GPU Cloud Server · NVIDIA TeslaGPU Server บนคลาวด์ สำหรับ AI และงานประมวลผลหนัก
เช่า GPU Server จาก THAI DATA CLOUD ประมวลผลแบบขนานด้วย NVIDIA Tesla T4 และ V100 สำหรับงาน AI, Machine Learning, Deep Learning และการเรนเดอร์กราฟิก 3D พร้อมใช้งานได้ภายในไม่กี่นาที ไม่ต้องลงทุนซื้อการ์ดจอเอง
- NVIDIA Tesla T4 / V100
- พร้อมใช้ในไม่กี่นาที
- Data Center มาตรฐาน ISO 27001
มาตรฐานที่ได้รับการรับรอง
- Data Center ในไทย TIA-942 Tier 3+
- Uptime SLA 99.9%
LINE ID @thaidatacloudแชทกับฝ่ายขาย
24x7x365 Online Supportดูแลทุกวันตลอด 24 ชม.
2 รุ่น
NVIDIA Tesla T4 และ V100
35x
ฝึกโมเดล ML เร็วขึ้นสูงสุด (ข้อมูล NVIDIA)
2 µs
Latency เครือข่าย RDMA
24x7
ทีมวิศวกรคนไทยดูแล
คำตอบสั้น
GPU Server คืออะไร
GPU Server คือเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ช่วยคำนวณ ทำงานแบบขนานได้หลายพันเธรดพร้อมกัน จึงเร็วกว่า CPU มากในงาน AI, Machine Learning, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และการเรนเดอร์ภาพ การเช่า GPU Server บนคลาวด์ช่วยให้ใช้การ์ดระดับ Data Center ได้ทันทีโดยจ่ายเป็นรายเดือน
ข้อมูลสำคัญ
- NVIDIA Tesla T4 เริ่มต้น 33,210 บาท/เดือน (RAM 32GB / 8 vCPU)
- NVIDIA Tesla V100 เริ่มต้น 139,730 บาท/เดือน (RAM 64GB / 8 vCPU)
- GPU Direct ผ่าน RDMA แบนด์วิดท์ 100 Gbit/s, Latency 2 µs
- NVMe SSD สูงสุด 680,000 IOPS
- เลือกระบบปฏิบัติการ CentOS, Ubuntu หรือ EulerOS
ทำไมต้องเช่า GPU Server บนคลาวด์
ประมวลผลแบบขนาน
GPU ประมวลผลจุดทศนิยมได้ยอดเยี่ยม งานคำนวณซับซ้อนจำนวนมากเสร็จเร็วกว่าการใช้ CPU อย่างเดียวหลายเท่า
พร้อมใช้ในไม่กี่นาที
สร้าง Cloud Instance พร้อม GPU ได้ภายในไม่กี่นาทีผ่าน Cloud Console ไม่ต้องรอสั่งซื้อและติดตั้งฮาร์ดแวร์
ปรับขนาดได้ยืดหยุ่น
อัปเกรดหรือดาวน์เกรดสเปก GPU ได้เองตามปริมาณงาน จ่ายเฉพาะทรัพยากรที่ใช้จริง
เครือข่ายความหน่วงต่ำ
GPU Direct ผ่าน RDMA แบนด์วิดท์ 100 Gbit/s และ Latency เพียง 2 µs สำหรับงานที่กระจายหลายเครื่อง
สตอเรจ NVMe เร็วสูง
NVMe SSD รองรับสูงสุด 680,000 IOPS ป้อนข้อมูลให้ GPU ได้ทัน ไม่เกิดคอขวดที่ดิสก์
ปลอดภัยระดับองค์กร
เข้ารหัสข้อมูลทั้งขณะจัดเก็บและระหว่างรับส่ง บน Data Center มาตรฐาน ISO/IEC 27001 และ ISO 22301
GPU Server ต่างจาก CPU Server อย่างไร
CPU ถูกออกแบบให้ทำงานทีละลำดับ (Serial Processing) ได้เร็วและยืดหยุ่น เหมาะกับงานทั่วไป เช่น เว็บไซต์ ฐานข้อมูล และระบบงานองค์กร ส่วน GPU มีคอร์ขนาดเล็กจำนวนหลายพันคอร์ ทำงานแบบขนาน (Parallel Processing) ได้พร้อมกันจำนวนมาก
