AI inference、HPC、専用 GPU workload 向けの NVIDIA A30
1~8 GPUの構成に対応するNVIDIA A30 GPUインフラストラクチャ。AIインference、computer vision、軽量training、およびGPUデータ処理に適しています。
AI および高パフォーマンスコンピューティング向け専有 A30 GPU
NVIDIA A30 は、専用 GPU、1 GPU あたり 24 GB の VRAM、および単一 GPU から Multi-GPU へのスケーリング機能が必要なワークロードに適したバランス型の選択肢です。
NVIDIA A30 GPU
NVIDIA A30 は AI inference、軽量トレーニング、HPC、専門的な計算ワークロードに適合。
24 GB VRAM/GPU
各 GPU は 24 GB VRAM を備えており、中規模 AIモデル、computer vision およびデータ pipeline をサポートしています。
8 GPU まで拡張
ワークロード規模とデプロイメント予算に合わせて、1~8 GPU の構成から選択できます。
Dedicated GPU
Dedicated プラン。安定したワークロードで専有リソースと一貫したパフォーマンスが必要な場合に適しています。
AI・HPC規模に応じてA30構成を選択
| サービスプラン | 価格/月 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A30 x1 | 6,415,200đ/月 | 1 GPU | 16 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 登録 |
| A30 x2 | 12,830,400đ/月 | 2 GPU | 30 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 登録 |
| A30 x4 | 25,660,800 VND/月 | 4 GPU | 50 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 登録 |
| A30 x8 | 51,321,600đ/月 | 8 GPU | 94 Core | 384 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: No | 登録 |
| サービスプラン | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | Disk | タイプ | 注記 | 価格/月 | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A30 x1 | 1 GPU | 16 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 256 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 6,415,200đ/月 | 登録 |
| A30 x2 | 2 GPU | 30 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 12,830,400đ/月 | 登録 |
| A30 x4 | 4 GPU | 50 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 1024 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 25,660,800 VND/月 | 登録 |
| A30 x8 | 8 GPU | 94 Core | 384 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: No | 2048 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 51,321,600đ/月 | 登録 |
すべてのプランに適用
- NVIDIA A30
- Dedicated
AI inference、HPC および Computer vision に最適化
NVIDIA A30 は安定したパフォーマンスと適切なコストが必要なワークロード向けに柔軟な専用 GPU 構成を提供します。
AI inference最適化
A30 は、inference、Model serving、Computer vision、および AI データ処理の Workload に的確に対応します。
コスト効率的
専用 GPU を必要としながらも、上位 GPU と比較してコスト最適化を図りたいプロジェクトに適しています。
複数のGPUティア
必要に応じて並列容量をスケーリングするため、1、2、4 または 8 GPU を選択
大容量集約 VRAM
8 GPU 構成により、マルチバッチ Workload またはビッグデータ向けに合計 192 GB VRAM を提供します。
柔軟な請求サイクル
1ヶ月から60ヶ月の課金サイクルに対応します。
デプロイサポート
HiTechCloud はドライバー、CUDA、AI framework およびワークロードに適した構成についてアドバイスします。
NVIDIA A30 に適したデプロイ シナリオ
Inference API、chatbot、embedding、OCR、および production AI pipeline をデプロイします。
画像処理、ビデオアナリティクス、物体検出、およびコンピュータビジョン workload。
計算、シミュレーション、データ分析、専用 GPU ワークロードを加速します。
GPU instance パフォーマンス高による多様なワークロード対応
強力な容量で、AI/ML および高パフォーマンス workload をあらゆる規模で加速するように最適化されています。
幅広いインフラストラクチャオプション
学習、inference、fine-tuning — HiTechCloud は、ニーズに合わせた豊富な GPU オプション、透明性のある料金体系、オンデマンド デプロイ環境を提供しています。
NVIDIA リファレンスアーキテクチャに準拠
