AI Сървър HP DL380p Gen8 -2хXEON 12 Core E5-2695 v2/ RAM 64GB /1x 500GB SATA,3x 450GB SAS 10000rpm /RAID 420i

24 x DIMM Slots DDR3 RAM
Up To 16 x 2.5" SAS or SATA Hot-Plug Hard Drives Or Solid State Drives (SSD)

RAID P420i/1GB

DVD-ROM

HPE ProLiant DL380p Gen8 SFF

Среден клас сървър на Hewlett Packard Enterprise, с големи възможности за разширения в корпус 2U.

Конфигурация:

Шаси: 2U, - предлага се без монтажни релси.

Процесори: 2x Intel Xeon E5-2695 v2 (12c 2.4GHz: 3.2GHz Turbo; архитектура Ivy Bridge-EP; L3 cache 30MB; s. 2011) 12 ядра 30MB кеш L3, 115W, QPI 8GT/s, VT-x/VT-d, multithreading.

Чипсет: Intel C602J - поддържа процесори Xeon E5-26xx v1 и v2, памет DDR3 1600MHz/1333MHz/1066MHz/800MHz.

Памет: Max 384GB PC12800 DDR3 1600 Mhz DIMM (разширение до 768GB с DDR3L )
DIMM-х24
Module Size 4x16GB TOTAL INSTALLED: 64GB 1833MHz
Module Type ECC Registered DIMM

Дисков контролер: интегриран SATA, RAID контролер: интегриран HPE Smart Array P420i - 6GB/s SAS/SATA3, 2 вътрешни конектора, с 8 независими канала, 1GB cache, RAID 0,1,5,6,10,50,60, със супер кондензатор.
до 8 диска hot-swap 6Gb/s 2.5"/SFF)

Мрежов интерфейс: 4 x 1Gb Broadcom 5719 интегрирани (331FLR)

Видео адаптер: интегриран Matrox 200e

Захранване: 2x 750W Common Slot Gold Hot Plug

Разширителни слотове: 3/6 бр. - PCI-e v3.0 x8/x4 FH/LH

Независимо отдалечено управление - Advanced ILO 4 license, dedicated LAN port
Integrated Lights Out 4 (ILo 4) Remote Mgt Port

Запазен, без следи от употреба.
Тестван, работно състояние без забележки.

Имате и Windows 10 Pro лиценз, който може да ползвате във вашия виртуализатор или директно.

Цена 440 лв

тел. 08******74

Само лично предаване в София

Чудесен за вашите AI Agentic нужди, със следните модели:

Model Size Role in Android Dev Speed (Est)
1. Qwen2.5-Coder-1.5B 1.5B Kotlin/Java Engine: Writing activities, fragments, and Coroutines logic. 25-30 t/s
2. Llama-3.2-1B 1B XML/Compose Architect: Specializing in UI layouts and Jetpack Compose. 35-45 t/s
3. SmolVLM-190M 190M UI/UX Eye: Analyzing app screenshots or Figma mocks to suggest improvements. 100+ t/s
4. Qwen2.5-0.5B 0.5B Nervous Router: Deciding which model handles the user's prompt. 50-60 t/s
5. SmolLM2-360M 360M Hard Validator: Checking syntax, spotting NullPointer risks, and "schema checking." 80+ t/s
6. StableLM-Zephyr-3B 3B Logic Auditor: Waking up only for deep architectural/dependency reviews. 10-14 t/s
7. DeepSeek-Coder-V2-Lite ~2B* Git/Doc Specialist: Writing conventional commit messages and KDoc strings. 18-24 t/s
8. Gemma-3-270M 270M Brevity Specialist: Summarizing long StackOverflow threads or Android docs. 90+ t/s
9. TinyLlama-1.1B 1.1B Unit Tester: Generating JUnit/Espresso tests for existing Kotlin code. 35-45 t/s
10. Hestia-1.3B 1.3B Tie-Breaker: Used when Qwen and Llama disagree on a coding pattern. 22-30 t/s

Implementation Strategy for your Gen8
RAM Management: These 10 models (all Q4_K_M quantized) will consume roughly 12-15GB of RAM. You still have ~45GB free for your OS, IDE, and Gradle builds.
LiteLLM Routing: Use the LiteLLM Router to send requests like "Write a recycler view" directly to Qwen2.5-Coder-1.5B and "Summarize this crash log" to Gemma-3-270M.

Може и още други, оптимизирани за процесори, с евтината DDR3 памет, можете да изпълнявате всички тези модели заедно, като дори 64GB ще ви стигнат за изброените.

Имате нужда само от LiteLLM като прокси отпред за да определя изпълняващия модел.