งานที่แตกเป็นการคำนวณย่อยซ้ำ ๆ ได้ เช่น การคูณเมทริกซ์ใน Deep Learning การเรนเดอร์พิกเซล หรือการจำลองทางวิทยาศาสตร์ จึงเร่งได้มากเมื่อย้ายมาทำบน GPU Server โดยยังใช้ CPU คุมลำดับงานและจัดการระบบเหมือนเดิม
| ประเด็น | CPU Cloud Server | GPU Server |
|---|---|---|
| รูปแบบการประมวลผล | ทีละลำดับ (Serial) | ขนานจำนวนมาก (Parallel) |
| งานที่เหมาะ | เว็บไซต์ ฐานข้อมูล ERP แอปทั่วไป | AI/ML, Deep Learning, เรนเดอร์ 3D, HPC |
| การคำนวณความแม่นยำสองเท่า | พื้นฐาน | สูงกว่า CPU ได้ถึง 100 เท่าหรือมากกว่า |
| ค่าใช้จ่าย | ต่ำกว่า | สูงกว่า แต่เวลาประมวลผลลดลงมาก |
GPU Server เหมาะกับงานแบบไหน
เหมาะกับผู้ที่ต้องการพลังประมวลผลขั้นสูง โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้การประมวลผลแบบขนาน หรืองานที่มีการคำนวณซับซ้อนจำนวนมากพร้อมกันแบบเรียลไทม์
AI และ Machine Learning
ฝึกโมเดล (Training) และให้บริการโมเดล (Inference) ได้เร็วขึ้น ทั้งงานภาพ เสียง และภาษา
Deep Learning / Neural Networks
สำหรับนักพัฒนาที่สร้างโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ ต้องใช้หน่วยความจำ GPU และแบนด์วิดท์สูง
เรนเดอร์ / กราฟิก 3D และ VR/AR
งานออกแบบ 3D visualization งานกราฟิกหนัก และงานเรนเดอร์วิดีโอ
การจำลองทางวิทยาศาสตร์
งานของ Data Scientist ที่ต้องการการคำนวณความแม่นยำสองเท่า เช่น จำลองโมเลกุลและระดับอะตอม
เกม / Game Animation / VFX
นักพัฒนาเกมและ Game Animator ที่ต้องการพลังเรนเดอร์ Visual Effects
Big Data และข้อมูลเรียลไทม์
องค์กรที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หรือประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
เลือก GPU Server รุ่นไหนดี: NVIDIA Tesla T4 หรือ V100
THAI DATA CLOUD ให้บริการ GPU Server ด้วยการ์ด NVIDIA ระดับ Data Center สองรุ่นหลัก ปรับแต่งการกำหนดค่าได้ตามงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาการประมวลผล
NVIDIA Tesla T4 เหมาะกับ AI inference, deep learning ขนาดกลาง และงานที่ต้องจัดการภาพและวิดีโอ ส่วน NVIDIA Tesla V100 ออกแบบมาเพื่อการฝึก AI ที่ซับซ้อน, deep learning ขนาดใหญ่ และการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์แบบ HPC (High-Performance Computing)
| รุ่น GPU | สเปกเริ่มต้น | ราคาเริ่มต้น | เหมาะกับงาน |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla T4 | RAM 32GB / 8 vCPU | 33,210 บาท/เดือน | AI inference, deep learning, งานภาพและวิดีโอ |
