NVIDIA DGX H200 は AI training、inference、HPC 向け大容量 VRAM 対応
NVIDIA H200 SXM5 141 GB、AMD Genoa CPU、ストレージ容量 6000 GB、1〜8基の GPU の任意選択を備えた GPU Cloud をデプロイします。
大容量メモリが必要なAIモデル向けH200 GPU Cloud
NVIDIA DGX H200 は、大容量 VRAM、安定したスループットおよび学習、fine-tuning または大規模モデル inference 用の複数 GPU スケーリングが必要な AI ワークロード向けに設計されています。
NVIDIA DGX H200
大容量VRAMを必要とするAIトレーニング、Fine-tuning、inference、およびHPC Workload向けのH200 SXM5 141 GB GPUインフラ。
H200 SXM5 141 GB
製品プランに応じて 1 GPU から 8 GPU の構成、141 GB から 2,048 GB まで VRAM の拡張が可能です。
AMD Genoa CPU
高コア数 AMD Genoa CPU はデータ pipeline、preprocessing および並列計算 workload を加速させます。
NVLink/P2P
P2PまたはNVLink 900 GB/sオプションは、マルチGPUワークロードにおけるGPU間のデータ交換効率を向上させます。
AI ワークロードに基づいて H200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H200.141S.44V | 109,981,800đ/月 | 1 GPU | AMD Genoa | 44 Core | 240 GB RAM | 141 GB VRAM | 登録 |
| 2H200.141S.88V | 205,500,240 VND/月 | 2 GPU | AMD Genoa | 88 Core | 370 GB RAM | 282 GB VRAM | 登録 |
| 4H200.141S.176V | 361,584,000 VND/月 | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 564 GB VRAM | 登録 |
| 8H200.141S.176V | 662,904,000 VND/月 | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1450 GB RAM | 2048 GB VRAM | 登録 |
| サービスプラン | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | NVLink/P2P | Disk | 注記 | 価格/月 | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H200.141S.44V | 1 GPU | AMD Genoa | 44 Core | 240 GB RAM | 141 GB VRAM | P2P: No | 6000 GB | Visible product • Single GPU AI compute | 109,981,800đ/月 | 登録 |
| 2H200.141S.88V | 2 GPU | AMD Genoa | 88 Core | 370 GB RAM | 282 GB VRAM | NVLink Supported | 6000 GB | Visible product • Multi-GPU ready | 205,500,240 VND/月 | 登録 |
| 4H200.141S.176V | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 564 GB VRAM | NVLink 900 GB/s | 6000 GB | Visible product • Training scale | 361,584,000 VND/月 | 登録 |
| 8H200.141S.176V | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1450 GB RAM | 2048 GB VRAM | NVLink 900 GB/s | 6000 GB | Visible product • Full-node AI compute | 662,904,000 VND/月 | 登録 |
すべてのプランに適用
- H200 SXM5 141 GB
- AMD Genoa
- 6000 GB
GenAI、HPC および企業 AI プラットフォーム向けに最適化
H200 構成により、実験検証、fine-tuning、学習、本番環境 inference のあらゆるステージで GPU 能力をスケールできます。
AI 向け大容量 VRAM
H200 SXM5 141 GB は LLM、multimodal AI、computer vision および大規模なバッチ inference に適しています。
Workload に応じてスケール
コスト、パフォーマンス、およびプロジェクトのスケーリング要件のバランスを取るために、1、2、4、または 8 GPU から選択します。
Storage 6000 GB
すべての H200 設定で dataset、モデルチェックポイント、artifact 用に 6,000 GB のディスクを提供。
複数の請求サイクル
1、3、6、12、24、36、48および60か月の条件で利用可能。
AI stack サポート
HiTechCloud は、ドライバー、CUDA、ランタイム、framework、および GPU Cloud デプロイ構成に関するコンサルティングをサポートします。
production 対応
トレーニング、Fine-tuning、RAG、embedding、inference、および企業向けAIプラットフォームのデプロイに適しています。
NVIDIA DGX H200に適したシナリオ
DGX H200 を使用して fine-tuning、instruction tuning、model evaluation および enterprise GenAI pipeline を実行します。
AI モデルを 141 GB/GPU の VRAM で実行でき、batch inference およびメモリ集約的な workload に適しています。
シミュレーション、データ分析、レンダリング、科学研究、GPU集約的な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 DGX H200 を選択する前の概要情報。
NVIDIA DGX H200 はどのような Workload に適していますか?
AI training、fine-tuning、inference、HPC、simulation、data science、および大容量VRAMが必要なworkloadに対応します。
H200 プランのディスク容量はいくらですか?
データ内のすべてのプランは 6,000 GB のディスク容量で構成されています。
DGX H200 と H100 の違いは?
DGX H200 は、大容量の GPU メモリ、大規模な dataset、および高い VRAM を要求する AIモデルを必要とする workload に適しています。
DGX H200 は LLM inference に適していますか。
はい。DGX H200 は LLM inference、fine-tuning、model serving、RAG pipeline および大規模メモリが必要な AI タスクに適しています。
HiTechCloud で H200 GPU の数を選択できますか。
はい。HiTechCloud はワークロードの規模に基づいて、GPU 数、CPU、RAM、ストレージ、ランタイム、およびフレームワークについてアドバイスします。
DGX H200 はいつ選択すべきか
モデル、batch size、またはdatasetが一般的なGPUの制限を超え、安定したデータセンター基盤が必要な場合に選択します。
ご利用いただける請求サイクルはどのようなものですか?
1、3、6、12、24、36、48、60 ヶ月のプランが利用可能です。
AI Workload 向け NVIDIA DGX H200 についての相談をお探しですか?
HiTechCloud は、GPU 数、VRAM、CPU core、storage、runtime、および要件に合わせた GPU Cloud 運用方案の選択をサポートいたします。




























































































































