قیمت

بخش ۱: مقدمه‌ای بر محاسبات GPU در سرورها: فراتر از بازی

در دنیای فناوری اطلاعات مدرن، سرورها دیگر تنها به پردازنده‌های مرکزی (CPU) برای انجام محاسبات متکی نیستند. با ظهور حجم عظیمی از داده‌ها و نیاز روزافزون به پردازش‌های موازی، کارت‌های گرافیک سرور یا شتاب‌دهنده‌های GPU به یکی از حیاتی‌ترین قطعات در زیرساخت‌های محاسباتی تبدیل شده‌اند. این بخش به بررسی تفاوت‌های بنیادین میان کارت‌های گرافیک مصرفی (گیمینگ) و شتاب‌دهنده‌های سازمانی پرداخته و مفاهیم کلیدی پردازش موازی را تشریح می‌کند تا مشخص شود چرا این قطعات برای مراکز داده امروزی ضروری هستند.

۱.۱. کارت گرافیک سرور چیست؟

کارت گرافیک سرور، که اغلب با عنوان شتاب‌دهنده واحد پردازش گرافیکی (GPU Accelerator) شناخته می‌شود، یک کارت توسعه تخصصی است که برای تسریع بارهای کاری سنگین و داده‌محور از طریق پردازش موازی طراحی شده است. برخلاف کارت‌های گرافیک مصرفی که هدف اصلی آن‌ها رندرینگ تصاویر برای بازی‌های ویدیویی و نمایش خروجی بصری است، GPUهای سرور برای عملکرد مداوم ۲۴ ساعته در ۷ روز هفته، دقت محاسباتی بالا و استقرار در محیط‌های متراکم مراکز داده مهندسی شده‌اند.

تفاوت‌های کلیدی این دو دسته محصول در چندین جنبه بنیادین نهفته است:

• پایداری و طول عمر (Reliability and Endurance): GPUهای سرور برای تحمل بارهای کاری سنگین و مداوم ساخته شده‌اند، در حالی که کارت‌های مصرفی برای استفاده‌های متناوب و کوتاه‌مدت طراحی می‌شوند.

• طراحی سیستم خنک‌کننده (Cooling Design): بسیاری از مدل‌های پیشرفته سرور دارای سیستم خنک‌کننده پسیو (Passive) هستند. این کارت‌ها فاقد فن مجزا بوده و برای دفع حرارت، به جریان هوای قدرتمند و جهت‌دار داخل شاسی سرور متکی هستند. این طراحی در تضاد کامل با سیستم‌های خنک‌کننده فعال (Active) کارت‌های دسکتاپ است که از فن‌های تعبیه‌شده روی خود کارت برای خنک‌سازی استفاده می‌کنند.

• درایورهای تخصصی (Specialized Drivers): درایورهای کارت‌های گرافیک سرور برای پایداری و عملکرد بهینه در نرم‌افزارهای حرفه‌ای (مانند ابزارهای رندرینگ، شبیه‌سازی و هوش مصنوعی) و محیط‌های مجازی‌سازی شده توسعه یافته‌اند و تمرکز آن‌ها بر روی فریم‌ریت در بازی‌ها نیست.

• فرم فاکتور و خروجی‌های تصویر (Form Factor & Display Outputs): این کارت‌ها برای نصب در شاسی‌های سرور خاص (مثلاً دو اسلات، تمام قد) طراحی شده‌اند و اغلب فاقد پورت‌های خروجی تصویر استاندارد (مانند HDMI یا DisplayPort) هستند، زیرا وظیفه اصلی آن‌ها انجام محاسبات است، نه نمایش تصویر.

۱.۲. قدرت پردازش موازی: چرا سرور شما به GPU نیاز دارد؟

مفهوم کلیدی که ارزش GPU را در محیط سرور تعریف می‌کند، «محاسبات همه‌منظوره بر روی واحد پردازش گرافیکی» یا GPGPU است. GPGPU به استفاده از معماری خاص GPU برای اجرای محاسباتی گفته می‌شود که به طور سنتی توسط CPU انجام می‌شدند.

برای درک بهتر این موضوع، می‌توان از یک تشبیه استفاده کرد: یک CPU مانند تیم کوچکی از متخصصان بسیار ماهر است (تعداد هسته‌های قدرتمند و محدود برای پردازش وظایف متوالی)، در حالی که یک GPU شبیه به یک نیروی کار عظیم با هزاران کارگر است (هزاران هسته ساده‌تر) که در انجام همزمان یک عملیات یکسان بر روی مجموعه داده‌های بزرگ (موازی‌سازی داده) برتری دارد.

