NVIDIA DGX H100 – AI Training、Inference および高パフォーマンス HPC 向け
1〜8 GPUの任意選択、最大640 GBのVRAM、AMD Genoa/Intel Platinum CPU、および高度なAI Workload向けの高速P2P接続を備えたNVIDIA H100 SXM5/HBM3 GPUインフラストラクチャ。
安定したパフォーマンスが必要な AI workload 向け H100 Cloud GPU
NVIDIA DGX H100 は、強力な GPU、大容量の VRAM および複数 GPU スケーリング機能が必要な AI 学習、Fine-tuning、推論および HPC ワークロード向けに設計されています。
NVIDIA DGX H100
AI training、fine-tuning、inference、HPC および大規模ビッグデータ workload 向けの H100 GPU インフラストラクチャ。
H100 SXM5/HBM3 80 GB
single GPUからfull-node 8 GPUまで、多様なデプロイ規模に対応する任意のH100 80 GB VRAM。
AMD Genoa / Intel Platinum
高パフォーマンスCPUにより、データpipeline、前処理、並列計算タスクの負荷をバランスよく処理します。
P2P 900 GB/s
マルチ GPU プランは、Distributed training および inference 向けの高速ピアツーピア相互接続をサポートしています。
AI ワークロード規模に応じて H100 構成を選択
| サービスプラン | 価格/月 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H100.80S.30V | 111,583,930 VND/月 | 1 GPU | AMD Genoa | 24 Core | 240 GB RAM | 80 GB VRAM | 登録 |
| 2H100.80S.80V | 86,508,000đ/月 | 2 GPU | AMD Genoa | 80 Core | 370 GB RAM | 160 GB VRAM | 登録 |
| 4H100.80S.176V | 173,016,000đ/月 | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 320 GB VRAM | 登録 |
| 8H100.80S.176V | 346,032,000 VND/月 | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1480 GB RAM | 640 GB VRAM | 登録 |
| サービスプラン | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | 接続性 | Disk | 注記 | 価格/月 | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H100.80S.30V | 1 GPU | AMD Genoa | 24 Core | 240 GB RAM | 80 GB VRAM | P2P: No | 3500 GB | Visible product • Single GPU ready | 111,583,930 VND/月 | 登録 |
| 2H100.80S.80V | 2 GPU | AMD Genoa | 80 Core | 370 GB RAM | 160 GB VRAM | P2P 900 GB/s | 512 GB Up to | Visible product • Dual GPU ready | 86,508,000đ/月 | 登録 |
| 4H100.80S.176V | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 320 GB VRAM | P2P 900 GB/s | 512 GB Up to | Visible product • Training scale | 173,016,000đ/月 | 登録 |
| 8H100.80S.176V | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1480 GB RAM | 640 GB VRAM | P2P 900 GB/s | 512 GB Up to | Visible product • Full-node AI compute | 346,032,000 VND/月 | 登録 |
すべてのプランに適用
- H100 SXM5 80 GB
- AMD Genoa
AI、HPC、および計算集約的ワークロード向けに最適化
NVIDIA DGX H100 は、単一 GPU からフル Multi-GPU ノードまで複数の選択肢を提供し、AI 製品の各段階でスケーリングできます。
LLM対応
Fine-tuning、inference、RAG、embedding、および大規模言語モデルの実験に最適。
マルチ GPU スケーリング
開発から production まで、ニーズに応じて 1、2、4 または 8 個の H100 GPU を選択してください。
柔軟な構成範囲
複数の HGX、HBM3、DGX H100 Cloud 製品グループが異なる請求サイクルで提供されています。
VRAM640GB対応
8 GPU構成は、大規模バッチ、大規模モデル、および高負荷inference向けに大容量の総VRAMを提供します。
Dedicated GPU
Dedicated 製品は、安定したパフォーマンスと分離されたリソースが必要な環境に適しています。
デプロイサポート
HiTechCloud は、構成、ランタイム環境、ドライバー、適切な AI フレームワークについてコンサルティングを提供します。
NVIDIA DGX H100 に適したデプロイシナリオ
Chatbot、RAG、embedding、recommendation、AI application production に H100 をデプロイ。
4–8 GPUプランは、training、Distributed trainingのWorkload、および大規模なAI pipelineをサポートします。
HPC、rendering、simulation、データ分析、および高度なエンジニアリングアプリケーションを高速化します。
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 での NVIDIA DGX H100 構成選択前の要点
NVIDIA DGX H100はどのようなworkloadに適していますか?
AI training、Fine-tuning、inference、HPC、simulation、rendering、および高パフォーマンスな H100 GPU を必要とする Workload に適しています。
1つのGPUと複数のGPUのどちらを選ぶべきですか。
1 GPUは実験、小規模なfine-tuning、inferenceに適しています。2、4、または8 GPUはトレーニング、高負荷なinference、大規模モデルに適しています。
どの請求サイクルが利用可能ですか?
製品によって異なりますが、1 日、1 週間、1 ヶ月、3 ヶ月、6 ヶ月、12 ヶ月、およびより長期のサイクルが利用できます。
DGX H100はLLMとGenerative AIに適していますか?
はい。DGX H100 は training、fine-tuning、LLM inference、generative AI、computer vision、および高パフォーマンスが必要な HPC workload に適しています。
標準的なGPUの代わりにDGX H100を選ぶべき時期はいつですか?
ワークロードが大容量 VRAM、高帯域幅、複数 GPU、短い学習時間、安定したデータセンター環境を必要とする場合。
HiTechCloud はどの framework 環境をサポートしていますか?
HiTechCloud は CUDA、ドライバー、PyTorch、TensorFlow、コンテナ、ストレージ、および企業の AI パイプラインに適したランタイムについてご提案します。
予算に合わせた構成についてアドバイスをいただけますか?
はい。HiTechCloud は技術目標と予算の両方に合致する GPU 数、CPU コア、RAM、ストレージ、および賃貸期間の選択を支援します。
AI Workload 向け NVIDIA DGX H100 構成についてのご相談はございませんか。
HiTechCloud は GPU 数、VRAM、CPU コア、ストレージ、ランタイム環境、および予算に合わせた運用計画の選択を支援します。




























































































































