ホアンサ諸島（西沙諸島）およびチュオンサ諸島（南沙諸島）は、ベトナムの不可分の領土です。
高パフォーマンス GPU インフラストラクチャ：NVIDIA® B300 SXM6 262 GB、AMD EPYC Turin、最大 2,304 GB VRAM、1.8 TB/s NVLink/P2P 接続により、大規模 AI Workload に対応。
NVIDIA® B300 SXM6 は GPU コンピュートパワー、大容量 VRAM、高速マルチ GPU インターコネクトを必要とする workload 向けに構築されています。1 GPU から 8 GPU までの構成により、企業が需要に応じて柔軟なスケーリングできます。
利用可能なパッケージは 1B300.30V、2B300.60V、4B300.120V、8B300.240V で、AMD EPYC Turin CPU、大容量メモリー、6,000 GB ディスク、および完全な請求サイクル対応です。
現世代の GPU を用いた AI training、inference、HPC、シミュレーション、および非常に大規模な VRAM を備えた大規模データ処理です。
AMD EPYC Turin CPUは多数のコアを備え、AI pipeline、preprocessing、data loader、並列計算workloadのバランスを実現します。
大規模モデル、大規模バッチ、マルチ GPU Workload 向けに、1〜8 GPU、288 GB から 2304 GB の VRAM を任意で選択可能。
高速 GPU インターコネクトは GPU 間の高速データ交換を実現し、distributed training と高パフォーマンス inference に対応します。
| サービスプラン | 価格／月 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1B300.30V | 198,569,880đ/月 | 1 GPU | AMD EPYC Turin | 30 Core | 275 GB RAM | 288 GB VRAM | 登録 |
| 2B300.60V | 347,723,280 VND/月 | 2 GPU | AMD EPYC Turin | 60 Core | 550 GB RAM | 576 GB VRAM | 登録 |
| 4B300.120V | 646,030,080 VND/月 | 4 GPU | AMD EPYC Turin | 120 Core | 1100 GB RAM | 1152 GB VRAM | 登録 |
| 8B300.240V | 1,242,643,680 VND/月 | 8 GPU | AMD EPYC Turin | 240 Core | 2200 GB RAM | 2304 GB VRAM | 登録 |
| サービスプラン | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | NVLink/P2P | Disk | 価格／月 | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1B300.30V | 1 GPU | AMD EPYC Turin | 30 Core | 275 GB RAM | 288 GB VRAM | NVLink 1.8 TB/s | 6000 GB | 198,569,880đ/月 | 登録 |
| 2B300.60V | 2 GPU | AMD EPYC Turin | 60 Core | 550 GB RAM | 576 GB VRAM | NVLink 1.8 TB/s | 6000 GB | 347,723,280 VND/月 | 登録 |
| 4B300.120V | 4 GPU | AMD EPYC Turin | 120 Core | 1100 GB RAM | 1152 GB VRAM | P2P 1.8 TB/s | 6000 GB | 646,030,080 VND/月 | 登録 |
| 8B300.240V | 8 GPU | AMD EPYC Turin | 240 Core | 2200 GB RAM | 2304 GB VRAM | P2P 1.8 TB/s | 6000 GB | 1,242,643,680 VND/月 | 登録 |
NVIDIA® B300 SXM6は単一 GPU からMulti-GPU node へのスケーリングに対応し、AIプロダクト開発の各段階をサポート。
LLM 学習、Computer vision、推奨、Speech AI、および大容量 GPU メモリが必要なマルチモーダルモデルの学習に適しています。
AIモデル配信を加速し、production環境のアプリケーション、chatbot、embedding、RAG、および企業AI systems に対応します。
科学計算ワークロード、工学シミュレーション、データ分析およびハイパフォーマンスレンダリングに対応。
1、2、4 または 8 GPU の選択により、モデル開発の各段階と Compute ニーズに応じたスケーリングが可能です。
各プランには6,000 GBのディスクが含まれており、dataset、checkpoint、model artifactsおよび開発環境の保存に適しています。
HiTechCloudは、構成の選択、ランタイム環境、ドライバー、framework、GPU Workloadの運用に関するコンサルティングを支援します。
言語モデルまたはマルチモーダルモデルのpre-training、Fine-tuning、alignment、評価向けのB300 SXM6クラスター。
Chatbot、画像分析、音声、レコメンデーション、および社内AIプラットフォーム向けのinferenceをデプロイします。
研究、シミュレーション、科学技術計算、rendering、および大規模データ処理を高速化します。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
BKK-01
HCM-01 · HCM-02 · HCM-03
HAN-01 · HAN-02
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。
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。
HiTechCloud で NVIDIA® B300 SXM6 構成を選択する前の概要情報。
AI training、fine-tuning、inference、HPC、simulation、rendering、ビッグデータ処理、大容量 VRAM が必要な Workload に適しています。
1 GPU は実験やサイズの小さいワークロードに適しています。2、4 および 8 GPU は大規模モデル、distributed training、高負荷推論またはスケーリングが必要なパイプラインに適しています。
すべてのプランで AMD EPYC Turin CPU を使用し、コア数は GPU の数に応じて増加します。
はい。B300 SXM6 は LLM Fine-tuning、Multi-GPU ワークロード、高帯域幅と大容量 VRAM が必要な AI pipeline のトレーニングに適しています。
8 GPU 構成は大規模モデル、Distributed training、高負荷 inference、大規模バッチ処理、およびクラスター全体にスケーリングされるワークロードに適しています。
HiTechCloud は CUDA、ドライバ、container ランタイム、PyTorch、TensorFlow、ストレージ、AI 目標に適した運用モデルについて助言します。
1、3、6、12、24、36、48、60 ヶ月のプランが利用可能です。
HiTechCloud は、GPU 数、VRAM、CPU コア数、runtime 環境、および予算内の運用ロードマップの選択を支援。
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