Примеры конфигураций

Мы предлагаем линейку решений под разные масштабы задач: от настольного бокса для отдела до серверной стойки для всей компании. Ниже — две базовые конфигурации; под ваши задачи мы подберём и настроим оптимальный вариант.

AiST.BOX MINI

Конфигурация

• NVIDIA GB10 Grace Blackwell
• GPU Blackwell — до 1 PFLOPS AI (FP4)
• 128 ГБ Unified Memory
• SSD NVMe 4 ТБ
• 10 GbE Ethernet
• Поддержка Ollama, vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp

Поддерживаемые LLM

• Llama 3.3 70B
• Qwen 2.5 / Qwen 3
• Mistral
• Gemma
• DeepSeek
• Phi
• Code Llama
• Мультимодальные модели (Vision)

Для каких задач подходит

• 🤖 Локальный корпоративный AI-ассистент
• 📄 Анализ документов (PDF, Word, Excel)
• 🔍 Корпоративный поиск по базе знаний (RAG)
• 💬 AI-чат для сотрудников
• 📧 Подготовка писем, договоров и отчётов
• 💻 Генерация и анализ программного кода
• 📊 Анализ данных и построение отчётов
• 👁️ Распознавание изображений и документов

Преимущества

• 🔒 Полностью локальная обработка данных
• ⚡ Высокая скорость ответа
• 🌐 Работа без подключения к облачным сервисам
• 👥 Подходит для малого, среднего и крупного бизнеса

AiST.BOX Server

Конфигурация

• 2× AMD EPYC 7742 (128 ядер)
• 8× NVIDIA A100 Tensor Core (640 ГБ VRAM)
• 2 ТБ ECC RAM
• Высокоскоростные NVMe SSD
• NVLink + NVSwitch
• Поддержка PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM, Ollama, Kubernetes

Поддерживаемые LLM

• Llama 3.3 405B
• DeepSeek V3 / R1
• Qwen 2.5 / Qwen 3
• Mixtral 8x22B
• Gemma
• Mistral Large
• GPT OSS
• Собственные корпоративные модели

Для каких задач подходит

• 🧠 Корпоративная AI-платформа для сотен пользователей
• 🤖 Развёртывание AI-агентов и цифровых сотрудников
• 📚 Корпоративная база знаний (RAG)
• 🎓 Дообучение (Fine-tuning) собственных моделей
• 💬 Локальный AI-чат для компании
• 📊 Анализ больших объёмов данных
• 👁️ Обработка изображений, видео и документов
• ☁️ Облачные AI-сервисы и API для внутренних систем

Преимущества

• 🚀 До 8 GPU NVIDIA A100 с общей видеопамятью 640 ГБ
• 👥 Одновременная работа сотен пользователей
• 🔒 Полностью локальная инфраструктура без передачи данных в облако
• ⚡ Подходит для обучения, инференса и высоконагруженных AI-сервисов
• 🏢 Оптимальное решение для крупных компаний и дата-центров

Оборудование