GPU Clusters – Hạ tầng GPU cho AI/ML & HPC hiệu năng cao

GPU Clusters は LLM training、distributed training、fine-tuning、大規模 AI inference、HPC、simulation、data science および多数の GPU が同期して実行される必要があるあらゆるワークロードに適しています。

B200 は Blackwell パフォーマンス、大容量 VRAM、強力なスケーリングが必要な次世代ワークロードに適しています。H100 は確立された Hopper エコシステム上で、トレーニング、HPC、本番環境 AI に適しています。

InfiniBand は GPU とノードが勾配を同期、テンソルを転送、または分散データを処理する際にレイテンシを低減し帯域幅を増加させます。特にマルチノード LLM トレーニングに有効です。

はい。HiTechCloud は、CUDA、ドライバー、container ランタイム、PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes GPU、および Workload に応じたストレージ／ネットワークアーキテクチャについてご相談に応じることができます。

はい。GPU クラスターはHPC、シミュレーション、レンダリング、ビッグデータ分析、画像/動画処理、計算化学および多くの並列計算Workloadに適しています。

トレーニングワークロードはデータセット読み込み時のボトルネック低減のため、NVMeと高速共有ストレージを優先し、チェックポイント、アーティファクト、ログ、モデル出力を保存します。

プロジェクト規模、予算、スループット要件に応じて、16、24、32、40、48、56、64個のGPUで構成されたクラスターを選択できます。

HiTechCloud にお問い合わせいただき、お客様のユースケースに適した GPU 数、GPU タイプ、Node、CPU コア、VRAM、Storage、InfiniBand、および請求サイクルについてのコンサルティングを受けられます。