NVIDIA AI Solutions
ПлатформыDigispark, Blackwell, Jetson Thor, RTX PRO 6000, RTX 4090/5090
Ультимативная производительность для самых тяжелых LLM и мультимодальных систем. Поддержка тензорных ядер последнего поколения.
BunkerAI Hardware · конфигурация под нагрузку
Один программный контур. Разное железо
BunkerAI не привязан к одному производителю. Платформа собирается как компактный полевой узел, персональная рабочая станция, многопользовательский сервер или кластер — в зависимости от моделей, данных и режима эксплуатации.
01 / СЕМЕЙСТВА ПЛАТФОРМ
Аппаратные альтернативы
Мы сохраняем единый пользовательский и модульный контур, но подбираем вычислительную платформу под доступность оборудования, энергопотребление и требуемую производительность.
Apple Silicon
ПлатформыM3 Ultra, M4 Max, M5 Pro
Невероятная энергоэффективность и Unified Memory архитектура, позволяющая запускать огромные модели на компактных устройствах.
Huawei Ascend
ПлатформыAscend 310, Ascend 910B
Специализированные NPU для промышленного инференса. Высокая плотность вычислений и независимость от западных стеков.
AMD Ryzen AI
ПлатформыAMD Ryzen AI Max+ 395, Ryzen 9000 Series
Доступные и мощные решения для локальных узлов среднего уровня с интегрированными ИИ-ускорителями.
02 / ПРОФИЛИ ПОСТАВКИ
От полевого узла до кластера
Размер корпуса сам по себе ничего не говорит о полезности системы. Важна нагрузка, которую конфигурация выдерживает в вашем сценарии.
Компактный и полевой
Для автономной справки, голоса, локальных карт, датчиков и лёгких моделей у одного или нескольких пользователей.
- Варианты
- Raspberry Pi 5 + AI HAT, Jetson, компактный x86
- Приоритет
- Низкое потребление, мобильность, работа без сети
Персональная станция
Для документов, встреч, мультимодальных задач и агентных сценариев с моделями среднего и старшего класса.
- Варианты
- Apple Silicon, NVIDIA RTX, AMD Ryzen AI
- Приоритет
- Тихая работа, высокая скорость, большой объём памяти
Сервер или кластер
Для тяжёлых моделей, нескольких одновременных пользователей, длинного контекста и повышенных требований к доступности.
- Варианты
- NVIDIA RTX PRO и Blackwell, Huawei Ascend, несколько узлов
- Приоритет
- Пропускная способность, масштабирование, резервирование
03 / ПОДБОР
Что влияет на расчёт
Финальная спецификация определяется после короткого профилирования ваших данных и сценариев, а не по формальному числу параметров модели.
Модель, квантизация и контекст
Определяют объём памяти, скорость генерации и возможность разместить модель целиком на ускорителе.
Параллельные пользователи
Влияют на запас вычислений, очередь запросов и требования к серверному режиму.
Голос, документы и мультимодальность
Добавляют отдельные модели распознавания, синтеза, embeddings, OCR и обработки изображений.
Условия эксплуатации
Air-gap, полевой режим, шум, энергопотребление, температура и резервирование меняют состав узла не меньше, чем LLM.
04 / МОДИФИКАЦИИ
Что можно изменить в готовом узле
Вычислитель — только часть изделия. Хранилище, сеть и периферия подбираются вместе с рабочим сценарием.
Локальные знания
NVMe-хранилище для Wikipedia, документов, медиатеки, карт и журналов работы.
Голосовой контур
Микрофонный массив, акустика и локальные модели распознавания и синтеза.
Сетевой профиль
Полный air-gap, изолированная локальная сеть или контролируемый шлюз к разрешённым сервисам.
Эксплуатационная защита
ИБП, резервное хранилище, мониторинг состояния и второй узел для критичных процессов.
05 / КОНФИГУРАЦИЯ
Проверим нагрузку до выбора железа
Опишите модели, данные, число пользователей и условия размещения. Мы предложим основной вариант и совместимую альтернативу.