NVIDIA DGX H200 for AI training, inference 및 대용량 VRAM이 필요한 HPC
NVIDIA H200 SXM5 141 GB, AMD Genoa CPU, 6,000 GB 저장 용량 및 1~8개 GPU 선택 사항을 갖춘 GPU Cloud를 배포합니다.
대용량 메모리가 필요한 AI 모델을 위한 H200 GPU Cloud
NVIDIA DGX H200은 큰 VRAM, 안정적인 throughput 및 학습, fine-tuning 또는 대규모 모델 inference를 위한 다중 GPU 확장성이 필요한 AI workload용으로 설계되었습니다.
NVIDIA DGX H200
대용량 VRAM이 필요한 AI training, Fine-tuning, inference 및 HPC Workload를 위한 H200 SXM5 141 GB GPU 인프라.
H200 SXM5 141 GB
요금제에 따라 1개에서 8개 GPU로 구성 가능하며, VRAM은 141 GB에서 2,048 GB까지 확장됩니다.
AMD Genoa CPU
고core 수의 AMD Genoa CPU는 데이터 pipeline, preprocessing 및 병렬 compute workload를 가속화합니다.
NVLink/P2P
P2P 또는 900 GB/s NVLink 선택 사항은 다중 GPU Workload에서 GPU 간 데이터 교환 효율을 높여줍니다.
AI workload에 따라 H200 구성 선택
| 서비스 요금제 | 가격/월 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H200.141S.44V | 109,981,800đ/월 | 1 GPU | AMD Genoa | 44 Core | 240 GB RAM | 141 GB VRAM | 회원가입 |
| 2H200.141S.88V | 205,500,240đ/월 | 2 GPU | AMD Genoa | 88 Core | 370 GB RAM | 282 GB VRAM | 회원가입 |
| 4H200.141S.176V | 361,584,000 VND/월 | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 564 GB VRAM | 회원가입 |
| 8H200.141S.176V | 662,904,000 VND/월 | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1450 GB RAM | 2048 GB VRAM | 회원가입 |
| 서비스 요금제 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | NVLink/P2P | Disk | 참고 사항 | 가격/월 | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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/월 | 회원가입 |
| 2H200.141S.88V | 2 GPU | AMD Genoa | 88 Core | 370 GB RAM | 282 GB VRAM | NVLink Supported | 6000 GB | Visible product • Multi-GPU ready | 205,500,240đ/월 | 회원가입 |
| 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/월 | 회원가입 |
| 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/월 | 회원가입 |
전체 플랜에 적용
- H200 SXM5 141 GB
- AMD Genoa
- 6000 GB
GenAI, HPC 및 기업 AI 플랫폼에 최적화
H200 구성은 실험, fine-tuning, 학습 및 production inference의 모든 단계에서 GPU 용량을 확장합니다.
AI용 대용량 VRAM
H200 SXM5 141 GB는 LLM 모델, multimodal AI, Computer vision 및 대규모 배치 inference에 적합합니다.
Workload에 따른 확장
1, 2, 4 또는 8 GPU를 선택하여 비용, 성능 및 프로젝트의 확장 요구사항을 조율합니다.
Storage 6000 GB
모든 H200 구성은 dataset, 모델 checkpoint 및 artifact용으로 6,000 GB의 디스크와 함께 제공됩니다.
다양한 결제 주기
1, 3, 6, 12, 24, 36, 48, 60개월 계약 지원
AI stack 지원
HiTechCloud는 driver, CUDA, runtime, framework 및 GPU Cloud 배포 구성에 대한 컨설팅을 제공합니다.
production 준비 완료
training, fine-tuning, RAG, embedding, inference 및 기업용 AI 플랫폼 배포에 적합합니다.
NVIDIA DGX H200에 적합한 시나리오
DGX H200을 fine-tuning, instruction tuning, model evaluation 및 enterprise GenAI pipeline에 사용합니다.
GPU당 141 GB VRAM으로 AI 모델을 지원하며, 배치 inference 및 대용량 메모리가 필요한 Workload에 적합합니다.
시뮬레이션, 데이터 분석, 렌더링, 과학 연구 및 집약적인 GPU Workload 가속화.
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.
Bangkok
BKK-01
Ho Chi Minh
HCM-01 · HCM-02 · HCM-03
Ha Noi
HAN-01 · HAN-02
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HiTechCloud 팀은 GPU 아키텍처, 네트워킹, 보안 및 실제 Workload에 맞는 운영 모델에 대해 조언합니다.
자주 묻는 질문
HiTechCloud에서 NVIDIA DGX H200을 선택하기 전에 빠른 정보를 확인합니다.
NVIDIA DGX H200은 어떤 workload에 적합합니까?
AI training, fine-tuning, inference, HPC, simulation, data science 및 대규모 VRAM이 필요한 workload에 적합합니다.
H200 패키지의 디스크 용량은 얼마입니까?
데이터 내 전체 패키지는 6,000 GB 디스크로 구성됩니다.
DGX H200과 H100의 차이점?
DGX H200은 대용량 GPU 메모리, 대규모 dataset 및 높은 VRAM 요구사항을 가진 AI 모델이 필요한 Workload에 더 적합합니다.
DGX H200이 LLM inference에 적합합니까?
예. DGX H200은 LLM inference, fine-tuning, model serving, RAG pipeline 및 대용량 메모리가 필요한 AI 작업에 적합합니다.
HiTechCloud에서 H200 GPU 수를 선택할 수 있습니까?
예. HiTechCloud는 워크로드 규모에 따라 GPU 수, CPU, RAM, 스토리지, 런타임 및 프레임워크를 지원합니다.
DGX H200를 선택해야 할 때는?
모델, 배치 크기 또는 dataset이 일반적인 GPU의 한계를 초과하고 안정적인 데이터센터 플랫폼이 필요할 때 선택합니다.
어떤 결제 주기가 있습니까?
1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 및 60개월 지원 패키지




























































































































