AI 및 고성능 컴퓨팅용 Dedicated A30 GPU
NVIDIA A30은 dedicated GPU, GPU당 24 GB VRAM 및 single GPU에서 multi-GPU로의 확장성이 필요한 workload를 위한 균형 잡힌 선택입니다.
NVIDIA A30 GPU
NVIDIA A30 GPU는 AI inference, 경량 training, HPC 및 전문화된 compute workload에 적합합니다.
24 GB VRAM/GPU
각 GPU는 24 GB VRAM을 갖추고 있으며, 중급 규모 AI 모델, computer vision 및 data pipeline을 지원합니다.
8개 GPU로 확장
Workload 규모 및 배포 예산에 맞게 1~8 GPU 구성을 선택합니다.
Dedicated GPU
전용 자원과 일관된 성능이 필요한 안정적인 Workload에 적합한 Dedicated 요금제입니다.
AI 및 HPC 규모에 따라 A30 구성 선택
| 서비스 요금제 | 가격/월 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A30 x1 | 6,415,200đ/월 | 1 GPU | 16 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 회원가입 |
| A30 x2 | 12,830,400đ/월 | 2 GPU | 30 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 회원가입 |
| A30 x4 | 25,660,800đ/월 | 4 GPU | 50 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 회원가입 |
| A30 x8 | 51,321,600 VND/월 | 8 GPU | 94 Core | 384 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: No | 회원가입 |
| 서비스 요금제 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | Disk | 유형 | 참고 사항 | 가격/월 | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A30 x1 | 1 GPU | 16 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 256 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 6,415,200đ/월 | 회원가입 |
| A30 x2 | 2 GPU | 30 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 12,830,400đ/월 | 회원가입 |
| A30 x4 | 4 GPU | 50 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 1024 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 25,660,800đ/월 | 회원가입 |
| A30 x8 | 8 GPU | 94 Core | 384 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: No | 2048 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 51,321,600 VND/월 | 회원가입 |
전체 플랜에 적용
- NVIDIA A30
- Dedicated
AI inference, HPC 및 Computer vision 최적화
NVIDIA A30은 안정적인 성능과 합리적인 비용이 요구되는 Workload를 위해 유연한 Dedicated GPU 구성을 제공합니다.
AI inference 최적화
A30은 inference, model serving, computer vision 및 AI 데이터 처리 workload를 잘 처리합니다.
합리적인 비용
전용 GPU가 필요하지만 상위 등급의 GPU 대비 비용 최적화를 원하는 프로젝트에 적합합니다.
다양한 GPU 티어
필요에 따라 병렬 용량을 확장하려면 1, 2, 4 또는 8 GPU를 선택합니다.
대용량 누적 VRAM
8 GPU 구성은 다중 배치 또는 빅데이터 Workload를 위해 총 192 GB VRAM을 제공합니다.
유연한 결제 주기
1개월부터 60개월까지의 결제 주기를 지원합니다.
배포 지원
HiTechCloud는 드라이버, CUDA, AI framework 및 워크로드에 맞는 구성을 지원합니다.
NVIDIA A30에 적합한 배포 시나리오
API inference, Chatbot, embedding, OCR 및 production AI pipeline을 배포합니다.
이미지 처리, 비디오 분석, 객체 탐지 및 컴퓨터 비전 워크로드.
연산, 시뮬레이션, 데이터 분석 및 전용 GPU Workload를 가속화합니다.
고성능 GPU instance를 위한 다양한 Workload
강력한 용량으로, 모든 규모에서 AI/ML 및 고성능 Workload 가속화에 최적화되었습니다.
다양한 인프라 선택지
학습, inference 또는 Fine-tuning — HiTechCloud는 귀사의 요구사항에 맞는 다양한 GPU 옵션을 제공하며, 투명한 가격 책정과 온디맨드 배포 환경을 갖추고 있습니다.
NVIDIA 참조 아키텍처에 따라 구축
HiTechCloud GPU instance는 NVLink/PCIe, InfiniBand(RDMA) 및 RAIL topology를 결합하여 AI/HPC 성능을 최적화합니다.
고성능 GPU 클러스터를 위한 3개의 핵심 연결 레이어
AI Workload가 안정적으로 확장되고, 대역폭 병목을 완화하며, 대규모 실행 시 성능을 유지하도록 설계된 네트워크 및 GPU 패브릭입니다.
