더 빠른 시뮬레이션, 와트당 더 높은 성능.
대규모 복잡한 모델의 학습 시간을 상당히 단축합니다.
실제 배포 규모의 AI 애플리케이션을 위한 초저 지연 시간 및 높은 처리량.
안정적인 성능이 필요한 AI training, inference 및 HPC 전용 물리 GPU
HiTechCloud Bare Metal GPU는 전용 GPU 리소스를 제공하여 기업이 운영 체제, driver, framework, 데이터 및 Workload 스케줄에 대한 직접적인 제어 권한을 갖도록 합니다.
본 서비스는 H100, B200, GH200 및 AMD Instinct 구성을 통해 Distributed training과 AI inference 모두에 적합하며, 성능 요구 사항에 맞춘 유연한 네트워킹 선택 사항 및 초고속 NVMe를 제공합니다.
HiTechCloud Bare Metal GPU만의 차별점은 무엇입니까?
전용 GPU 인프라, 고속 네트워크 및 배포 전문가가 AI workload를 안정적이고 보안되며 확장하기 쉽게 유지합니다.
전용 GPU
GPU를 전적으로 사용하며, 공유 리소스가 없고 다른 시스템의 간섭을 받지 않습니다.
고성능 네트워크 아키텍처
고성능 GPU 클러스터, 높은 대역폭 및 Node 간 최적화된 데이터 전송을 통해 AI training 및 inference를 위한 유연한 인프라를 제공합니다.
Workload 간편 마이그레이션
NVIDIA 및 AMD GPU 워크로드에 최적화되었으며 기존 시스템을 최소한의 변경으로 마이그레이션하는 것을 지원합니다.
AI 전문가 지원
SLURM, container, AI framework 및 통합 지원 전문가 팀을 통해 배포를 단순화합니다.
inference에 유연한 구성
실제 수요에 따른 유연한 컴퓨팅으로 AI inference 워크로드의 성능과 비용을 최적화합니다.
OS & 소프트웨어 제어
프로젝트 요구사항에 따라 운영 체제, GPU 드라이버, CUDA, ROCm 및 framework를 자유롭게 설치할 수 있습니다.
모든 AI Workload에 적합한 구성 선택
전용 GPU에서 distributed training 및 AI inference를 모두 지원하며, 유연한 네트워킹 옵션과 성능 및 비용 목표에 맞게 구성된 스토리지를 제공합니다.
비용 최적화
적절한 GPU, 스토리지 및 결제 주기를 선택하여 대규모 AI 성능 대비 예산을 균형있게 조정합니다.
전체 제어
개별 요구 사항에 따라 OS, driver, runtime, security policy, 데이터 및 job 일정을 관리합니다.
확장 준비 완료
GH200 inference부터 training을 위한 HGX H100, HGX B200, MI300X, MI325X 및 MI355X 클러스터까지 지원합니다.
고속 Network
선택한 구성에 따라 25 Gbps, 100 Gbps, 200 Gbps 및 400 Gbps GPU 연결 선택 사항을 제공합니다.
빠른 배포
HiTechCloud는 GPU, CPU, RAM, NVMe, framework 및 운영 방안 자문을 지원합니다.
다양한 Workload에 적합
Distributed training, Model serving, HPC simulation, Computer vision 및 GenAI 운영에 사용됩니다.
AI Workload에 따라 GPU bare metal을 선택합니다
가격은 VAT를 제외합니다. 청구 주기를 선택하면 슬라이더의 모든 가격이 동시에 업데이트되어 구성을 쉽게 비교할 수 있습니다.
| 서비스 요금제 | 가격/월 | GPU | CPU | RAM | GPU Network | Network | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMD MI355X | 552,018,240 VND/월 | 8 x AMD MI355X 288 GB | 2 x AMD EPYC 9575F | 3 TB RAM | 8 x 400 Gbps | 100 Gbps | 회원가입 |
| NVIDIA HGX B200 | 696,651,840 VND/월 | 8 x NVIDIA B200 192 GB | 2 x AMD EPYC 9575F | 3 TB RAM | 8 x 400 Gbps | 200 Gbps Network | 회원가입 |
| AMD MI325X | 241,056,000 VND/월 | 8 x AMD MI325X 256 GB | 2 x AMD EPYC 9575F | 3 TB RAM | 8 x 400 Gbps | 100 Gbps Network | 회원가입 |
| AMD MI300X | 445,953,600đ/월 | 8 x AMD MI300X 192 GB | 2 x AMD EPYC 9534 | 2 TB RAM | 8 x 400 Gbps | 100 Gbps Network | 회원가입 |
| NVIDIA HGX H100 | 554,428,800 VND/월 | 8 x NVIDIA H100 80 GB SXM | 2 x Intel Platinum 8480+ | 2 TB RAM | 8 x 400 Gbps | 25 Gbps Network | 회원가입 |
| NVIDIA GH200 | 59,962,680 VND/월 | 1 x NVIDIA GH200 Superchip 96 GB | NVIDIA Grace CPU | 480 GB RAM | 필요 없음 | 25 Gbps Network | 회원가입 |
| 서비스 요금제 | GPU | CPU | Core | RAM | Disk OS | Disk Addons | GPU Network | Network | Bandwidth | IP | 가격/월 | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMD MI355X | 8 x AMD MI355X 288 GB | 2 x AMD EPYC 9575F | 128 cores / 256 threads @ 3.3 GHz | 3 TB RAM | 2 x 960 GB NVMe | 8 x 7.68 TB NVMe | 8 x 400 Gbps | 100 Gbps | Unlimited | 1 IPv4 / 1 IPv6 | 552,018,240 VND/월 | 회원가입 |
