专用A30 GPU用于AI和高性能计算
NVIDIA A30 是满足需要 dedicated GPU、24 GB VRAM/GPU 以及从 single GPU 到 multi-GPU 可扩展性的 workload 的平衡之选。
NVIDIA A30 GPU
NVIDIA A30 GPU 适合 AI inference、轻量级 training、HPC 和专用计算 Workload。
24 GB VRAM/GPU
每个GPU配备24 GB VRAM,支持中等规模AI模型、Computer vision和数据管道。
扩展至 8 GPU
根据 workload 规模和部署预算选择 1 至 8 颗 GPU 的配置。
Dedicated GPU
Dedicated 类型的套餐,适用于需要独享资源和一致性能的稳定 workload。
根据AI和HPC规模选择A30配置
| 服务套餐 | 价格/月 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A30 x1 | 6,415,200 VND/月 | 1 GPU | 16 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A30 x2 | 12,830,400 VND/月 | 2 GPU | 30 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A30 x4 | 25,660,800đ/月 | 4 GPU | 50 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| A30 x8 | 51,321,600 VND/月 | 8 GPU | 94 Core | 384 GB RAM | 192 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A30 x1 | 1 GPU | 16 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 256 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 6,415,200 VND/月 | 注册 |
| A30 x2 | 2 GPU | 30 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 12,830,400 VND/月 | 注册 |
| A30 x4 | 4 GPU | 50 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 1024 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 25,660,800đ/月 | 注册 |
| A30 x8 | 8 GPU | 94 Core | 384 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: No | 2048 GB Up to | Dedicated | NVIDIA A30 Dedicated GPU | 51,321,600 VND/月 | 注册 |
适用于全部套餐
- NVIDIA A30
- Dedicated
专为 AI inference、HPC 和 Computer vision 进行优化
NVIDIA A30 为需要稳定性能和合理成本的 Workload 提供灵活的 dedicated GPU 配置。
AI inference 优化
A30 能够良好满足 inference、Model serving、Computer vision 和 AI 数据处理等 Workload 需求。
成本合理
适用于需要专用 GPU 但希望相比更高规格 GPU 实现成本优化的项目。
多种 GPU 规格
选择 1、2、4 或 8 个 GPU,根据实际需求进行并行扩展。
大容量聚合 VRAM
8 GPU 配置提供总计 192 GB VRAM,适用于多批次 Workload 或大数据。
灵活的计费周期
支付周期从 1 个月到 60 个月。
部署支持
HiTechCloud提供驱动程序、CUDA、AI framework咨询及适配您workload的配置。
适合 NVIDIA A30 的部署场景
部署 inference API、chatbot、embedding、OCR 和 AI 生产 pipeline。
图像处理、视频分析、物体检测和计算机视觉 Workload。
加速计算、仿真、数据分析及专用 GPU Workload。
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。
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常见问题
在HiTechCloud选择NVIDIA A30配置前的速览信息。
NVIDIA A30 适合哪些 Workload?
适用于 AI inference、Model serving、Computer vision、轻量 training、HPC 及 GPU 数据处理。
何时应选择 A30 x4 或 x8?
在需要并行处理、大 batch、多个 inference 任务或需要高总 VRAM 的 workload 时,选择多 GPU 配置。
A30 是否适用于 Model serving?
有。A30 适合 model serving、batch inference、computer vision 以及需要高可靠性的 AI API。
A30 与 A10G 有何区别?
A30通常更适合数据中心workload、inference和稳定GPU计算;A10G更适合通用和媒体workload。
在 A30 上运行时应如何准备数据?
建议将 dataset、模型权重和 checkpoint 放置在高速存储上,以优化数据加载时间和 batch 处理效率。
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。




























































































