در عمل، شتاب‌دهنده GPU در کنار CPU فعالیت می‌کند. پردازنده مرکزی وظایف محاسباتی سنگین و قابل موازی‌سازی را به GPU محول (Offload) می‌کند. این کار CPU را برای مدیریت سایر عملیات‌های سیستم آزاد کرده و در نتیجه، توان عملیاتی کل سرور را به شدت افزایش می‌دهد. در یک محیط سرور، افزودن ۴ تا ۸ واحد GPU می‌تواند تا ۴۰,۰۰۰ هسته پردازشی اضافی به سیستم بیفزاید و توان محاسباتی را به سطوح ابررایانه‌ها نزدیک کند.

۱.۳. کارت گرافیک در برابر شتاب‌دهنده محاسباتی: یک تمایز مدرن

نقش GPU از یک پردازنده صرفاً گرافیکی به یک موتور محاسباتی برای هوش مصنوعی، HPC و علم داده تکامل یافته است. مدل‌های پیشرفته‌ای مانند سری NVIDIA H100 یا AMD Instinct MI300 را بهتر است «شتاب‌دهنده محاسباتی» بنامیم. طراحی این محصولات کاملاً بر روی توان عملیاتی ریاضیاتی برای وظایفی مانند آموزش مدل‌های هوش مصنوعی متمرکز است و اغلب ویژگی‌های گرافیکی مانند پورت‌های خروجی تصویر را فدا می‌کند.

بازار امروز طیف وسیعی از محصولات را ارائه می‌دهد:

• شتاب‌دهنده‌های خالص (مانند NVIDIA H100): فاقد خروجی تصویر و کاملاً بهینه‌شده برای هوش مصنوعی و HPC.

• GPUهای مصورسازی حرفه‌ای (مانند NVIDIA RTX 6000 Ada): در هر دو زمینه رندرینگ و محاسبات عالی عمل می‌کنند، دارای خروجی‌های تصویر متعدد و درایورهای تایید شده برای نرم‌افزارهای حرفه‌ای هستند.

• کارت‌های هیبریدی: کارت‌های رده‌بالای مصرفی (مانند RTX 4090) که اگرچه برای سرور طراحی نشده‌اند، اما به دلیل قدرت بالا گاهی در ورک‌استیشن‌ها برای هوش مصنوعی و رندرینگ استفاده می‌شوند، ولی فاقد ویژگی‌های پایداری و اطمینان در سطح سرور هستند.

این تمایز برای مشتریان سازمانی بسیار حیاتی است. بسیاری از کاربران با جستجوی عبارت «کارت گرافیک» وارد این صفحه می‌شوند، در حالی که نیاز واقعی آن‌ها یک «شتاب‌دهنده محاسباتی» است. قدرتمندترین محصولات این دسته، مانند NVIDIA H100، اصولاً برای تولید خروجی بصری ساخته نشده‌اند. این عدم تطابق میان نام رایج و کارکرد واقعی، یک فرصت آموزشی مهم ایجاد می‌کند. محتوای این صفحه باید فوراً ذهنیت مشتری را از «خرید کارت گرافیک» به «سرمایه‌گذاری روی یک شتاب‌دهنده محاسباتی متناسب با بار کاری مشخص» تغییر دهد. با این رویکرد، ایران اینفرا خود را به عنوان یک راهنمای متخصص معرفی کرده و اطمینان می‌دهد که مشتریان ابزار صحیح را برای نیاز خود تهیه می‌کنند. استفاده از عباراتی مانند «شتاب‌دهنده محاسباتی» و «GPU سرور» در کنار «کارت گرافیک سرور» به آموزش کاربر و ایجاد اعتماد کمک شایانی می‌کند.

جدول ۱: مقایسه کارت گرافیک سرور و کارت گرافیک دسکتاپ (گیمینگ)

بخش ۲: کاربردهای کلیدی کارت‌های گرافیک در سرورهای مدرن

این بخش مفاهیم انتزاعی شتاب‌دهی توسط GPU را به کاربردهای ملموس تجاری و تحقیقاتی پیوند می‌دهد. در اینجا به تفصیل شرح داده می‌شود که چرا صنایع مختلف سرمایه‌گذاری سنگینی روی این فناوری انجام می‌دهند. این اطلاعات به مشتریان کمک می‌کند تا کاربرد مورد نظر خود را شناسایی کرده و نیازمندی‌های سخت‌افزاری متناظر با آن را درک کنند.

