GPU Clusters – Hạ tầng GPU cho AI/ML & HPC hiệu năng cao

GPU Clusters 适用于 LLM training、Distributed training、Fine-tuning、大规模 AI inference、HPC、simulation、data science 以及需要多个 GPU 同步运行的 Workload。

B200适合需要Blackwell性能、大VRAM和强大可扩展性的新一代Workload。H100适合在已普及的Hopper生态系统上进行training、HPC和稳定的production AI。

InfiniBand 有助于降低时延并提升带宽，适用于 GPU/node 同步 gradient、传输 tensor 或处理分布式数据，特别是在多 node 的 LLM 训练中。

可以。HiTechCloud 可就 CUDA、驱动程序、container 运行时、PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes GPU 和根据 workload 的存储/网络架构提供咨询。

是的。GPU 集群适用于 HPC、simulation、rendering、大数据分析、图像/视频处理、computational chemistry 以及多种并行计算 workload。

训练 Workload 应优先选择 NVMe 和高速共享存储，减少读取 dataset、保存 checkpoint、artifact、log 和模型输出时的瓶颈。

您可以根据项目规模、预算和吞吐量需求选择 16、24、32、40、48、56 或 64 个 GPU 的集群。

贵方可联系 HiTechCloud，咨询适合具体业务场景的 GPU 数量、GPU 类型、Node、CPU 核心数、VRAM、存储、InfiniBand 及计费周期。