NVIDIA® B300 SXM6 GPU Cloud

新世代の AI Training、Inference、HPC 向け NVIDIA® B300 SXM6

高パフォーマンス GPU インフラストラクチャ:NVIDIA® B300 SXM6 262 GB、AMD EPYC Turin、最大 2,304 GB VRAM、1.8 TB/s NVLink/P2P 接続により、大規模 AI Workload に対応。

1–8 GPU 288–2304 GB VRAM AMD EPYC Turin 6000 GB Disk
Blackwell GPU Platform

ますます大規模化するAIモデル向けCloud GPU

NVIDIA® B300 SXM6 は GPU コンピュートパワー、大容量 VRAM、高速マルチ GPU インターコネクトを必要とする workload 向けに構築されています。1 GPU から 8 GPU までの構成により、企業が需要に応じて柔軟なスケーリングできます。

利用可能なパッケージは 1B300.30V、2B300.60V、4B300.120V、8B300.240V で、AMD EPYC Turin CPU、大容量メモリー、6,000 GB ディスク、および完全な請求サイクル対応です。

01

NVIDIA® B300 SXM6

現世代の GPU を用いた AI training、inference、HPC、シミュレーション、および非常に大規模な VRAM を備えた大規模データ処理です。

02

AMD EPYC Turin

AMD EPYC Turin CPUは多数のコアを備え、AI pipeline、preprocessing、data loader、並列計算workloadのバランスを実現します。

03

VRAM 最大 2,304 GB

大規模モデル、大規模バッチ、マルチ GPU Workload 向けに、1〜8 GPU、288 GB から 2304 GB の VRAM を任意で選択可能。

04

NVLink/P2P 1,8 TB/s

高速 GPU インターコネクトは GPU 間の高速データ交換を実現し、distributed training と高パフォーマンス inference に対応します。

NVIDIA® B300 SXM6 料金表

AI Workload の規模に応じて GPU 構成を選択します

3201

1B300.30V

B300 SXM6 262 GB

198.569.880đ / 1 ヶ月
  • GPU1 GPU
  • CPUAMD EPYC Turin
  • Core30 Core
  • RAM275 GB RAM
  • VRAM288 GB VRAM
  • NVLink/P2PNVLink 1,8 TB/s
  • Disk6000 GB
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3203

4B300.120V

B300 SXM6 262 GB

646,030,080 VND / 1 ヶ月
  • GPU4 GPU
  • CPUAMD EPYC Turin
  • Core120 Core
  • RAM1100 GB RAM
  • VRAM1152 GB VRAM
  • NVLink/P2PP2P 1,8 TB/s
  • Disk6000 GB
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3204

8B300.240V

B300 SXM6 262 GB

1,242,643,680 VND / 1 ヶ月
  • GPU8 GPU
  • CPUAMD EPYC Turin
  • Core240 Core
  • RAM2200 GB RAM
  • VRAM2304 GB VRAM
  • NVLink/P2PP2P 1,8 TB/s
  • Disk6000 GB
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GPU Infrastructure

AI、HPC、および計算集約的ワークロード向けに最適化

NVIDIA® B300 SXM6は単一 GPU からMulti-GPU node へのスケーリングに対応し、AIプロダクト開発の各段階をサポート。

AI Training に最適化

LLM 学習、Computer vision、推奨、Speech AI、および大容量 GPU メモリが必要なマルチモーダルモデルの学習に適しています。

大規模 inference

AIモデル配信を加速し、production環境のアプリケーション、chatbot、embedding、RAG、および企業AI systems に対応します。

HPC & Simulation

科学計算ワークロード、工学シミュレーション、データ分析およびハイパフォーマンスレンダリングに対応。

マルチ GPU 構成

1、2、4 または 8 GPU の選択により、モデル開発の各段階と Compute ニーズに応じたスケーリングが可能です。

大容量ディスク

各プランには6,000 GBのディスクが含まれており、dataset、checkpoint、model artifactsおよび開発環境の保存に適しています。

デプロイサポート

HiTechCloudは、構成の選択、ランタイム環境、ドライバー、framework、GPU Workloadの運用に関するコンサルティングを支援します。

Use cases

NVIDIA® B300 SXM6に適合したデプロイシナリオ

LLM 大規模モデルのTraining & Fine-tuning

言語モデルまたはマルチモーダルモデルのpre-training、Fine-tuning、alignment、評価向けのB300 SXM6クラスター。

AI App 企業 AI inference

Chatbot、画像分析、音声、レコメンデーション、および社内AIプラットフォーム向けのinferenceをデプロイします。

Research HPC、シミュレーション、R&D

研究、シミュレーション、科学技術計算、rendering、および大規模データ処理を高速化します。

01

GPU instance パフォーマンス高による多様なワークロード対応

強力な容量で、AI/ML および高パフォーマンス workload をあらゆる規模で加速するように最適化されています。

02

幅広いインフラストラクチャオプション

学習、inference、fine-tuning — HiTechCloud は、ニーズに合わせた豊富な GPU オプション、透明性のある料金体系、オンデマンド デプロイ環境を提供しています。

03

NVIDIA リファレンスアーキテクチャに準拠

HiTechCloud GPU instance は NVLink/PCIe、InfiniBand(RDMA)、RAIL トポロジを組み合わせ、AI/HPC パフォーマンスを最適化します。

GPU Cloud アーキテクチャ

高性能 GPU クラスター用の3つのコア接続レイヤー

AI workload が確実にスケーリングし、帯域幅のボトルネックを緩和し、大規模での パフォーマンス を維持するように設計されたネットワークおよび GPU ファブリック。

