HiTechCloud x NVIDIA

面向企业的 GPU Cloud、DGX 和 AI Factory

HiTechCloud 基于 NVIDIA 生态系统部署 AI 基础设施 — 从 GPU Compute 和 DGX 到企业软件、networking 和 visualization。

探讨 AI 应用场景 查看能力
HiTechCloud 的角色
Partner CSP · Data Center Partner · Advanced Technology Partner
能力组
Compute · Software · Network · Visualization
部署规模
从开发环境到AI Factory和SuperPOD
支持范围
设计、部署和长期运维
关于合作伙伴关系

从 GPU Cloud 到 AI Factory 和 SuperPOD

HiTechCloud NVIDIA

HiTechCloud 是以下服务商的 Partner CSP (Cloud Service Provider) NVIDIA，同时在 NVIDIA 生态系统中担任 Data Center Partner 和 Advanced Technology Partner。

HiTechCloud 支持企业设计、部署并开展 NVIDIA 基础设施运维，适用于 AI training、inference、visualization、virtual desktop 以及高性能计算 Workload。

该方案专注于实际性能、可扩展性、数据安全、成本优化和长期可运维性，而不仅仅是提供硬件。

解决方案

NVIDIA 核心能力

分类按解决方案组织，便于选择适合的部署路径。

GPU Compute

在 GPU 平台上加速 AI training、inference、HPC、rendering 和大数据处理。

DGX AI Compute Systems

为需要专用 AI 算力的企业提供 DGX 系统咨询与部署。

NVIDIA AI Enterprise

利用企业级 AI software stack、runtime 和运维工具。

Virtual Desktop

虚拟桌面、图形应用、远程工作站和高性能工作环境。

Networking

为 GPU cluster、data center、storage 及分布式 AI Workload 提供高性能网络设计。

Visualization

图形、仿真、Digital twin、3D rendering 及各类 visualization 流程。

为什么选择 HiTechCloud

HiTechCloud 的部署方式

  • 从 workload 出发，而非硬件 先明确 AI 业务问题、数据和模型，然后再选择相应的 GPU、DGX 或 cloud。
  • 分阶段扩展 从开发环境到生产环境，在数据与计算需求实际增长时进行扩展。
  • 包含运维能力 系统上线后提供性能监控、成本优化及技术支持。
流程

四步部署路线图

  1. 01

    Workload 评估

    明确 AI 场景、数据、模型、计算要求、网络、安全和预算。

  2. 02

    架构设计

    推荐适用的 NVIDIA GPU、DGX、Cloud、存储、networking 和 software stack。

  3. 03

    平台部署

    配置基础设施、软件环境、安全、监控和应用集成。

  4. 04

    运维与优化

    性能监控、成本优化、资源扩展和长期技术支持。

使用场景

常见企业场景

模型训练与微调

GPU、存储和网络基础设施，用于训练、fine-tuning和数据pipeline。

inference平台

部署具备可扩展性、监控及运营成本优化的推理。

虚拟工作站

面向工程师、设计师、架构师及远程办公团队的 Virtual desktop。

数据中心现代化

升级现有基础设施的计算、网络、软件和自动化。

为企业构建 AI 平台

提交 AI 需求与现有基础设施现状，HiTechCloud 将推荐 GPU 配置及部署路线图。

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