AI, Deep Learning, 렌더링 및 전문가용 workload를 위한 Cloud GPU RTX PRO 6000
HiTechCloud의 NVIDIA RTX PRO 6000은 GPU당 96 GB VRAM을 갖춘 dedicated GPU, 대용량 RAM 및 대용량 스토리지를 제공하여 AI/ML 배포, 렌더링, 시뮬레이션 또는 고성능 Cloud 워크스테이션이 필요한 기업에 적합합니다.
RTX PRO 6000 96 GB
GPU당 96 GB VRAM은 대규모 AI 모델, 복잡한 렌더링 장면, 시각화 데이터 및 전문 워크플로우를 처리합니다.
8개 GPU로 확장
대규모 AI, 렌더링, 시뮬레이션 및 Compute pipeline을 위한 1~8개 GPU 구성과 최대 768 GB의 총 VRAM.
고성능 AMD Genoa
AMD Genoa CPU(28~224 core), RAM(225 GB~1,800 GB), 대용량 storage를 갖춘 하이브리드 근무
Dedicated Cloud GPU
HiTechCloud의 전용 GPU Cloud 리소스는 workload를 안정적으로 유지하고, 성능을 보존하며, 쉽게 확장할 수 있습니다.
AI, 렌더링 및 Compute 워크로드에 맞는 RTX PRO 6000 구성을 선택하십시오.
| 서비스 요금제 | 가격/월 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 x1 | 54,237,600đ/월 | 1 GPU | AMD Genoa | 28 Core | 225 GB RAM | 96 GB VRAM | 회원가입 |
| RTX PRO 6000 x2 | 108,475,200đ/월 | 2 GPU | AMD Genoa | 56 Core | 450 GB RAM | 192 GB VRAM | 회원가입 |
| RTX PRO 6000 x4 | 216,950,400 VND/월 | 4 GPU | AMD Genoa | 112 Core | 900 GB RAM | 384 GB VRAM | 회원가입 |
| RTX PRO 6000 x8 | 433,900,800 VND/월 | 8 GPU | AMD Genoa | 224 Core | 1800 GB RAM | 768 GB VRAM | 회원가입 |
| 서비스 요금제 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | NVLink | Disk | 유형 | 참고 사항 | 가격/월 | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 x1 | 1 GPU | AMD Genoa | 28 Core | 225 GB RAM | 96 GB VRAM | NVLink: Not Supported | 3400 GB | Dedicated | NVIDIA RTX PRO 6000 Cloud GPU | 54,237,600đ/월 | 회원가입 |
| RTX PRO 6000 x2 | 2 GPU | AMD Genoa | 56 Core | 450 GB RAM | 192 GB VRAM | NVLink: Not Supported | 6900 GB | Dedicated | NVIDIA RTX PRO 6000 Cloud GPU | 108,475,200đ/월 | 회원가입 |
| RTX PRO 6000 x4 | 4 GPU | AMD Genoa | 112 Core | 900 GB RAM | 384 GB VRAM | NVLink: Not Supported | 13900 GB | Dedicated | NVIDIA RTX PRO 6000 Cloud GPU | 216,950,400 VND/월 | 회원가입 |
| RTX PRO 6000 x8 | 8 GPU | AMD Genoa | 224 Core | 1800 GB RAM | 768 GB VRAM | NVLink: Not Supported | 27700 GB | Dedicated | NVIDIA RTX PRO 6000 Cloud GPU | 433,900,800 VND/월 | 회원가입 |
전체 플랜에 적용
- RTX PRO 6000 96 GB
- AMD Genoa
- NVLink: Not Supported
- Dedicated
AI 및 고급 Cloud 워크스테이션을 위한 RTX PRO 6000 Cloud GPU
RTX PRO 6000 구성을 통해 기업은 초기 물리적 인프라 투자 없이도 강력한 GPU Cloud를 배포할 수 있습니다.
집약적 Workload를 위한 AI 성능
inference, Fine-tuning, Computer vision, 생성형 AI, 멀티모달 모델 및 빅데이터 Workload에 적합합니다.
대용량 VRAM 대규모 모델용
GPU당 96 GB VRAM은 긴 context, 대규모 batch 또는 복잡한 3D scene 처리 시 메모리 부담을 완화합니다.
