Cloud GPU

Cloud GPU サービス利用規約

条1. 利用可能な GPU カタログ

1.1. プレミアム GPU ライン – Enterprise AI

GPU モデルVRAMAI性能 (TFLOPS)主要アプリケーション
NVIDIA® B300 SXM6192 GB HBM3e~2.250 (FP8)LLM Training, Frontier AI
NVIDIA DGX B200 (8x B200)1.440 GB~18.000 (FP8)AI Foundation Model
NVIDIA DGX H200 (8x H200)1.128 GB HBM3e~16.000 (FP8)LLM Fine-tuning, Inference
NVIDIA DGX H100 (8x H100)640 GB HBM3~8.000 (FP8)Deep Learning Training
NVIDIA DGX A100 (8x A100)320 GB HBM2e~5.000 (TF32)AI/ML Research
NVIDIA A100 PCIe80 GB HBM2e~312 (TF32)ML Training, Inference

1.2. Dòng GPU trung cấp – Professional & HPC

GPU モデルVRAM能力アプリケーション
NVIDIA L40S48 GB GDDR6~733 TFLOPS (FP8)AI Inference, Rendering
NVIDIA L4048 GB GDDR6~362 TFLOPS (FP32)3D Rendering, Viz
NVIDIA RTX 509032 GB GDDR7~838 TFLOPS (FP16)Creative AI, Rendering
NVIDIA RTX 409024 GB GDDR6X~330 TFLOPS (FP16)AI Dev, Gaming, Render
NVIDIA RTX PRO 600096 GB GDDR7~~4.000 (FP8)Professional AI/Viz
NVIDIA RTX 6000 Ada48 GB GDDR6~1.457 TFLOPS (FP8)Professional Workstation
NVIDIA A10G24 GB GDDR6~250 TFLOPS (FP32)Inference, Graphics
NVIDIA A3024 GB HBM2~330 TFLOPS (TF32)AI Inference, HPC
NVIDIA A4048 GB GDDR6~299 TFLOPS (TF32)Professional AI/Viz
NVIDIA A500024 GB GDDR6~222 TFLOPS (TF32)AI Design, Animation
NVIDIA A600048 GB GDDR6~309 TFLOPS (TF32)High-end Workstation
NVIDIA V10032 GB HBM2~125 TFLOPS (FP16)ML Training (Legacy)
NVIDIA A1664 GB GDDR6~1,042 (FP32 total)VDI, Remote Workstation
NVIDIA A400016 GB GDDR6~153 TFLOPS (TF32)AI Dev, CAD/CAM
NVIDIA RTX 4000 Ada20 GB GDDR6~192 TFLOPS (TF32)Compact Workstation AI
NVIDIA L424 GB GDDR6~485 TFLOPS (FP8)Video AI, Edge Inference

条2. GPU賃借オプション

2.1. On-demand(時間単位)

  • 実使用時間に応じた時間課金、長期コミットメント不要
  • 推奨用途：テスト、開発、不規則な workload
  • リクエスト後 5～15 分以内に起動
  • 月末または使用量が請求書閾値に達した時点での支払い

2.2. Reserved Instance（予約購入 – 1/3/12ヶ月）

  • 前払い予約時に On-demand 比で 20–60% 削減
  • GPU リソースがスケジュール通り利用可能であることを保証
  • 全額前払いまたは月額払い
  • 推奨: 安定したワークロード、長期実行モデル学習

2.3. Spot Instance

  • オンデマンド比で 50～80% 低廉、アイドル容量を活用
  • リソースが必要な場合、2分間の予告で取り消すことができます。
  • 適合：バッチ処理、チェックポイント付き学習、レンダリング
  • Uptime SLA 99.5%; 継続的な可用性が必要な Workload には適用されません

2.4. Bare Metal GPU

  • 物理サーバー全体が顧客に割り当てられ、共有はありません
  • 最大パフォーマンス、「noisy neighbor」なし
  • 用途: 低レイテンシが要求される HPC cluster やトレーニングプロセス
  • 最小契約期間 1 ヶ月

条 3. 環境技術構成

3.1. サポートされるオペレーティングシステムおよびソフトウェア

  • OS: Ubuntu 20.04/22.04 LTS, CentOS 7/8, RHEL 8/9, Windows Server 2019/2022/2025 (Microsoft SPLA)
  • CUDA Toolkit：CUDA 11.x、12.x（プリインストール、またはバージョン選択可能）
  • Deep learning フレームワーク: PyTorch、TensorFlow、JAX、PaddlePaddle（image 準備完了）
  • Container: Docker, NVIDIA Container Toolkit, Singularity/Apptainer
  • Kubernetes: NVIDIA GPU Operator, K8s GPU plugin
  • Networking: InfiniBand HDR (200 Gb/s) cho multi-GPU cluster, NVLink cho DGX

3.2. 付属ストレージ

  • Local NVMe SSD: 1–32 TB 設定により異なります
  • Shared storage: NFS, Lustre, GPFS cho cluster
  • 統合 Object Storage: 大規模 dataset 向け S3-compatible

条 4. 利用ポリシー

4.1. 許可

  • AI/ML: 学習モデル、inference、fine-tuning、強化学習
  • HPC:科学シミュレーション、CFD、分子動力学、気候モデリング
  • Rendering: 3D rendering, VFX, real-time visualization
  • Video AI: Transcoding, upscaling, object detection
  • 学術研究と教育

4.2. 厳格に禁止

  • 暗号資産(cryptocurrency mining) – 即座に検出され、アカウント がロックされます。
  • サイバー攻撃、ブルートフォース、パスワードクラッキング
  • CSAM または有害なコンテンツを生成する AIモデルの学習
  • セキュリティシステムの破壊、第三者の脆弱性の悪用
  • 契約のない第三者へのGPUアカウントの共有

第 5 条。SLA およびサービスクレジット

タイプSLA Uptime月間最大Downtime違反に対する補償
On-demand99,9%43.8 分影響を受けた時間の10%の手数料
Reserved 1 ヶ月99,9%43.8 分月額料金の15%
12ヶ月間予約済み99,95%21.9 分月額費用の 20%
Bare Metal99,95%21.9 分月額料金の 25%
Spot Instance99,5%3.6時間SLA 非適用

条 6. 支払い

  • On-demand: 月末締め、または利用額が 500 万 VND に達した時点で請求書発行
  • Reserved: 100%前払い、または月払い（契約締結時に初月分を支払い）
  • Spot：実際の使用秒数に基づく請求、月末に請求書発行
  • クレジット上限超過：アラートから24時間後にインスタンスが自動的に停止されます。
  • 返金：コミット済みReserved容量の返金はなし。Companyが SLA 違反の場合、On-demandの未使用部分は返金。

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