HiTechCloud GPU instance は NVLink/PCIe、InfiniBand(RDMA)、RAIL トポロジを組み合わせ、AI/HPC パフォーマンスを最適化します。
高性能 GPU クラスター用の3つのコア接続レイヤー
AI workload が確実にスケーリングし、帯域幅のボトルネックを緩和し、大規模での パフォーマンス を維持するように設計されたネットワークおよび GPU ファブリック。
NVLink / PCIe Switch
GPU間の高速接続(ノード内および複数ノード間)、学習中のボトルネック削減
InfiniBand (RDMA)
低レイテンシ接続、分散学習に最適化され、サーバーの処理負荷を削減します。
RAIL Topology
並列ネットワークアーキテクチャにより、高い帯域幅、冗長性、すべての規模における安定したパフォーマンスを実現します。
GPU 自動スケーリングおよび使用効率の最適化
単一のGPUから大規模クラスタまで、HiTechCloudは需要に先立ってリソースをプロビジョニングし、各instanceのパフォーマンスを最大限に引き出します。
Kubernetes による自動スケーリング
GPU リソースを小規模から数千個の GPU まで自動的にスケーリングし、必要となる前に予測とプロビジョニング機能を備えています。
すべてのアクセス接続のセキュリティ
SSH、TCP、HTTP でのアクセスに対応し、ビジネスデータを保護する統合された保護レイヤーとアクセス制御を完全に実装します。
MIG による GPU パフォーマンス最適化
単一 GPU を複数の独立した Instance に分割し、複数の AI Workload を並列実行して、リソース利用を最適化し、インフラストラクチャ コストを削減します。
透明性のある料金、隠れた費用なし
大規模な学習からリアルタイム inference まで — 実際に実行する場合のみ支払い、すべての AI workload と高パフォーマンス要件に対応するために構築された GPU Cloud プラットフォームで。
GPU instance を実行する準備はできていますか。
登録から GPU Instance 起動まで 5 分以内 — 複雑な設定なし、リソース予約なし、アイドル時の料金なし。デプロイして実行し、ご利用分のみお支払いください。
Compute だけでなく、シンプルなクラウド エコシステム内で管理、スケール、開発のすべてを行うことができます。
AgentBase
エンタープライズグレードのインフラストラクチャ上で、AI agent を安全に大規模にデプロイおよび運用するための統合管理プラットフォーム。
AgentBase を探索AI Platform
学習、Fine-tuning、デプロイのための統一プラットフォーム。あらゆる規模の AIモデルに対応しています。
AI Platform を探索するVector Database
高速検索、リアルタイム分析、ログ、大規模なイベントデータ、および RAG 向けベクトルデータベースに対応しています。
Vector database を探索するKubernetes
コンテナオーケストレーション、AI service、および GPU Cloud ワークロード向けの Managed Kubernetes。
Kubernetes を探索東南アジア全域で自信を持ってスケーリング
システムとアプリケーションをユーザーにより近い場所にデプロイし、レイテンシを削減して地域の規制要件に対応します。
Bangkok
BKK-01
Ho Chi Minh
HCM-01 · HCM-02 · HCM-03
Ha Noi
HAN-01 · HAN-02
企業のデジタルトランスフォーメーション導入を支援するパートナー
大企業と急成長するスタートアップは、セキュアで高パフォーマンスな AI Cloud ソリューションを備えた HiTechCloud を選択しており、これらのソリューションにより、イノベーション実現とスケーリングが可能になります。
貴社企業に具体的な課題はありますか?HiTechCloud はサポートの準備ができています。
HiTechCloud チームは、GPU アーキテクチャ、ネットワーク、セキュリティ、および実際のワークロードに適合した運用モデルに関するアドバイスを提供します。
よくあるご質問
HiTechCloud で NVIDIA A30 構成を選択する前のクイックファクト。
NVIDIA A30 はどのような workload に適していますか?
AI inference、model serving、computer vision、軽量トレーニング、HPC、および GPU データ処理に適しています。
A30 x4 または x8 を選択するべき場合は?
並列処理、大規模バッチ、多数の inference タスク、または大容量の合計 VRAM を必要とする Workload の場合は、マルチ GPU 構成を選択してください。
A30はmodel servingに適していますか?
はい。A30 はモデルサービング、バッチ推論、Computer vision、高い信頼性が必要な AI API に適しています。
A30はA10Gとどう異なるか
A30 は一般的にデータセンター Workload、inference および安定した GPU 計算により適しています。A10G は汎用および media Workload の方により適しています。
A30での実行のためにデータをどのように準備すべきですか。
データセット、モデルウェイト、およびチェックポイントは高速ストレージに保持し、データローディング時間を削減およびバッチ処理を高速化します。
どの請求サイクルを選択できますか?
サポートプランは 1 ヶ月、3 ヶ月、6 ヶ月、12 ヶ月、および長期サイクルで利用できます。
NVIDIA A30 Workload の構成についての相談をお探しですか?
HiTechCloud は GPU、コア、RAM、ストレージ、ドライバ、CUDA および framework を選択する際、デプロイのニーズに応じた構成を支援します。




























































































