۲.۱. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (Deep Learning)

GPUها به استاندارد طلایی برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند، زیرا قادرند عملیات ضرب ماتریسی را که هسته اصلی آموزش شبکه‌های عصبی است، به صورت گسترده و موازی انجام دهند. در اکوسیستم NVIDIA، دو نوع هسته پردازشی برای این منظور وجود دارد:

• هسته‌های CUDA: این‌ها واحدهای پردازشی همه‌منظوره و موازی هستند که برای طیف وسیعی از محاسبات مناسب‌اند.

• هسته‌های Tensor: این واحدها، سخت‌افزارهای تخصصی هستند که اولین بار در معماری Volta معرفی شدند. وظیفه آن‌ها تسریع چشمگیر عملیات ماتریسی با دقت ترکیبی (Mixed Precision) مانند FP16، TF32 و INT8 است. این قابلیت برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی حیاتی است و جهشی بزرگ در عملکرد نسبت به هسته‌های CUDA برای این کاربردهای خاص فراهم می‌کند.

GPUهای پیشنهادی برای هوش مصنوعی:

• آموزش (Training): شتاب‌دهنده‌هایی مانند NVIDIA A100، H100 و سری AMD Instinct MI300 برای این منظور ایده‌آل هستند. این کارت‌ها دارای حجم بسیار بالای حافظه HBM، پهنای باند فوق‌العاده و هسته‌های Tensor یا Matrix قدرتمند برای آموزش سریع مدل‌های عظیم هستند.

• استنتاج (Inference): کارت‌هایی نظیر NVIDIA T4، L4، A2 و A30 برای محیط‌های عملیاتی بهینه‌سازی شده‌اند. این مدل‌ها مصرف انرژی (TDP) پایین‌تری دارند و برای ارائه پاسخ‌های سریع و همزمان به تعداد زیادی درخواست در سرورهای تولیدی طراحی شده‌اند.

۲.۲. رندرینگ، شبیه‌سازی و طراحی سه‌بعدی

GPUها زمان مورد نیاز برای رندرینگ تصاویر فوتورئالیستی را در صنایعی مانند معماری، رسانه، سرگرمی و طراحی محصول به شدت کاهش می‌دهند. یکی از فناوری‌های کلیدی در این زمینه، هسته‌های RT (Ray Tracing) انویدیا است. این سخت‌افزار تخصصی، محاسبات مربوط به مسیر پرتوهای نور را تسریع کرده و امکان رندرینگ واقع‌گرایانه و آنی را فراهم می‌سازد.

GPUهای پیشنهادی برای رندرینگ: کارت‌های سری NVIDIA RTX Ada Generation (که پیش‌تر با نام Quadro شناخته می‌شدند)، مانند RTX 6000 Ada و RTX 4000 Ada، بهترین گزینه‌ها برای این کاربردها هستند. این کارت‌ها ترکیبی از هسته‌های CUDA، RT و Tensor را با حجم بالای حافظه VRAM و درایورهای تایید شده توسط شرکت‌های نرم‌افزاری (ISV-Certified) ارائه می‌دهند که پایداری و عملکرد بی‌نظیری را در نرم‌افزارهایی مانند Blender، AutoCAD و DaVinci Resolve تضمین می‌کند.

۲.۳. مجازی‌سازی و زیرساخت دسکتاپ مجازی (VDI)

در محیط‌های VDI، یک GPU قدرتمند نصب‌شده در سرور می‌تواند به صورت مجازی تقسیم‌بندی شده و منابع گرافیکی خود را به چندین ماشین مجازی (VM) اختصاص دهد. این قابلیت به کاربران اجازه می‌دهد تا نرم‌افزارهای گرافیکی سنگین را با تجربه‌ای روان و مشابه با یک سیستم فیزیکی اجرا کنند. فناوری‌های کلیدی در این زمینه، NVIDIA vGPU و AMD MxGPU هستند که امکان اشتراک‌گذاری منابع GPU بین کاربران متعدد را فراهم کرده و کارایی کلی سیستم را بهبود می‌بخشند.

