部署 GPU Cloud，配备 NVIDIA H200 SXM5 141 GB、AMD Genoa CPU、6000 GB 存储容量，支持 1 至 8 颗 GPU 选填。
NVIDIA DGX H200 专为需要大 VRAM、稳定吞吐量以及多 GPU 可扩展性的 AI Workload 设计，用于大模型的训练、微调或 inference。
GPU H200 SXM5 141 GB 基础设施，适用于 AI training、Fine-tuning、inference 及需要大容量 VRAM 的 HPC Workload。
配置从 1 块到 8 块 GPU，VRAM 容量从 141 GB 到 2,048 GB（按方案而定）。
高核心数 AMD Genoa CPU 加速数据 pipeline、preprocessing 和并行计算 workload。
选填 P2P 或 NVLink 900 GB/s 有助于提升多 GPU Workload 中 GPU 之间的数据交换效率。
H200 SXM5 141 GB
H200 SXM5 141 GB
H200 SXM5 141 GB
H200 SXM5 141 GB
H200 配置有助于在多个阶段扩展 GPU 算力：测试、Fine-tuning、训练和 production inference。
H200 SXM5 141 GB适合LLM、多模态AI、computer vision和大批量inference。
选择 1、2、4 或 8 个 GPU 来平衡成本、性能和项目的扩展需求。
全部 H200 配置均提供 6000 GB disk 用于存储 dataset、model checkpoint 和 artifact。
1、3、6、12、24、36、48 和 60 个月期限可用。
HiTechCloud 提供 driver、CUDA、runtime、framework 及 GPU Cloud 部署配置咨询支持。
适用于部署 training、fine-tuning、RAG、embedding、inference 及企业 AI 平台。
使用DGX H200进行fine-tuning、instruction tuning、model evaluation和企业GenAI pipeline。
服务于具有141 GB VRAM/GPU的AI模型，适合批量inference和内存密集型workload。
加速仿真、数据分析、渲染、科学研究和 GPU 密集型工作负载。
强大的容量，优化用于加速 AI/ML 和各规模高性能 Workload。
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。
HiTechCloud GPU instance 融合 NVLink/PCIe、InfiniBand（RDMA）和 RAIL 拓扑结构以优化 AI/HPC 性能。
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。
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
低时延连接，针对分布式训练优化，降低服务器处理负载。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 AgentBase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 Platform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。
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适用于 AI training、fine-tuning、inference、HPC、simulation、data science 及需要大容量 VRAM 的 workload。
数据中的所有计划都配置了 6,000 GB 磁盘。
DGX H200 更适合需要大容量 GPU 显存、大型 dataset 以及对 VRAM 要求较高的 AI 模型 workload。
是的。DGX H200 适合 LLM inference、Fine-tuning、Model serving、RAG pipeline 和内存密集型 AI 任务。
可以。HiTechCloud 根据 workload 规模就 GPU 数量、CPU、RAM、存储、runtime 和 framework 提供建议。
当模型、批量大小或 dataset 超过通用 GPU 限制且需要稳定数据中心平台时应选择。
提供 1、3、6、12、24、36、48 和 60 个月的套餐选项。
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