适用于 AI、3D 渲染、工作站和 GPU compute 的 Cloud GPU NVIDIA RTX 5090
HiTechCloud 上的 NVIDIA RTX 5090 提供每 GPU 32 GB VRAM 的 dedicated GPU、强大的 CPU/RAM 配置以及多种计费周期,适用于需要加速 GPU Workload 而无需投资物理基础设施的企业。
RTX 5090 32 GB VRAM
面向AI、渲染、仿真、3D图形及高需求workstation Workload的新一代Cloud GPU,提供卓越性能。
32 GB VRAM/GPU
大容量 VRAM,适用于 AI 模型、复杂渲染任务、数据处理和专业图形 Workload。
扩展至 8 GPU
提供 1 至 8 个 GPU 配置,总 VRAM 高达 256 GB,满足灵活的加速需求。
Dedicated Cloud GPU
Dedicated GPU 资源有助于保障 Workload 稳定,易于控制性能,并在云基础设施上快速部署。
根据 AI、render 和 workstation cloud 的 Workload 选择 RTX 5090 配置
| 服务套餐 | 价格/月 | GPU | Core | RAM | VRAM | P2P | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 x1 | 19,585,800 VND/月 | 1 GPU | 12 vCPU | 120 GB RAM | 32 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| RTX 5090 x2 | 39,171,600 VND/月 | 2 GPU | 24 vCPU | 240 GB RAM | 64 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| RTX 5090 x4 | 78,343,200đ/月 | 4 GPU | 60 vCPU | 480 GB RAM | 128 GB VRAM | P2P: No | 注册 |
| RTX 5090 x8 | 156,686,400 VND/月 | 8 GPU | 120 vCPU | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 x1 | 1 GPU | 12 vCPU | 120 GB RAM | 32 GB VRAM | P2P: No | 900 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 5090 Cloud GPU | 19,585,800 VND/月 | 注册 |
| RTX 5090 x2 | 2 GPU | 24 vCPU | 240 GB RAM | 64 GB VRAM | P2P: No | 1750 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 5090 Cloud GPU | 39,171,600 VND/月 | 注册 |
| RTX 5090 x4 | 4 GPU | 60 vCPU | 480 GB RAM | 128 GB VRAM | P2P: No | 3400 GB Up to | Dedicated | NVIDIA RTX 5090 Cloud GPU | 78,343,200đ/月 | 注册 |
| RTX 5090 x8 | 8 GPU | 120 vCPU | 960 GB RAM | 256 GB VRAM | P2P: No | 6700 GB | Dedicated | NVIDIA RTX 5090 Cloud GPU | 156,686,400 VND/月 | 注册 |
适用于全部套餐
- RTX 5090 32 GB
- Dedicated
灵活适配 AI、渲染、图形和高性能 GPU compute
NVIDIA RTX 5090 利用专属 GPU、大容量 VRAM 和快速可扩展性加速复杂工作负载。
新一代 AI 性能
针对 inference、fine-tuning、computer vision、generative AI 以及需要强大 GPU 的 pipeline 进行优化。
渲染和 3D 图形
适用于 GPU 渲染、visualization、3D 设计、animation、VFX 和 Cloud 工作站。
多 GPU 配置
根据 Workload 选择 1、2、4 或 8 个 GPU,涵盖从测试到大规模 production 部署。
大容量 VRAM 适用于高负载项目
总计高达 256 GB VRAM,可更高效地处理模型、渲染场景及大型 dataset。
灵活的计费周期
支持选择 1 个月至 60 个月的周期,便于优化预算。
HiTechCloud技术支持
技术团队支持 driver、CUDA、AI framework、render engine 以及适配 Workload 的配置。
适用于 NVIDIA RTX 5090 的场景
利用 GPU Cloud 加速 AI 模型、图像/视频处理、NLP、生成式 AI 和数据 pipeline。
适用于Blender、Unreal、Omniverse、V-Ray、Octane及专业图形工作流。
部署仿真模型工作负载、数据分析、批处理及需要专用GPU资源的应用程序。
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 RTX 5090 配置前的速览信息。
NVIDIA RTX 5090 适用于哪些 Workload?
适用于 AI inference、fine-tuning、3D 渲染、云工作站、computer vision、GPU compute 和专业图形工作负载。
何时应选择 RTX 5090 x4 或 x8?
当需要更大的总 VRAM、并行运行多个任务、进行大规模渲染或部署重载 AI/Compute Workload 时,选择多 GPU 配置。
RTX 5090 适合哪些用户?
适合 AI 团队、渲染工作室、开发者、初创企业和需要新一代 GPU 用于测试或中等规模 production 的企业。
RTX 5090 是否适用于 Fine-tuning?
可根据模型大小、batch size 及项目的 VRAM 需求,适配 fine-tuning 和 inference。
何时应选择数据中心GPU而非RTX 5090?
当需要高 SLA、连续工作负载、更大 VRAM 或为企业 AI 训练优化的数据中心基础设施时。
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。




























































































































