GPU Clusters HiTechCloud

GPU Clusters – Hạ tầng GPU cho AI/ML & HPC hiệu năng cao

GPU Clusters HiTechCloud – 面向 AI/ML、HPC、LLM Training 和 Distributed Training 的高性能 GPU 集群。支持 H200、B200、B300、A100、H100、L40S、NVLink、InfiniBand 以及灵活扩展。

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16–64 GPU B200 / H100 InfiniBand 3,2 TB/s Distributed Training
AI/ML & HPC Infrastructure

面向大模型和分布式 Workload 的 multi-node GPU 集群

GPU Clusters 专为需要多个 GPU 同步运行的场景而设计：LLM 训练、Fine-tuning、simulation、data science、高负载 inference 以及 production AI pipeline。

HiTechCloud 提供配置 AMD Turin CPU、大容量 VRAM、高速 storage、100 Gbit/s Ethernet、5 Gbit/s uplink 以及用于 distributed training 的 InfiniBand 的 B200 和 H100 cluster 配置。

01

Scale-out GPU Cluster

支持从 16 扩展至 64 个 GPU，适用于 AI/ML、HPC、LLM training、distributed training 以及需要多个 GPU node 的 workload。

02

B200 & H100 SXM

支持配备大容量 VRAM、高吞吐量和稳定性能的 NVIDIA B200 Blackwell 与 NVIDIA H100 SXM5，适用于大模型。

03

高速 InfiniBand

3.2 TB/s 或 3,200 Gbit/s 的 InfiniBand 连接有助于减少梯度同步和分布式数据处理时的 bottleneck。

04

适用于大型 dataset 的 Storage

可选的单节点 NVMe、SFS 存储和专用上行链路用于服务 dataset、checkpoint、artifact 和训练 pipeline。

GPU Clusters 价格表

根据 AI/ML、HPC 和 distributed training 规模选择 GPU 集群

支持多个计费周期的套餐，可根据 Workload 需求选择 B200 cluster 或 H100 cluster。

3167

16x NVIDIA B200

NVIDIA B200 Blackwell

1,276,722,000 VND / 1 个月
  • GPU16x NVIDIA B200
  • Node2x 8B200 Nodes
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core480 Core CPU
  • Memory按 cluster 设计
  • VRAM2880 GB VRAM
  • Local storageNVMe 7 TB per node
  • StorageNVMe 30 TB SFS
  • InfiniBand3.200 Gbit/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注Multi-node B200 cluster cho distributed training
立即注册
3168

24x NVIDIA B200

NVIDIA B200 Blackwell

1,941,725,520 VND / 1 个月
  • GPU24x NVIDIA B200
  • Node3x 8B200 Nodes
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core720 Core CPU
  • Memory按 cluster 设计
  • VRAM4320 GB VRAM
  • Local storageNVMe 7 TB per node
  • StorageNVMe 50 TB SFS
  • InfiniBand3.200 Gbit/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注用于大规模 AI training 的 3 node cluster
立即注册
推荐
3169

32x NVIDIA B200

NVIDIA B200 Blackwell

2,500,197,840 VND / 1 个月
  • GPU32x NVIDIA B200
  • Node4x 8B200 Nodes
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core960 Core CPU
  • Memory按 cluster 设计
  • VRAM5760 GB VRAM
  • Local storageNVMe 7 TB per node
  • StorageNVMe 50 TB SFS
  • InfiniBand3.200 Gbit/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注面向 LLM 训练与 HPC 的 32 GPU 集群
立即注册
3170

40x NVIDIA B200

NVIDIA B200 Blackwell

3.058.670.160đ / 1 个月
  • GPU40x NVIDIA B200
  • Node5x 8B200 Nodes
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core1200 Core CPU
  • Memory按 cluster 设计
  • VRAM7200 GB VRAM
  • Local storageNVMe 7 TB per node
  • StorageNVMe 50 TB SFS
  • InfiniBand3.200 Gbit/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注面向分布式工作负载的 Scale-out cluster
立即注册
3171

48x NVIDIA B200

NVIDIA B200 Blackwell

3,617,142,480 VND / 1 个月
  • GPU48x NVIDIA B200
  • Node6x 8B200 Nodes
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core1440 Core CPU
  • Memory按 cluster 设计
  • VRAM8640 GB VRAM
  • Local storageNVMe 7 TB per node
  • StorageNVMe 50 TB SFS
  • InfiniBand3.200 Gbit/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注用于 AI Factory 的高密度 B200 集群
立即注册
3172

56x NVIDIA B200

NVIDIA B200 Blackwell

4,175,614,800 VND / 1 个月
  • GPU56x NVIDIA B200
  • Node7x 8B200 Nodes
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core1680 Core CPU
  • Memory按 cluster 设计
  • VRAM10080 GB VRAM
  • Local storageNVMe 7 TB per node
  • StorageNVMe 50 TB SFS
  • InfiniBand3.200 Gbit/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注适用于长期 Distributed training 的大型 GPU 集群
立即注册
3248

H100 x16

NVIDIA H100 SXM5

932,731,200 VND / 1 个月
  • GPUH100 x16 SXM5
  • Node8x H100 x2 SXM5
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core256 Core CPU
  • Memory3200 GB Memory
  • VRAM1280 GB VRAM
  • Local storage按节点配置
  • Storage3906 GB
  • InfiniBand3,2 TB/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注用于 training 和 HPC 的 H100 cluster
立即注册
3249

H100 x24

NVIDIA H100 SXM5

1,399,096,800 VND / 1 个月
  • GPUH100 x24 SXM5
  • Node8x H100 x3 SXM5
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core384 Core CPU
  • Memory4800 GB Memory
  • VRAM1920 GB VRAM
  • Local storage按节点配置
  • Storage5859 GB
  • InfiniBand3,2 TB/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注用于 model training 的可扩展 H100 集群
立即注册
3250

