NVIDIA RTX 6000 Ada – Cloud GPU AI & 次世代グラフィックス
NVIDIA RTX 6000 Ada、HiTechCloud – Ada LovelaceアーキテクチャのGPUであり、AI、Deep Learning、3Dレンダリング、複雑なシミュレーションに高いパフォーマンスを発揮します。企業向けのハイエンドなCloud GPUソリューションです。
Cloud GPU RTX 6000 Ada で AI、Deep Learning、レンダリング、複雑なシミュレーション対応。
HiTechCloud の NVIDIA RTX 6000 Ada は GPU あたり 48 GB VRAM、AMD Genoa CPU、最大 8 GPU への拡張構成を提供し、高パフォーマンス GPU インフラストラクチャが必要な企業向けです。
NVIDIA RTX 6000 Ada Cloud GPU
AI、Deep learning、3D レンダリング、シミュレーション、およびハイエンドなグラフィックスワークフロー向けの Ada Lovelace アーキテクチャ採用 Cloud GPU。
48 GB VRAM/GPU
AIモデル、複雑な3Dシーン、データ可視化およびGPU集約的なパイプライン処理用の大容量VRAM。
8 GPU まで拡張
1〜8基のGPU構成と最大384 GBの総VRAMを備え、大規模な企業Workloadに適しています。
AMD Genoa
AMD Genoa CPU プラットフォームと RTX 6000 Ada の組み合わせにより、次世代 GPU Cloud のパフォーマンスを最適化します。
AI、レンダリング、グラフィックス Workload 向けの RTX 6000 Ada 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 6000 Ada x1 | 19,245,600 VND/月 | 1 GPU | AMD Genoa | 10 Core | 60 GB RAM | 48 GB VRAM | 登録 |
| RTX 6000 Ada x2 | 38,491,200 VND/月 | 2 GPU | AMD Genoa | 20 Core | 120 GB RAM | 96 GB VRAM | 登録 |
| RTX 6000 Ada x4 | 77,176,800 VND/月 | 4 GPU | AMD Genoa | 40 Core | 240 GB RAM | 192 GB VRAM | 登録 |
| RTX 6000 Ada x8 | 154,159,200đ/月 | 8 GPU | AMD Genoa | 80 Core | 480 GB RAM | 384 GB VRAM | 登録 |
| サービスプラン | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | P2P | Disk | タイプ | 注記 | 価格/月 | アクション |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 6000 Ada x1 | 1 GPU | AMD Genoa | 10 Core | 60 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 6000 Ada Cloud GPU | 19,245,600 VND/月 | 登録 |
| RTX 6000 Ada x2 | 2 GPU | AMD Genoa | 20 Core | 120 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: 50 GB/s | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 6000 Ada Cloud GPU | 38,491,200 VND/月 | 登録 |
| RTX 6000 Ada x4 | 4 GPU | AMD Genoa | 40 Core | 240 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: 50 GB/s | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 6000 Ada Cloud GPU | 77,176,800 VND/月 | 登録 |
| RTX 6000 Ada x8 | 8 GPU | AMD Genoa | 80 Core | 480 GB RAM | 384 GB VRAM | P2P: 50 GB/s | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 6000 Ada Cloud GPU | 154,159,200đ/月 | 登録 |
すべてのプランに適用
- RTX 6000 Ada 48 GB
- AMD Genoa
- 512 GB Up to
- Dedicated
AI、Deep Learning、3D レンダリング、複雑なシミュレーションに対応した柔軟性。
NVIDIA RTX 6000 Ada により企業は高度なクラウド GPU をデプロイし、パフォーマンスを最適化し、実際の需要に応じてスケーリングできます。
Ada Lovelace アーキテクチャ
AI、ray tracing、レンダリング、シミュレーション、およびプロフェッショナルなグラフィックス処理向けの次世代 GPU パフォーマンス。
AI 向け大容量 VRAM
48 GB VRAM/GPU は inference、fine-tuning、computer vision、中規模の大規模モデルおよびメモリ集約的な workload に適しています。
P2P cho multi-GPU
2 個以上の GPU 構成は 50 GB/s ピアツーピアに対応し、並列処理に適しています。
Premium Dedicated GPU
dedicated リソースにより Workload の安定性を確保し、パフォーマンスを維持し、本番環境に適合させる。
複数の請求サイクル
1 ヶ月から 60 ヶ月の契約期間に対応しており、予算最適化が容易です。
デプロイサポート
HiTechCloud は、CUDA、ドライバー、AI framework、レンダリングエンジン、および最適な GPU 構成に関するコンサルティングをサポートします。
NVIDIA RTX 6000 Ada に適したシナリオ
AIモデル、Computer vision、NLP、inference、Fine-tuningのデプロイ、およびDeep learningの検証。
3D rendering、ray tracing、CAD、DCC、visualization、media processing および複雑なシミュレーション向けに最適化されています。
物理的な GPU インフラへの初期投資なしで、必要に応じて RTX 6000 Ada 専有環境を利用。
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 RTX 6000 Ada 構成を選択する前の概要情報。
NVIDIA RTX 6000 Ada はどのようなワークロードに適していますか?
AI、deep learning、inference、3D レンダリング、CAD、visualization、複雑なシミュレーション、および cloud GPU 上のプロフェッショナルグラフィックスに適しています。
RTX 6000 Ada x4 または x8 はいつ選択すべきですか?
大容量 VRAM、並列処理、大規模レンダリング、またはリソース集約的 AI パイプラインが必要な場合は、Multi-GPU 構成を選択してください。
RTX 6000 Ada はレンダースタジオに適していますか?
はい。RTX 6000 AdaはDimensional studioやVFX、CAD、visualization、digital twin、プロフェッショナルなメディアpipelineに適しています。
RTX 6000 Ada は AI に使用できますか?
はい。大容量 VRAM と高パフォーマンスにより、RTX 6000 Ada は inference、fine-tuning、computer vision および AIモデル開発に適しています。
RTX 6000 Ada と RTX 4000 Ada のどちらを選ぶべき場合は。
より大容量の VRAM、複雑なレンダリング、より大規模な AI workload、または多数のタスクの安定並列実行が必要な場合。
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、長期サイクルで利用可能です。
NVIDIA RTX 6000 Ada の構成について workload 向けにコンサルテーションが必要ですか?
HiTechCloud は GPU 数、コア、RAM、ストレージ、ドライバー、CUDA、レンダリングエンジンおよび AI フレームワークをデプロイ要件に合わせて選択できます。




























































































