GPUهای پیشنهادی برای VDI: کارت NVIDIA A16 که دارای چهار GPU مجزا روی یک برد است، به طور خاص برای محیط‌های VDI با تراکم کاربر بالا طراحی شده است. مدل‌های دیگری مانند NVIDIA L40/L40S و سری AMD Radeon Pro نیز گزینه‌های قدرتمندی برای این کاربرد محسوب می‌شوند.

۲.۴. محاسبات با عملکرد بالا (HPC) و تحلیل داده‌های کلان

GPUها با توانایی پردازش موازی مجموعه داده‌های عظیم و الگوریتم‌های پیچیده، به ابزاری حیاتی در اکتشافات علمی در حوزه‌هایی مانند پزشکی، امور مالی، هواشناسی و ژنتیک تبدیل شده‌اند. برای بسیاری از کاربردهای HPC، دقت محاسباتی بالا (FP64) یک فاکتور تعیین‌کننده است. کارت‌هایی مانند NVIDIA Tesla V100 و سری AMD Instinct در این زمینه عملکرد بسیار قدرتمندی از خود نشان می‌دهند.

GPUهای پیشنهادی برای HPC: مدل‌های پرچمداری مانند NVIDIA A100، H100 و سری AMD Instinct MI250/MI300، با ارائه ترکیبی از محاسبات با دقت بالا و پهنای باند حافظه عظیم، گزینه‌های اصلی برای مراکز تحقیقاتی و ابررایانه‌ها هستند.

جدول ۲: راهنمای انتخاب GPU بر اساس کاربرد

بخش ۳: راهنمای جامع خرید کارت گرافیک سرور

این بخش حیاتی‌ترین قسمت راهنماست و دانش فنی لازم برای یک خرید آگاهانه را در اختیار مشتریان قرار می‌دهد. در اینجا، مشخصات فنی به تفصیل شکافته شده و پیچیدگی‌های مربوط به یکپارچه‌سازی GPU با زیرساخت سرور مورد بررسی قرار می‌گیرد.

۳.۱. رمزگشایی مشخصات فنی

• حافظه VRAM: ظرفیت حافظه تنها یکی از معیارهاست. تفاوت بنیادین میان حافظه‌های GDDR6 (موجود در کارت‌های RTX) و HBM2/HBM3/HBM3e (موجود در شتاب‌دهنده‌های رده‌بالا) در پهنای باند آن‌ها نهفته است. حافظه‌های HBM پهنای باند بسیار بالاتری ارائه می‌دهند که برای بارگذاری مدل‌های هوش مصنوعی عظیم و مجموعه داده‌های بزرگ ضروری است.

• هسته‌های پردازشی: در اکوسیستم NVIDIA، درک نقش هر نوع هسته اهمیت دارد. هسته‌های CUDA برای محاسبات عمومی، هسته‌های Tensor برای هوش مصنوعی و هسته‌های RT برای رندرینگ بهینه‌سازی شده‌اند. برای یک کاربرد هوش مصنوعی، تعداد و نسل هسته‌های Tensor معیار مهم‌تری نسبت به تعداد کل هسته‌های CUDA است.

• رابط اتصال: اسلات PCIe×16 استاندارد اتصال این کارت‌هاست. تفاوت میان نسل‌های مختلف PCIe (3.0, 4.0, 5.0) در پهنای باند آن‌هاست. برای بهره‌برداری از تمام ظرفیت یک GPU نسل ۵، مادربرد و پردازنده سرور نیز باید از PCIe 5.0 پشتیبانی کنند.

• توان مصرفی (TDP) و منبع تغذیه (PSU):

  • TDP یا توان طراحی حرارتی، معیاری برای سنجش میزان حرارت تولیدی و تخمین توان مصرفی کارت است.

  • GPUهای رده‌بالا می‌توانند بیش از 300 یا 400 وات برق مصرف کنند. منبع تغذیه (PSU) سرور باید توان کافی برای تأمین انرژی تمام قطعات سیستم (CPU، هاردها و...) به علاوه GPU جدید را داشته باشد.

  • اتصال فیزیکی برق از طریق کانکتورهای ۶ پین، ۸ پین یا ۱۶ پین (12VHPWR) از PSU به GPU صورت می‌گیرد و وجود این کانکتورها در سرور الزامی است.

