适用于虚拟桌面和远程图形的 Dedicated GPU A16
NVIDIA A16 适合需要专有 GPU、成本优化、高可扩展性和 VDI 或远程图形应用稳定性能的工作负载。
NVIDIA A16 GPU
GPU NVIDIA A16 适用于 virtual workstation、VDI、streaming、远程图形和轻量级 GPU Workload。
16 GB VRAM/GPU
每个 GPU 具有 16 GB VRAM,适合图形应用、虚拟桌面和中等规模图像处理。
扩展至 16 GPU
选择 1 至 16 个 GPU 的配置,以根据会话数或 Workload 进行扩展。
Dedicated GPU
专用GPU资源确保Workload稳定,便于性能和运营成本控制。
根据 VDI、graphics 和 inference 规模选择 A16 配置
| 服务套餐 | 价格/月 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A16 | 9,914,400 VND/月 | 1 GPU | 6 Core | 64 GB RAM | 16 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A16 x2 | 19,828,800 VND/月 | 2 GPU | 12 Core | 128 GB RAM | 32 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A16 x4 | 39,852,000 VND/月 | 4 GPU | 24 Core | 256 GB RAM | 64 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A16 x8 | 79,509,600 VND/月 | 8 GPU | 48 Core | 496 GB RAM | 128 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A16 x16 | 178,653,600 VND/月 | 16 GPU | 96 Core | 960 GB RAM | 256 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| 服务套餐 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | Disk | 类型 | 备注 | 价格/月 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A16 | 1 GPU | 6 Core | 64 GB RAM | 16 GB VRAM | P2P: No | 350 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A16 Dedicated GPU | 9,914,400 VND/月 | 注册 |
| A16 x2 | 2 GPU | 12 Core | 128 GB RAM | 32 GB VRAM | P2P: No | 700 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A16 Dedicated GPU | 19,828,800 VND/月 | 注册 |
| A16 x4 | 4 GPU | 24 Core | 256 GB RAM | 64 GB VRAM | P2P: No | 1500 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A16 Dedicated GPU | 39,852,000 VND/月 | 注册 |
| A16 x8 | 8 GPU | 48 Core | 496 GB RAM | 128 GB VRAM | P2P: No | 1500 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A16 Dedicated GPU | 79,509,600 VND/月 | 注册 |
| A16 x16 | 16 GPU | 96 Core | 960 GB RAM | 256 GB VRAM | P2P: No | 1500 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A16 Dedicated GPU | 178,653,600 VND/月 | 注册 |
适用于全部套餐
- NVIDIA A16
- Dedicated
针对 VDI、图形和轻量级 inference 进行优化
NVIDIA A16 提供灵活的 dedicated GPU 配置,适用于需要扩展多 GPU 并实现成本优化的 Workload。
优化 VDI 和虚拟桌面
A16 适用于虚拟桌面环境、远程图形应用和多用户 Workload。
成本合理
需要专用 GPU 但单个 GPU 上 VRAM 需求不大时的平衡选择。
多种配置规格
选择 1、2、4、8 或 16 个 GPU 以按部署规模进行扩展。
适用于图形流传输
支持图形应用、轻量级渲染、编码和远程内容streaming。
灵活的计费周期
支付周期从 1 个月到 60 个月。
部署支持
HiTechCloud 提供 driver、CUDA、虚拟桌面环境咨询以及适配 workload 的配置支持。
适合 NVIDIA A16 的部署场景
部署虚拟桌面、远程图形应用及 dedicated GPU 工作环境。
适用于图形串流、图像处理、媒体工作流与轻量渲染。
运行 inference、小规模 Computer vision、OCR 和需要经济型 GPU 的 AI pipeline。
GPU instance 性能高,适用于多种 Workload
强大的容量,优化用于加速 AI/ML 和各规模高性能 Workload。
多样化的基础设施选择
训练、inference 或 Fine-tuning — HiTechCloud 提供多种 GPU 选项以满足您的需求,透明的定价和按需部署环境。
遵循 NVIDIA 参考架构
HiTechCloud GPU instance 融合 NVLink/PCIe、InfiniBand(RDMA)和 RAIL 拓扑结构以优化 AI/HPC 性能。
高性能GPU集群的三层核心连接
网络和 GPU 架构设计使 AI Workload 能够可靠扩展,缓解带宽瓶颈,并在大规模运行时保持性能。
NVLink / PCIe Switch
GPU与GPU之间及节点内部的高速连接,降低模型训练时的瓶颈
InfiniBand (RDMA)
低时延连接,针对分布式训练优化,降低服务器处理负载。
RAIL Topology
并行网络架构带来更高带宽、冗余能力及在任何规模下的稳定性能。
GPU 自动扩展和利用率优化
从单个 GPU 到大规模集群,HiTechCloud 提前部署资源,最大化每个 instance 的性能。
使用 Kubernetes 自动扩展
自动调节从小型规模到数千个 GPU 的资源,具备在您需要之前进行预测与资源开通的能力。
保障所有访问连接的安全
通过 SSH、TCP 和 HTTP 提供访问,具有内置保护层,保护企业数据安全并完全控制访问权限。
使用 MIG 优化 GPU 利用率
将单个 GPU 分配给多个独立 Instance 以并行运行多个 AI Workload,优化资源利用并降低基础设施成本。
透明价格,无隐藏费用
从大规模训练到实时 inference — 仅在您实际运行时支付,依托专为满足各类 AI Workload 与高性能需求而构建的 GPU Cloud 平台。
准备好运行首个 GPU instance 了吗?
从注册到启动 GPU instance 不足 5 分钟 — 无需复杂安装,无需预留资源,闲置时不产生费用。只需部署、运行并按实际用量付费。
不仅限于 Compute,您还可以在一个简洁的 Cloud 生态系统中全面管理、扩展和开发。
AgentBase
一个完整的管理平台,用于在企业级基础设施上大规模安全地部署和运营 AI agent。
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支持快速搜索、实时分析、日志和大规模事件数据,以及用于RAG的Vector database。
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Kubernetes 托管服务,用于容器编排、AI 服务和 GPU Cloud 工作负载。
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与企业携手踏上数字转型之旅
大型企业和快速增长的初创公司选择 HiTechCloud,因为它提供安全、高性能的 AI Cloud 解决方案,帮助他们创新和扩展。
贵企业是否有特定的业务需求?HiTechCloud 随时提供支持。
HiTechCloud 团队就 GPU 架构、网络、安全和与实际工作负载相匹配的运营模式提供咨询。
常见问题
在HiTechCloud选择NVIDIA A16配置前的速览信息。
NVIDIA A16 适用于哪些 Workload?
适用于 VDI、虚拟桌面、远程图形、图形流传输、轻量推理和成本优化的 GPU 工作负载。
何时应选择A16 x8或x16?
当需要扩展会话数量、并行运行多个 Workload 或需要更高的总 VRAM 时,请选择多 GPU 配置。
A16 是否适合虚拟桌面部署?
支持。A16 针对 VDI、远程工作站、远程图形处理以及需要稳定 GPU 的多用户环境进行了优化。
A16 是否可用于 AI inference?
可用于轻量级inference、小型模型试验或不需要大容量VRAM的常规GPU Workload。
HiTechCloud 是否支持配置 VDI 环境?
有。HiTechCloud 提供 CPU、RAM、存储、驱动程序和与会话数量相匹配的运维方案建议。
提供哪些计费周期的套餐?
套餐周期为 1 个月、3 个月、6 个月、12 个月及长期周期。




























































































































