Кейсы

Реализованные проекты и AI-инфраструктура для бизнеса

В эксплуатации
Мощность: 18 кВт
Частный AI-кластер для корпоративного LLM и RAG
Частный AI-кластер для корпоративного LLM и RAG

Закрытая вычислительная инфраструктура банка для работы с внутренними документами, корпоративным поиском и генеративным AI без передачи данных во внешнее облако. Проектирование, поставка, системная интеграция и пусконаладка под ключ.

В эксплуатации
Мощность: 6.5 кВт
Высокопроизводительный AI-кластер для корпоративной аналитической платформы
Высокопроизводительный AI-кластер для корпоративной аналитической платформы

Поставка, монтаж и ввод в эксплуатацию высокопроизводительного AI-кластера для корпоративной аналитической платформы. Инфраструктура обеспечивает локальную обработку корпоративных данных, работу AI-агента, анализ коммуникаций, формирование отчётов и прогнозирование бизнес-показателей без использования внешних облачных сервисов.

В эксплуатации
Мощность: 4.5 кВт
Поставка AI-суперкомпьютеров для научных исследований
Поставка AI-суперкомпьютеров для научных исследований

Комплексная поставка вычислительной инфраструктуры для государственного образовательного учреждения. Проектирование, поставка, настройка и ввод в эксплуатацию двух независимых AI-суперкомпьютеров. Оптимизация закупки позволила сохранить вычислительную мощность и сократить бюджет на 38%.

В эксплуатации
Мощность: 50 кВт
Система компьютерного зрения для контроля качества на производственных линиях
Система компьютерного зрения для контроля качества на производственных линиях

AI-инфраструктура для автоматического выявления дефектов продукции в режиме реального времени и централизованного обучения моделей компьютерного зрения. Проектирование, поставка, интеграция и запуск AI-инфраструктуры под ключ для крупного промышленного предприятия.

В эксплуатации
Мощность: 350 кВт
Многостоечный GPU-кластер для обучения собственной LLM
Многостоечный GPU-кластер для обучения собственной LLM

Высокопроизводительная AI-инфраструктура для обучения и дообучения собственной большой языковой модели, рассчитанная на распределённые вычисления, работу с крупными датасетами и дальнейшее масштабирование. Проектирование, поставка, интеграция и запуск GPU-кластера под ключ для крупной IT-компании.

В эксплуатации
Мощность: 2.8 кВт
Поставка GPU-серверов для государственного чат-бота
Поставка GPU-серверов для государственного чат-бота

Проектирование вычислительной платформы, поставка оборудования, монтаж и пусконаладочные работы внутри защищённого контура заказчика.

Проекты AI-инфраструктуры под ключ

Start Server реализует проекты AI-инфраструктуры для бизнеса, промышленности, финансового сектора, IT-компаний, научных и государственных организаций. Мы проектируем и поставляем GPU-серверы, AI-кластеры, системы хранения данных и высокоскоростную сетевую инфраструктуру для задач искусственного интеллекта, машинного обучения, LLM, RAG, компьютерного зрения и высокопроизводительных вычислений (HPC).

Каждый проект начинается с анализа требований и расчёта вычислительной нагрузки. На основе полученных данных разрабатывается архитектура решения с подбором GPU, серверных платформ, процессоров, оперативной памяти, NVMe-накопителей, СХД, сетевого оборудования, а также технологий InfiniBand или RoCE. При необходимости создаются масштабируемые GPU-кластеры и специализированные AI-ЦОД.

Мы работаем с решениями на базе NVIDIA H100, H200, B200, B300, NVIDIA DGX, AMD Instinct и других современных AI-ускорителей. При проектировании учитываются объём видеопамяти, пропускная способность сети, производительность подсистемы хранения, энергопотребление, охлаждение, отказоустойчивость и возможности дальнейшего масштабирования.

Start Server сопровождает проект на всех этапах: от предпроектного обследования и проектирования до поставки оборудования, международной логистики, монтажа, интеграции, пусконаладочных работ и технической поддержки. Реализуемые решения используются для обучения и инференса больших языковых моделей, корпоративных LLM и RAG-систем, компьютерного зрения, видеоаналитики, обработки больших данных и других ресурсоёмких AI- и HPC-задач.

Каждая AI-инфраструктура проектируется с учётом задач, бюджета и требований заказчика, что позволяет создавать эффективные и масштабируемые вычислительные комплексы — от отдельных GPU-серверов до крупных AI-кластеров и дата-центров искусственного интеллекта.