NVLink / PCIe Switch
모델 학습 중 병목 현상을 줄이기 위한 노드 내 및 노드 간 고속 GPU-to-GPU 연결
InfiniBand (RDMA)
낮은 지연 시간 연결성으로 분산 학습에 최적화되고 서버의 처리 부하를 감소시킵니다.
RAIL Topology
병렬 네트워크 아키텍처는 모든 규모에서 더 높은 대역폭, 이중화 기능, 안정적인 성능을 제공합니다.
GPU 자동 확장 및 사용률 최적화
단일 GPU부터 대규모 클러스터까지, HiTechCloud는 선제적으로 리소스를 준비하고 모든 instance의 성능을 최대한 활용합니다.
Kubernetes와 함께 자동 확장
소규모에서 수천 개의 GPU까지 GPU 리소스를 자동으로 확장하며, 필요하기 전에 예측 및 프로비저닝 기능을 제공합니다.
모든 접속 연결을 위한 보안
SSH, TCP, HTTP를 통한 접근을 지원하며 기업 데이터를 보호하고 모든 접근 권한을 완전히 제어하는 기본 보안 계층을 갖추고 있습니다.
MIG로 GPU 성능 최적화
단일 GPU를 여러 독립적인 Instance로 분할하여 여러 AI Workload를 병렬로 실행하고, 리소스 활용을 최적화하며 인프라 비용을 절감합니다.
투명한 가격, 숨겨진 수수료 없음
대규모 학습에서 실시간 inference까지 — 실제로 실행할 때만 결제하며, 모든 AI Workload와 고성능 요구사항을 지원하도록 구축된 GPU Cloud 플랫폼을 이용합니다.
첫 번째 GPU instance를 실행할 준비가 되셨습니까?
회원가입부터 GPU Instance 배포까지 5분 미만 — 복잡한 설정 없음, 리소스 사전 예약 없음, 유휴 요금 없음. 배포하고 실행한 후 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.
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AgentBase
엔터프라이즈급 인프라에서 AI agent를 안전하게 대규모로 배포하고 운영할 수 있는 완전한 관리 플랫폼입니다.
AgentBase 살펴보기AI Platform
모든 규모에서 AI 모델을 학습, Fine-tuning 및 배포하기 위한 통합 플랫폼
AI Platform 살펴보기Vector Database
빠른 검색, 실시간 분석, 로그 및 대규모 이벤트 데이터, Vector database를 RAG용으로 지원합니다.
Vector Database 살펴보기Kubernetes
Kubernetes 관리 서비스는 컨테이너 오케스트레이션, AI service 및 GPU Cloud Workload용입니다.
Kubernetes 알아보기동남아시아 전역에서 자신감 있게 확장하십시오
시스템 및 애플리케이션을 사용자에게 더 가깝게 배포하여 지연 시간을 줄이고 지역 규정 준수 요구사항을 충족합니다.
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자주 묻는 질문
HiTechCloud에서 NVIDIA A30 구성을 선택하기 전의 빠른 정보입니다.
NVIDIA A30는 어떤 workload에 적합합니까?
AI inference, Model serving, Computer vision, 경량 training, HPC 및 GPU 데이터 처리에 적합합니다.
A30 x4 또는 x8은 언제 선택해야 합니까?
병렬 처리, 대규모 배치, 다수의 inference 작업 또는 높은 총 VRAM이 필요한 경우 다중 GPU 구성을 선택하십시오.
A30은 Model serving에 적합합니까?
네. A30은 높은 안정성이 요구되는 Model serving, 배치 inference, Computer vision 및 AI API 배포에 적합합니다.
A30은 A10G와 어떻게 다릅니까?
A30은 일반적으로 데이터 센터 Workload, inference 및 안정적인 GPU 컴퓨팅에 더 적합하며, A10G는 범용 및 미디어 Workload에 더 적합합니다.
A30에서 실행할 때 데이터를 어떻게 준비해야 하나요?
데이터 로딩 시간과 배치 처리 속도를 최적화하려면 dataset, model weight 및 checkpoint를 고속 스토리지에 배치하는 것이 좋습니다.
이용 가능한 결제 주기는 무엇입니까?
지원 주기는 1개월, 3개월, 6개월, 12개월 및 장기 주기입니다.




























































































































