GPU Compute
在 GPU 平台上加速 AI training、inference、HPC、rendering 和大数据处理。
HiTechCloud x NVIDIA
面向企业的 GPU Cloud、DGX 和 AI Factory
HiTechCloud 基于 NVIDIA 生态系统部署 AI 基础设施 — 从 GPU Compute 和 DGX 到企业软件、networking 和 visualization。
- HiTechCloud 的角色
- Partner CSP · Data Center Partner · Advanced Technology Partner
- 能力组
- Compute · Software · Network · Visualization
- 部署规模
- 从开发环境到AI Factory和SuperPOD
- 支持范围
- 设计、部署和长期运维
关于合作伙伴关系
从 GPU Cloud 到 AI Factory 和 SuperPOD
HiTechCloud 是以下服务商的 Partner CSP (Cloud Service Provider) NVIDIA，同时在 NVIDIA 生态系统中担任 Data Center Partner 和 Advanced Technology Partner。
HiTechCloud 支持企业设计、部署并开展 NVIDIA 基础设施运维，适用于 AI training、inference、visualization、virtual desktop 以及高性能计算 Workload。
该方案专注于实际性能、可扩展性、数据安全、成本优化和长期可运维性，而不仅仅是提供硬件。
解决方案
NVIDIA 核心能力
分类按解决方案组织，便于选择适合的部署路径。
DGX AI Compute Systems
为需要专用 AI 算力的企业提供 DGX 系统咨询与部署。
NVIDIA AI Enterprise
利用企业级 AI software stack、runtime 和运维工具。
Virtual Desktop
虚拟桌面、图形应用、远程工作站和高性能工作环境。
Networking
为 GPU cluster、data center、storage 及分布式 AI Workload 提供高性能网络设计。
Visualization
图形、仿真、Digital twin、3D rendering 及各类 visualization 流程。
为什么选择 HiTechCloud
HiTechCloud 的部署方式
- 从 workload 出发，而非硬件 先明确 AI 业务问题、数据和模型，然后再选择相应的 GPU、DGX 或 cloud。
- 分阶段扩展 从开发环境到生产环境，在数据与计算需求实际增长时进行扩展。
- 包含运维能力 系统上线后提供性能监控、成本优化及技术支持。
流程
四步部署路线图
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01
Workload 评估
明确 AI 场景、数据、模型、计算要求、网络、安全和预算。
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02
架构设计
推荐适用的 NVIDIA GPU、DGX、Cloud、存储、networking 和 software stack。
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03
平台部署
配置基础设施、软件环境、安全、监控和应用集成。
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04
运维与优化
性能监控、成本优化、资源扩展和长期技术支持。
使用场景
常见企业场景
模型训练与微调
GPU、存储和网络基础设施，用于训练、fine-tuning和数据pipeline。
inference平台
部署具备可扩展性、监控及运营成本优化的推理。
虚拟工作站
面向工程师、设计师、架构师及远程办公团队的 Virtual desktop。
数据中心现代化
升级现有基础设施的计算、网络、软件和自动化。