H100 x32

NVIDIA H100 SXM5

1,865,462,400 VND / 1 个月
  • GPUH100 x32 SXM5
  • Node8x H100 x4 SXM5
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core512 Core CPU
  • Memory6400 GB Memory
  • VRAM2560 GB VRAM
  • Local storage按节点配置
  • Storage7812 GB
  • InfiniBand3,2 TB/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注用于 AI/ML 和 HPC 的均衡 H100 cluster
立即注册
3251

H100 x48

NVIDIA H100 SXM5

2,798,193,600 VND / 1 个月
  • GPUH100 x48 SXM5
  • Node8x H100 x6 SXM5
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core768 Core CPU
  • Memory9600 GB Memory
  • VRAM3840 GB VRAM
  • Local storage按节点配置
  • Storage11718 GB
  • InfiniBand3,2 TB/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注用于 Distributed training 的高密度 H100 集群
立即注册
3252

H100 x64

NVIDIA H100 SXM5

3,730,924,800 VND / 1 个月
  • GPUH100 x64 SXM5
  • Node8x H100 x8 SXM5
  • CPUAMD Turin CPU
  • Core1024 Core CPU
  • Memory12800 GB Memory
  • VRAM5120 GB VRAM
  • Local storage按节点配置
  • Storage15624 GB
  • InfiniBand3,2 TB/s
  • Ethernet100 Gbit/s
  • Uplink5 Gbit/s
  • 备注H100 supercluster 用于 LLM 训练和 HPC
立即注册
Cluster Fabric

面向多 node 训练的网络与存储设计

GPU 集群需要节点之间的高带宽、足够快速的存储以容纳 dataset 和检查点，以及稳定的运行时以减少长期运行任务的空闲时间。

InfiniBand

3,200 Gbit/s 或 3.2 TB/s，用于 Distributed training 中的数据、梯度同步和通信。

NVMe / SFS

用于大型 dataset、检查点、日志、工件和 AI 模型数据的高速 存储。

Ethernet 100 Gbit/s

强大的网络连接用于 API、data pipeline、orchestration 和生产运营流程。

Cluster Advantages

专为 AI Factory、分布式训练和 HPC 优化

LLM Training

利用多 GPU 集群和高速网络，对大语言模型进行训练、fine-tuning 与评估。

Distributed Training

兼容 PyTorch DDP、DeepSpeed、Megatron-LM、Ray、Slurm 或 Kubernetes GPU，具体取决于您的部署模型。

HPC & Simulation

加速科学模拟、大数据分析、渲染、计算化学和 HPC Workload。

AI Factory

为需要专用 GPU cluster、稳定资源和可扩展性的企业构建内部 AI 基础设施。

架构咨询

HiTechCloud 支持根据业务场景选择合适数量的 GPU、Node、storage、network fabric、runtime 和 framework。

灵活周期

支持 1、3、6、12、24、36、48 和 60 个月的周期。

Use cases

GPU Cluster 部署场景

LLM 大模型 Training 和 Fine-tuning

适用于LLM、多模态AI、计算机视觉基础模型、批量inference和大规模GenAI pipeline。

HPC 模拟、研究与 data science

加速 simulation、molecular dynamics、weather model、CFD、数据分析和科学 workload。

MLOps AI production 集群

在一个统一的 GPU 基础设施上运行 training job、inference service、experiment tracking、checkpoint storage 和模型生命周期管理。

FAQ

关于 GPU Clusters 的常见问题

在 HiTechCloud 选择 B200/H100 GPU 集群前的快速了解。

HiTechCloud GPU Clusters 适用于哪些 workload？

GPU Clusters 适用于 LLM training、Distributed training、Fine-tuning、大规模 AI inference、HPC、simulation、data science 以及需要多个 GPU 同步运行的 Workload。

应该选择 B200 cluster 还是 H100 cluster？

B200适合需要Blackwell性能、大VRAM和强大可扩展性的新一代Workload。H100适合在已普及的Hopper生态系统上进行training、HPC和稳定的production AI。

InfiniBand对于distributed training有多重要？

InfiniBand 有助于降低时延并提升带宽，适用于 GPU/node 同步 gradient、传输 tensor 或处理分布式数据，特别是在多 node 的 LLM 训练中。

HiTechCloud 是否支持部署 AI framework？

可以。HiTechCloud 可就 CUDA、驱动程序、container 运行时、PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed、Slurm、Kubernetes GPU 和根据 workload 的存储/网络架构提供咨询。

该cluster可以用于HPC以及AI吗？

是的。GPU 集群适用于 HPC、simulation、rendering、大数据分析、图像/视频处理、computational chemistry 以及多种并行计算 workload。

GPU cluster 中的 Storage 应如何选择？

训练 Workload 应优先选择 NVMe 和高速共享存储，减少读取 dataset、保存 checkpoint、artifact、log 和模型输出时的瓶颈。

是否可以分阶段扩展 GPU 数量？

您可以根据项目规模、预算和吞吐量需求选择 16、24、32、40、48、56 或 64 个 GPU 的集群。

如何获取关于 cluster 配置的咨询？

贵方可联系 HiTechCloud，咨询适合具体业务场景的 GPU 数量、GPU 类型、Node、CPU 核心数、VRAM、存储、InfiniBand 及计费周期。

GPU Cluster Ready

需要为 AI/ML、HPC 或 LLM training 构建 GPU 集群？

HiTechCloud 提供关于 GPU 配置、节点数量、InfiniBand、存储、framework、运行时和适合企业工作负载的扩展计划的建议。

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