HiTechCloud GPU instance 向け NVLink と PCIe Switch

NVLink / PCIe Switch

GPU間の高速接続(ノード内および複数ノード間)、学習中のボトルネック削減

InfiniBand RDMA for distributed training

InfiniBand (RDMA)

低レイテンシ接続、分散学習に最適化され、サーバーの処理負荷を削減します。

高パフォーマンス GPU クラスター向け RAIL topology

RAIL Topology

並列ネットワークアーキテクチャにより、高い帯域幅、冗長性、すべての規模における安定したパフォーマンスを実現します。

自動スケーリング

GPU 自動スケーリングおよび使用効率の最適化

単一のGPUから大規模クラスタまで、HiTechCloudは需要に先立ってリソースをプロビジョニングし、各instanceのパフォーマンスを最大限に引き出します。

Kubernetes による GPU 自動スケーリング

Kubernetes による自動スケーリング

GPU リソースを小規模から数千個の GPU まで自動的にスケーリングし、必要となる前に予測とプロビジョニング機能を備えています。

GPU instance の SSH、TCP、HTTP 接続セキュリティ

すべてのアクセス接続のセキュリティ

SSH、TCP、HTTP でのアクセスに対応し、ビジネスデータを保護する統合された保護レイヤーとアクセス制御を完全に実装します。

MIG による GPU パフォーマンス最適化

MIG による GPU パフォーマンス最適化

単一 GPU を複数の独立した Instance に分割し、複数の AI Workload を並列実行して、リソース利用を最適化し、インフラストラクチャ コストを削減します。

GPU instance

透明性のある料金、隠れた費用なし

大規模な学習からリアルタイム inference まで — 実際に実行する場合のみ支払い、すべての AI workload と高パフォーマンス要件に対応するために構築された GPU Cloud プラットフォームで。

GPU instance を実行する準備はできていますか。

登録から GPU Instance 起動まで 5 分以内 — 複雑な設定なし、リソース予約なし、アイドル時の料金なし。デプロイして実行し、ご利用分のみお支払いください。

HiTechCloud エコシステム

Compute だけでなく、シンプルなクラウド エコシステム内で管理、スケール、開発のすべてを行うことができます。

AgentBase

エンタープライズグレードのインフラストラクチャ上で、AI agent を安全に大規模にデプロイおよび運用するための統合管理プラットフォーム。

AgentBase を探索

AI Platform

学習、Fine-tuning、デプロイのための統一プラットフォーム。あらゆる規模の AIモデルに対応しています。

AI Platform を探索する

Vector Database

高速検索、リアルタイム分析、ログ、大規模なイベントデータ、および RAG 向けベクトルデータベースに対応しています。

Vector database を探索する

Kubernetes

コンテナオーケストレーション、AI service、および GPU Cloud ワークロード向けの Managed Kubernetes。

Kubernetes を探索
東南アジア

東南アジア全域で自信を持ってスケーリング

システムとアプリケーションをユーザーにより近い場所にデプロイし、レイテンシを削減して地域の規制要件に対応します。

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Bangkok

BKK-01

03

Ho Chi Minh

HCM-01 · HCM-02 · HCM-03

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Ha Noi

HAN-01 · HAN-02

HiTechCloud インフラストラクチャ向け東南アジア地域マップ
1,000+ 企業

企業のデジタルトランスフォーメーション導入を支援するパートナー

大企業と急成長するスタートアップは、セキュアで高パフォーマンスな AI Cloud ソリューションを備えた HiTechCloud を選択しており、これらのソリューションにより、イノベーション実現とスケーリングが可能になります。

貴社企業に具体的な課題はありますか?HiTechCloud はサポートの準備ができています。

HiTechCloud チームは、GPU アーキテクチャ、ネットワーク、セキュリティ、および実際のワークロードに適合した運用モデルに関するアドバイスを提供します。

FAQ

よくあるご質問

HiTechCloud で NVIDIA® B300 SXM6 構成を選択する前の概要情報。

NVIDIA® B300 SXM6 はどのような workload に適していますか?

AI training、fine-tuning、inference、HPC、simulation、rendering、ビッグデータ処理、大容量 VRAM が必要な Workload に適しています。

1つのGPUと複数のGPUのどちらを選ぶべきですか。

1 GPU は実験やサイズの小さいワークロードに適しています。2、4 および 8 GPU は大規模モデル、distributed training、高負荷推論またはスケーリングが必要なパイプラインに適しています。

各プランは何の CPU を使用していますか?

すべてのプランで AMD EPYC Turin CPU を使用し、コア数は GPU の数に応じて増加します。

B300 SXM6は大規模モデルのトレーニングに適していますか?

はい。B300 SXM6 は LLM Fine-tuning、Multi-GPU ワークロード、高帯域幅と大容量 VRAM が必要な AI pipeline のトレーニングに適しています。

8 GPU B300構成はいつ選択すべきですか?

8 GPU 構成は大規模モデル、Distributed training、高負荷 inference、大規模バッチ処理、およびクラスター全体にスケーリングされるワークロードに適しています。

HiTechCloudはどのランタイムのデプロイをサポートしていますか?

HiTechCloud は CUDA、ドライバ、container ランタイム、PyTorch、TensorFlow、ストレージ、AI 目標に適した運用モデルについて助言します。

ご利用いただける請求サイクルはどのようなものですか?

1、3、6、12、24、36、48、60 ヶ月のプランが利用可能です。

GPU Cloud Ready

AI Workload 向け NVIDIA® B300 SXM6 構成のご相談が必要ですか。

HiTechCloud は、GPU 数、VRAM、CPU コア数、runtime 環境、および予算内の運用ロードマップの選択を支援。