NVIDIA L4 Cloud GPU,用于 AI inference、视频处理和能效工作负载
HiTechCloud 上的 NVIDIA L4 提供每 GPU 24 GB VRAM 的 dedicated GPU,适用于需要部署 AI inference、视频处理、Computer vision 及成本优化型 GPU Cloud 应用程序的企业。
NVIDIA L4 Tensor Core GPU
节能的Cloud GPU用于AI inference、视频处理、云图形和企业Workload。
24 GB VRAM/GPU
VRAM 容量适用于 inference、media pipeline、computer vision、数据处理和成本优化的 GPU 应用。
扩展至 8 GPU
提供 1 至 8 颗 GPU 配置,总 VRAM 高达 192 GB,满足灵活部署需求。
每瓦性能
L4 适用于需要在 GPU 性能、运营成本和可扩展性之间取得平衡的 Workload。
根据 AI inference、媒体和 Cloud GPU 的 Workload 选择 L4 配置
| 服务套餐 | 价格/月 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L4 x1 | 17,496,000 VND/月 | 1 GPU | 8 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| L4 x2 | 33,436,800 VND/月 | 2 GPU | 16 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| L4 x4 | 65,512,800 VND/月 | 4 GPU | 32 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| L4 x8 | 129,664,800 VND/月 | 8 GPU | 64 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L4 x1 | 1 GPU | 8 Core | 48 GB RAM | 24 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA L4 Tensor Core Cloud GPU | 17,496,000 VND/月 | 注册 |
| L4 x2 | 2 GPU | 16 Core | 96 GB RAM | 48 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA L4 Tensor Core Cloud GPU | 33,436,800 VND/月 | 注册 |
| L4 x4 | 4 GPU | 32 Core | 192 GB RAM | 96 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA L4 Tensor Core Cloud GPU | 65,512,800 VND/月 | 注册 |
| L4 x8 | 8 GPU | 64 Core | 384 GB RAM | 192 GB VRAM | P2P: No | 512 GB Up to | Dedicated | NVIDIA L4 Tensor Core Cloud GPU | 129,664,800 VND/月 | 注册 |
适用于全部套餐
- NVIDIA L4
- 512 GB Up to
- Dedicated
灵活适用于AI inference、视频处理和能效优化的GPU cloud
NVIDIA L4 助力企业快速部署 Cloud GPU,平衡性能、成本与可扩展性。
AI inference 优化
适用于部署 AI 模型 inference、computer vision、OCR、NLP 以及 AI production 服务。
节能
为需要稳定、合理成本及长期运行 GPU Cloud 的企业提供的高效选择。
视频与媒体处理
优化用于encode、decode、streaming、视频分析和GPU media processing pipeline。
Dedicated GPU
专用资源确保 Workload 稳定,易于控制性能,适合生产环境。
多样化计费周期
支持1至60个月的周期选择,便于成本规划。
技术支持
HiTechCloud 提供 driver、CUDA、AI framework、media stack 以及适配 Workload 的配置咨询支持。
适合NVIDIA L4的使用场景
部署inference、OCR、图像识别、视频分析以及需要稳定GPU的AI服务。
适用于 encode/decode、媒体处理、视频流分析以及数字内容 pipeline 优化。
灵活使用 dedicated NVIDIA L4,实现成本优化,无需投资物理 GPU 服务器。
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
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HCM-01 · HCM-02 · HCM-03
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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 L4 配置前的快速了解。
NVIDIA L4 适合哪些 Workload?
适用于 AI inference、Computer vision、视频处理、流媒体、媒体处理以及需要优化能耗的 GPU Cloud 应用。
何时应选择 L4 x4 或 x8?
当需要更大的总 VRAM、并行运行多个 inference 任务或处理大规模 media/video pipeline 时,选择多 GPU 配置。
L4是否适用于AI视频?
有。L4 适合视频分析、转码、Computer vision、流媒体和能效型 inference。
L4 是否可用于 Chatbot 或 RAG?
可用于 embedding、RAG、小型模型 inference 和中等负载 AI API,具体取决于 VRAM 和时延要求。
何时应选择L4而非更大的GPU?
在需要成本优化、功耗控制以及稳定 inference/media 而非大模型 training 时,建议选择 L4。
提供哪些计费周期的套餐?
提供1个月、3个月、6个月、12个月和长期周期的计划。




























































































