| NVIDIA HGX B200 | 8 x NVIDIA B200 192 GB | 2 x AMD EPYC 9575F | 128 cores / 256 threads @ 3.3 GHz | 3 TB RAM | 2 x 1.92 TB NVMe | 8 x 3.84 TB NVMe | 8 x 400 Gbps | 200 Gbps Network | Unlimited | 1 IPv4 / 1 IPv6 | 696,651,840 VND/월 | 회원가입 |
| AMD MI325X | 8 x AMD MI325X 256 GB | 2 x AMD EPYC 9575F | 128 cores / 256 threads @ 3.3 GHz | 3 TB RAM | 2 x 960 GB NVMe | 8 x 3.84 TB NVMe | 8 x 400 Gbps | 100 Gbps Network | Unlimited | 1 IPv4 / 1 IPv6 | 241,056,000 VND/월 | 회원가입 |
| AMD MI300X | 8 x AMD MI300X 192 GB | 2 x AMD EPYC 9534 | 128 cores / 256 threads @ 2.45 GHz | 2 TB RAM | 2 x 960 GB NVMe | 8 x 3.84 TB NVMe | 8 x 400 Gbps | 100 Gbps Network | Unlimited | 1 IPv4 / 1 IPv6 | 445,953,600đ/월 | 회원가입 |
| NVIDIA HGX H100 | 8 x NVIDIA H100 80 GB SXM | 2 x Intel Platinum 8480+ | 112 cores / 224 threads @ 2.0 GHz | 2 TB RAM | 2 x 480 GB NVMe | 8 x 3.84 TB NVMe | 8 x 400 Gbps | 25 Gbps Network | Unlimited | 1 IPv4 / 1 IPv6 | 554,428,800 VND/월 | 회원가입 |
| NVIDIA GH200 | 1 x NVIDIA GH200 Superchip 96 GB | NVIDIA Grace CPU | 72 Cores @ 3.1 GHz | 480 GB RAM | 1 x 960 GB NVMe | 1 x 3.84 TB NVMe | 필요 없음 | 25 Gbps Network | Unlimited | 1 IPv4 / 1 IPv6 | 59,962,680 VND/월 | 회원가입 |
Áp dụng cho tất cả các cấu hình
- Toàn quyền OS và driver
- GPU chuyên dụng, không chia sẻ
- Unlimited bandwidth
어떤 구성이 적합한지 여전히 확실하지 않으신가요?
적합한 GPU 클러스터 선택
HiTechCloud 팀이 Training과 inference 클러스터 중에서 선택하고, 클러스터 크기를 정하며, 각 use case에 맞는 적절한 비용 수준을 권장하는 것을 도와드립니다.
framework 최적화
driver, CUDA, ROCm, container runtime, SLURM, PyTorch, TensorFlow 또는 적절한 MLOps 솔루션 선택을 지원합니다.
Storage 및 network 설계
대규모 dataset의 bottleneck을 줄이기 위해 NVMe, 25 Gbps에서 200 Gbps 네트워크 및 고속 GPU 연결 컨설팅을 제공합니다.
동남아시아 전역에서 자신감 있게 확장하십시오
시스템 및 애플리케이션을 사용자에게 더 가깝게 배포하여 지연 시간을 줄이고 지역 규정 준수 요구사항을 충족합니다.
Bangkok
01- BKK-01
Ho Chi Minh
03- HCM-01
- HCM-02
- HCM-03
Ha Noi
02- HAN-01
- HAN-02
디지털 변환 여정에서 1,000+ 기업을 지원합니다.
빠르게 성장하는 기업과 스타트업은 보안, 고성능 및 확장이 용이한 AI Cloud 솔루션을 위해 HiTechCloud를 선택합니다.
LLM, computer vision, multimodal AI 학습, 대규모 checkpoint 및 복잡한 데이터 pipeline.
Chatbot, RAG, embedding, 권장사항 및 Model serving을 낮은 지연 시간으로 제공합니다.
simulation, rendering, data science, computational Workload 및 빅데이터 분석을 가속화합니다.
작업 실행 환경을 구축하고, 모델을 관리하며, checkpoint를 저장하고 리소스를 안정적으로 확장합니다.
자주 묻는 질문
HiTechCloud에서 Bare Metal GPU를 선택하기 전에 빠른 정보를 확인합니다.
어떤 workload가 Bare Metal GPU에 적합합니까?
AI training, fine-tuning, inference, HPC, simulation, computer vision, rendering 및 전용 GPU가 필요한 모든 Workload에 적합합니다.
공유 GPU와의 차이점은 무엇입니까?
Bare Metal GPU는 전용 물리 리소스를 제공하여 OS, 드라이버, 데이터 및 작업 스케줄 제어와 더 안정적인 성능을 보장합니다.
H100, B200, GH200 또는 AMD Instinct 중 무엇을 선택해야 할까요?
H100 및 B200은 training, fine-tuning 및 대규모 inference에 적합합니다. GH200은 비용 효율적인 inference에 적합합니다. AMD Instinct는 training 및 대용량 VRAM이 필요한 Workload에 적합합니다.
HiTechCloud에서 framework 배포를 지원합니까?
예. HiTechCloud는 필요에 따라 driver, CUDA, ROCm, container runtime, SLURM, PyTorch, TensorFlow 및 MLOps에 대한 컨설팅을 지원합니다.
어떤 결제 주기가 있습니까?
해당 서비스는 구성에 따라 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 및 60개월 주기를 지원합니다.
가격에 VAT가 포함되어 있습니까?
가격표는 VAT를 포함하지 않으며, 추가 storage, network, 운영 또는 맞춤형 배포에 따라 변경될 수 있습니다.




























































































































