H100 Cloud GPU用于需要稳定性能的AI workload
NVIDIA DGX H100 为 AI training、fine-tuning、inference 和 HPC 工作负载设计,需要强大的 GPU、大型 VRAM 和多 GPU 可扩展性。
NVIDIA DGX H100
H100 GPU基础设施,用于AI training、fine-tuning、inference、HPC和大数据workload。
H100 SXM5/HBM3 80 GB
H100 80 GB VRAM 选项,涵盖从 single GPU 到 full-node 8 GPU,适用于多种部署规模。
AMD Genoa / Intel Platinum
高性能 CPU 平衡数据 pipeline、预处理和并行计算任务。
P2P 900 GB/s
Multi-GPU 套餐支持高速 P2P 互联,适用于 Distributed training 与 inference。
根据 AI workload 规模选择 H100 配置
| 服务套餐 | 价格/月 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H100.80S.30V | 111,583,930đ/月 | 1 GPU | AMD Genoa | 24 Core | 240 GB RAM | 80 GB VRAM | 注册 |
| 2H100.80S.80V | 86,508,000 VND/月 | 2 GPU | AMD Genoa | 80 Core | 370 GB RAM | 160 GB VRAM | 注册 |
| 4H100.80S.176V | 173,016,000 VND/月 | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 320 GB VRAM | 注册 |
| 8H100.80S.176V | 346,032,000 VND/月 | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1480 GB RAM | 640 GB VRAM | 注册 |
| 服务套餐 | GPU | CPU | Core | RAM | VRAM | 连接 | Disk | 备注 | 价格/月 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1H100.80S.30V | 1 GPU | AMD Genoa | 24 Core | 240 GB RAM | 80 GB VRAM | P2P: No | 3500 GB | Visible product • Single GPU ready | 111,583,930đ/月 | 注册 |
| 2H100.80S.80V | 2 GPU | AMD Genoa | 80 Core | 370 GB RAM | 160 GB VRAM | P2P 900 GB/s | 512 GB Up to | Visible product • Dual GPU ready | 86,508,000 VND/月 | 注册 |
| 4H100.80S.176V | 4 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 740 GB RAM | 320 GB VRAM | P2P 900 GB/s | 512 GB Up to | Visible product • Training scale | 173,016,000 VND/月 | 注册 |
| 8H100.80S.176V | 8 GPU | AMD Genoa | 176 Core | 1480 GB RAM | 640 GB VRAM | P2P 900 GB/s | 512 GB Up to | Visible product • Full-node AI compute | 346,032,000 VND/月 | 注册 |
适用于全部套餐
- H100 SXM5 80 GB
- AMD Genoa
为 AI、HPC 和计算密集型 Workload 优化
NVIDIA DGX H100 提供从单 GPU 到完整多 GPU 节点的多种选择,可根据 AI 产品的各个阶段进行可扩展性部署。
LLM 就绪
适用于 fine-tuning、inference、RAG、embedding 及大语言模型测试。
多 GPU 扩展
从开发到生产,选择1、2、4或8个H100 GPU以满足需求。
灵活配置范围
提供多个 HGX、HBM3 和 DGX H100 Cloud 产品组别,支持不同的计费周期。
VRAM高达 640 GB
8 GPU 配置提供大容量总 VRAM,支持大 batch、大模型及高负载 inference。
Dedicated GPU
Dedicated 产品适合需要稳定性能和资源隔离的环境。
部署支持
HiTechCloud 提供配置、runtime 环境、驱动程序和适当 AI framework 的咨询。
适用于 NVIDIA DGX H100 的部署场景
部署 H100 用于 Chatbot、RAG、embedding、recommendation 和 AI application production。
4–8 GPU 套餐支持训练 Workload、Distributed training 以及大规模 AI pipeline。
加速 HPC、rendering、simulation、数据分析以及深度工程应用。
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。
探索 AgentBaseAI Platform
用于训练、Fine-tuning 和部署 AI 模型的统一平台,适用于任何规模。
探索 AI PlatformVector Database
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。
探索 Vector databaseKubernetes
Kubernetes 托管服务,用于容器编排、AI 服务和 GPU Cloud 工作负载。
探索 Kubernetes在东南亚地区自信地扩展
将系统和应用部署在更靠近用户的位置,降低时延并满足本地合规要求。
Bangkok
BKK-01
Ho Chi Minh
HCM-01 · HCM-02 · HCM-03
Ha Noi
HAN-01 · HAN-02
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 DGX H100 配置前的速览信息。
NVIDIA DGX H100 适合哪些 Workload?
适合 AI 训练、Fine-tuning、inference、HPC、simulation、rendering 以及任何需要高性能 H100 GPU 的 Workload。
应该选择单个 GPU 还是多个 GPU?
1 个 GPU 适合试验、小规模 Fine-tuning 和 inference。2、4 或 8 个 GPU 适合训练、高负载 inference 和大型模型。
有哪些计费周期可供选择?
根据具体产品,服务支持 1 天、1 周、1 个月、3 个月、6 个月、12 个月及长期周期。
DGX H100是否适用于LLM和生成式AI?
可以。DGX H100 适用于 LLM 训练、fine-tuning、inference、生成式 AI、Computer vision 和需要高性能的 HPC 负载。
何时应选择DGX H100而非通用GPU?
当 Workload 需要大容量 VRAM、高带宽、多 GPU、更短的训练时间以及稳定的数据中心环境时。
HiTechCloud 支持哪些 framework 环境?
HiTechCloud 支持咨询 CUDA、驱动程序、PyTorch、TensorFlow、container、存储和适合企业 AI 管道的运行时。
是否可以根据预算提供配置建议?
是的。HiTechCloud 帮助你选择 GPU 数量、CPU 核心、RAM、存储和租赁周期,以匹配技术目标和预算。




























































































