전문 렌더링에 최적화
3D 렌더링, ray tracing, VFX, Digital twin, CAD, DCC 및 콘텐츠 제작 workflow를 가속화합니다.
균형 잡힌 CPU/RAM/Storage
각 구성에는 상당한 core, RAM 및 disk가 포함되어 있으며, 데이터를 지속적으로 처리하는 AI 또는 render pipeline에 적합합니다.
유연한 결제
단기 프로젝트나 장기 운영에 맞추어 예산을 최적화할 수 있도록 1개월부터 60개월까지의 결제 주기를 지원합니다.
HiTechCloud 배포 지원
사용 목적에 맞는 드라이버, CUDA, AI framework, 렌더 엔진 및 GPU 구성에 대한 컨설팅을 지원합니다.
NVIDIA RTX PRO 6000에 적합한 시나리오
대용량 VRAM을 기반으로 LLM, vision model, Model serving, embedding, RAG 배포 및 AI 테스트를 수행합니다.
Blender, V-Ray, Octane, Unreal Engine, CAD, Digital twin 및 전문 그래픽 pipeline을 가속합니다.
시뮬레이션, 데이터 분석, 병렬 처리 및 대규모 리소스가 필요한 GPU Compute Workload에 적합합니다.
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.
단순한 Compute를 넘어, 하나의 간결한 Cloud 생태계에서 모든 것을 관리, 확장 및 개발할 수 있습니다.
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
기업의 디지털 전환 여정을 함께하는 파트너
대규모 기업과 빠르게 성장하는 스타트업은 혁신과 확장을 가능하게 하는 안전하고 높은 성능의 AI Cloud 솔루션을 위해 HiTechCloud를 선택합니다.
귀사에 구체적인 과제가 있으십니까? HiTechCloud가 지원할 준비가 되어 있습니다.
HiTechCloud 팀은 GPU 아키텍처, 네트워킹, 보안 및 실제 Workload에 맞는 운영 모델에 대해 조언합니다.
자주 묻는 질문
HiTechCloud에서 NVIDIA RTX PRO 6000 구성을 선택하기 전 확인해야 할 핵심 정보입니다.
NVIDIA RTX PRO 6000은 어떤 Workload에 적합합니까?
AI inference, fine-tuning, computer vision, generative AI, 3D 렌더링, VFX, CAD, simulation, visualization 및 data science에 적합합니다.
RTX PRO 6000의 VRAM은 얼마입니까?
각 GPU는 96 GB VRAM을 가지고 있습니다. 8-GPU 구성은 메모리 집약적 Workload를 위해 최대 768 GB의 총 VRAM을 제공합니다.
RTX PRO 6000 x4 또는 x8은 언제 선택해야 합니까?
여러 작업을 병렬로 처리하거나, 대규모 rendering, 복잡한 AI pipeline, 대용량 batch 처리 또는 더 높은 총 RAM/VRAM이 필요한 경우 x4 또는 x8을 선택하십시오.
RTX PRO 6000이 NVLink를 지원합니까?
현재 구성 데이터에 따르면 RTX PRO 6000 패키지는 NVLink를 지원하지 않는 것으로 기록되어 있습니다. Workload에 GPU-to-GPU 전용 연결이 필요한 경우 HiTechCloud에서 다른 선택을 권장할 수 있습니다.
RTX PRO 6000은 렌더링 스튜디오에 적합합니까?
예. GPU당 96 GB VRAM 및 전용 리소스는 대규모 장면, ray tracing, VFX, animation, CAD, digital twin, 클라우드 render farm에 적합합니다.
RTX PRO 6000과 RTX 6000 Ada의 차이점은 무엇입니까?
이 페이지의 RTX PRO 6000은 GPU당 96 GB VRAM 및 더 큰 CPU/RAM/storage 구성에 중점을 두며, 높은 메모리가 필요한 전문 workload에 적합합니다.
이용 가능한 결제 주기는 무엇입니까?
각 패키지는 1개월, 3개월, 6개월, 12개월 주기 및 해당 가격 데이터가 있는 장기 주기를 지원합니다.




























































































