۳.۲. سازگاری فیزیکی و سیستم خنک‌کننده

• فرم فاکتور و ابعاد: مشخصاتی مانند عرض اسلات (تک یا دو اسلاته)، ارتفاع و طول کارت باید با فضای فیزیکی داخل شاسی سرور مطابقت داشته باشد. یک GPU دو اسلاته، حتی اگر تنها به یک کانکتور PCIe متصل شود، فضای فیزیکی دو اسلات را اشغال می‌کند.

• سیستم‌های خنک‌کننده: پسیو در برابر اکتیو:

  • خنک‌کننده پسیو (Passive): این کارت‌ها به یک هیت‌سینک بزرگ متکی هستند و حرارت آن‌ها توسط فن‌های پرقدرت و پرسرعت سیستم سرور دفع می‌شود. این طراحی در GPUهای مراکز داده رایج است. نصب این کارت‌ها در کیس کامپیوترهای شخصی به دلیل نبود جریان هوای کافی، منجر به افزایش دما و آسیب جدی خواهد شد.

  • خنک‌کننده اکتیو (Active): این کارت‌ها دارای فن‌های اختصاصی (از نوع دمنده یا محوری) هستند و بیشتر در GPUهای مخصوص ورک‌استیشن (مانند سری RTX) یافت می‌شوند که گاهی در سرورها نیز نصب می‌گردند.

• کارت رایزر (Riser Card): در سرورهای رکمونت 1U و 2U، اسلات‌های PCIe به صورت موازی با مادربرد قرار دارند. برای نصب کارت‌های توسعه به صورت افقی و متناسب با فضای محدود شاسی، از قطعه‌ای به نام «کارت رایزر» استفاده می‌شود. انتخاب رایزر صحیح که با مدل و نسل سرور و همچنین اسلات مورد نظر (اولیه، ثانویه) سازگار باشد، برای نصب فیزیکی کارت گرافیک ضروری است.

۳.۳. تمرکز ویژه بر سازگاری با سرورهای HP ProLiant

نصب یک کارت گرافیک قدرتمند در سرور HP ProLiant، به خصوص در نسل‌های G9 و جدیدتر، فرآیندی فراتر از اتصال کارت به یک اسلات خالی است. این کار نیازمند یک رویکرد اکوسیستمی و ارتقاء چندین قطعه به صورت هماهنگ است. یک خریدار ناآگاه ممکن است یک GPU گران‌قیمت تهیه کند و سپس متوجه شود که سرور فعلی او قادر به تأمین برق یا خنک‌سازی آن نیست. اینجاست که ارزش یک تأمین‌کننده متخصص مشخص می‌شود؛ فروشنده نباید صرفاً یک قطعه را بفروشد، بلکه باید یک راه‌حل کامل و تضمین‌شده را ارائه دهد. این رویکرد مشاوره‌ای، اعتماد مشتری را جلب کرده و از بروز مشکلات پرهزینه جلوگیری می‌کند.

اجزای ضروری برای نصب GPU در سرور HP:

• کارت رایزر مناسب: باید با نسل سرور (G9, G10, G11) و اسلات فیزیکی مورد نظر برای نصب GPU مطابقت داشته باشد.

• کیت فن با عملکرد بالا (High-Performance Fan Kit): فن‌های استاندارد سرور اغلب برای دفع حرارت بالای GPU کافی نیستند. HP نصب یک کیت فن قدرتمندتر را برای تأمین جریان هوای لازم الزامی می‌داند.

• منابع تغذیه ارتقاءیافته: پاورهای پایه سرور معمولاً توان کافی ندارند. برای نصب GPU، سرور باید به پاورهایی با وات بالاتر (مانند 800، 1400 یا 1600 وات) مجهز شود. همچنین، برای پایداری و تأمین کانکتورهای برق کافی، تقریباً همیشه به پیکربندی پاور ریداندنت (دو پاور) نیاز است.

• کابل‌های برق GPU: سرور باید دارای کابل‌های برق مخصوص GPU باشد که از بک‌پلین پاور به کارت رایزر یا مستقیماً به کارت گرافیک متصل می‌شوند.

برای اطمینان از سازگاری کامل، کاربران باید به مستندات فنی رسمی سرور خود (QuickSpecs) مراجعه کنند تا لیست GPUهای پشتیبانی‌شده و شماره فنی قطعات جانبی لازم را بیابند.