| NVIDIA Tesla V100 | RAM 64GB / 8 vCPU | 139,730 บาท/เดือน | AI training, deep learning ขนาดใหญ่, HPC |
ราคาเริ่มต้นต่อเดือน ยังไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม สเปกและราคาจริงขึ้นกับการกำหนดค่าที่เลือก
ตัวอย่างการใช้งาน GPU Server: Scientific Computing
การประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ต้องการความสามารถคำนวณความแม่นยำสองเท่า (Double-Precision) ที่ทรงพลัง และมักใช้ทรัพยากรประมวลผลมากเป็นพิเศษ GPU Server จึงเป็นตัวเลือกที่คุ้มกว่าการขยายเครื่อง CPU หลายสิบเครื่อง
- NVMe SSD สูงสุด 680,000 IOPS เพื่อประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด
- Double-Precision Computing ประสิทธิภาพสูงกว่า CPU ถึง 100 เท่าหรือมากกว่า
ตัวอย่างการใช้งาน: Graphic Workstation บนคลาวด์
GACS (GPU-accelerated Cloud Server) มอบพลังประมวลผลที่งาน CAD ระดับมืออาชีพ การเรนเดอร์วิดีโอ และการประมวลผลกราฟิกต้องการ ทีมออกแบบทำงานจากที่ไหนก็ได้โดยไม่ต้องมีเวิร์กสเตชันราคาแพงประจำโต๊ะ
- High Performance ประสิทธิภาพสูงกว่า GPU มาตรฐานหลายสิบเท่า
- Professional Hardware ใช้ GPU M60 ระดับศูนย์ข้อมูลสำหรับเวิร์กสเตชันกราฟิก
ประสิทธิภาพของ GPU Server ที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA
เซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กรที่เร่งงานด้วย NVIDIA ให้ความเร็วและประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับธุรกิจ ตัวเลขอ้างอิงจากผู้ผลิตแสดงให้เห็นความต่างเมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์ CPU อย่างเดียว
- Throughput สูงกว่าเซิร์ฟเวอร์ CPU ในงาน deep learning inference
- ประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 33% ในงาน Virtual Desktop Infrastructure (VDI)
- ฝึกโมเดล Machine Learning เร็วขึ้นสูงสุด 35 เท่า
ตัวเลขประสิทธิภาพอ้างอิงจากข้อมูลของ NVIDIA ผลลัพธ์จริงขึ้นกับโมเดล ข้อมูล และการตั้งค่าของแต่ละงาน
เช่า GPU Server บนคลาวด์ หรือซื้อการ์ดจอมาตั้งเอง คุ้มกว่า
การซื้อ GPU ระดับ Data Center มาใช้เองต้องจ่ายค่าการ์ด เซิร์ฟเวอร์ ไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน และคนดูแลตั้งแต่วันแรก ขณะที่งาน AI จำนวนมากใช้ GPU หนักเป็นช่วง ๆ เช่น ช่วงฝึกโมเดล แล้วใช้น้อยลงในช่วงให้บริการ
การเช่า GPU Server บนคลาวด์จึงเปลี่ยนงบลงทุนก้อนใหญ่เป็นค่าใช้จ่ายรายเดือน ปรับสเปกขึ้นลงตามรอบงาน และไม่ต้องรับความเสี่ยงที่การ์ดจะตกรุ่นก่อนคืนทุน
| ประเด็น | ซื้อ GPU มาตั้งเอง | เช่า GPU Server บนคลาวด์ |