جدول ۳: چک‌لیست سازگاری GPU با سرور HP ProLiant

بخش ۴: مروری بر برندها و مدل‌های پیشرو

این بخش یک نمای کلی از تولیدکنندگان اصلی و خطوط تولید کلیدی آن‌ها ارائه می‌دهد تا به مشتریان در پیمایش بازار کمک کند.

۴.۱. NVIDIA: پیشرو در هوش مصنوعی و پردازش موازی

• سری Data Center (Tesla/Hopper/Blackwell): این سری شامل قدرتمندترین شتاب‌دهنده‌ها مانند A100 و H100 است. ویژگی‌های برجسته آن‌ها شامل حافظه HBM، فناوری NVLink برای اتصال چندین GPU و عملکرد بی‌رقیب در بنچمارک‌های هوش مصنوعی و HPC است.

• سری RTX Ada Generation (پیش‌تر Quadro): کارت‌هایی مانند RTX 6000 Ada و RTX 4000 Ada انتخاب اول برای مصورسازی حرفه‌ای، رندرینگ و VDI رده‌بالا هستند. این کارت‌ها با حافظه VRAM GDDR6 حجیم، هسته‌های RT و Tensor و درایورهای تایید شده ISV، عملکردی پایدار و قدرتمند ارائه می‌دهند.

• سری Enterprise Inference (Turing/Ampere): کارت‌هایی مانند T4 و L4 با فرم فاکتور کوچک، مصرف انرژی بهینه (TDP پایین) و عملکرد بالا در استنتاج هوش مصنوعی، برای سرورهای سازمانی طراحی شده‌اند.

۴.۲. AMD: رقیبی قدرتمند در حوزه HPC

• سری Instinct: شتاب‌دهنده‌های سری AMD Instinct MI200 و MI300 رقبای جدی در بازار HPC هستند. نقاط قوت آن‌ها شامل عملکرد عالی در محاسبات با دقت بالا (FP64)، پلتفرم نرم‌افزاری متن‌باز ROCm و ظرفیت‌های بالای حافظه است.

۴.۳. Intel: بازیگر جدید با معماری Xe

• سری Data Center GPU Max: اینتل با معرفی شتاب‌دهنده‌های سری Max وارد این بازار شده است. این محصولات با تمرکز بر HPC و هوش مصنوعی، به دنبال ایجاد یکپارچگی در اکوسیستم اینتل هستند.

بخش ۵: چرا ایران اینفرا را برای نیازهای GPU سرور خود انتخاب کنید؟

این بخش پایانی، ارزش پیشنهادی خرید از ایران اینفرا را خلاصه می‌کند. با اشاره مستقیم به پیچیدگی‌های مطرح‌شده در این راهنما، این شرکت به عنوان راه‌حل نهایی معرفی می‌شود.

۵.۱. مشاوره تخصصی فنی

انتخاب یک GPU سرور فرآیندی پیچیده است. تیم فنی ما به اکوسیستم سازگاری قطعات، از مدل سرور گرفته تا شماره فنی دقیق کارت رایزر، کیت فن و منبع تغذیه مورد نیاز، تسلط کامل دارد. این تخصص باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه شده و از خریدهای اشتباه جلوگیری می‌کند.

۵.۲. تضمین اصالت و سازگاری کالا

ما تضمین می‌کنیم که تمامی محصولات ارائه شده اصلی بوده و سازگاری آن‌ها با طیف گسترده‌ای از سرورها، به ویژه مدل‌های محبوب HPE ProLiant، به طور کامل بررسی شده است.

۵.۳. موجودی کامل و قیمت رقابتی

کاتالوگ محصولات ما شامل گزینه‌های متنوعی از شتاب‌دهنده‌های رده‌بالای مراکز داده مانند H100 تا کارت‌های رندرینگ مقرون‌به‌صرفه مانند RTX A4000 است که همگی با قیمت‌های رقابتی در بازار عرضه می‌شوند.

۵.۴. گارانتی معتبر و خدمات پس از فروش

اعتماد شما سرمایه ماست. تمامی محصولات با گارانتی معتبر عرضه شده و تیم پشتیبانی فنی ما آماده ارائه خدمات برای نصب و راه‌اندازی است؛ فاکتوری حیاتی برای سخت‌افزارهای گران‌قیمت و حساس سازمانی.