|---|---|---|
| เงินลงทุนเริ่มต้น | สูง จ่ายค่าฮาร์ดแวร์ทั้งหมดก่อน | ไม่มี จ่ายรายเดือน |
| เวลาเริ่มใช้งาน | รอสั่งซื้อ ขนส่ง และติดตั้ง | พร้อมใช้ในไม่กี่นาที |
| ปรับขนาด | ต้องซื้อเพิ่ม ลดขนาดไม่ได้ | อัปเกรดหรือดาวน์เกรดได้ตลอด |
| ไฟฟ้า ความเย็น และการดูแล | องค์กรรับผิดชอบเอง | รวมอยู่ใน Data Center Tier 3+ |
| ความเสี่ยงตกรุ่น | องค์กรรับความเสี่ยงเอง | เปลี่ยนรุ่นได้ตามบริการ |
การซื้อเองอาจคุ้มกว่าเมื่อใช้ GPU เต็มกำลังต่อเนื่องหลายปี ทีมเราช่วยคำนวณเทียบให้ได้ตามลักษณะงานจริง
เริ่มใช้งาน GPU Server ใน 4 ขั้นตอน
- 1
เลือกรุ่นและสเปก
เลือก NVIDIA Tesla T4 หรือ V100 และสเปกจาก Cloud Console หรือให้ทีมขายช่วยประเมินขนาดงาน
- 2
เลือกระบบปฏิบัติการ
เลือก CentOS, Ubuntu หรือ EulerOS ระบบติดตั้งให้อัตโนมัติ
- 3
ติดตั้งเครื่องมือ AI
ติดตั้ง Driver, CUDA และเฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow หรือ PyTorch แล้วเริ่มงานได้ทันที
- 4
ปรับขนาดตามงาน
อัปเกรดหรือดาวน์เกรด GPU ได้ตลอดเมื่อปริมาณงานเปลี่ยน จ่ายตามที่ใช้จริง
อ่านต่อ / บริการที่เกี่ยวข้อง
ข้อมูลโดยทีมวิศวกร THAI DATA CLOUD · ตรวจทานล่าสุด
พร้อมเร่งงาน AI ด้วย GPU Server แล้วหรือยัง?
ให้ทีมวิศวกรช่วยประเมินรุ่น GPU และสเปกที่คุ้มที่สุดสำหรับงานของคุณ ปรึกษาฟรี ไม่มีข้อผูกมัด
คำถามที่พบบ่อยเรื่อง GPU Server
GPU Server ต่างจาก CPU Cloud Server อย่างไร
GPU ประมวลผลแบบขนาน (Parallel Processing) จึงเหมาะกับงานซับซ้อนที่ต้องคำนวณหลายขั้นตอนพร้อมกัน เช่น Deep Learning หรือการเรนเดอร์ภาพ ส่วน CPU เหมาะกับงานทั่วไปที่ประมวลผลเป็นลำดับ (Serial Processing)
เช่า GPU Server ราคาเท่าไร
NVIDIA Tesla T4 เริ่มต้น 33,210 บาท/เดือน (RAM 32GB / 8 vCPU) และ NVIDIA Tesla V100 เริ่มต้น 139,730 บาท/เดือน (RAM 64GB / 8 vCPU) ราคาจริงขึ้นกับสเปกที่เลือก
เพิ่มหรือลดจำนวน GPU ได้หรือไม่
ได้ บริการรองรับการปรับขนาดแบบยืดหยุ่น (Elastic Scalability) อัปเกรดหรือดาวน์เกรดได้ง่ายผ่านหน้า Cloud Console
GPU Server รองรับระบบปฏิบัติการอะไรบ้าง
GPU Server ของ THAI DATA CLOUD ติดตั้ง Operating System ให้อัตโนมัติ เลือกได้ทั้ง CentOS, Ubuntu และ EulerOS
ข้อมูลบน GPU Server ปลอดภัยแค่ไหน
ข้อมูลถูกเข้ารหัสทั้งขณะจัดเก็บและระหว่างการถ่ายโอน มีมาตรการควบคุมการเข้าถึงและการตรวจสอบเพื่อป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต บน Data Center มาตรฐาน ISO/IEC 27001
ต้องมีความรู้เฉพาะทางในการใช้ GPU Server หรือไม่
การใช้งานทั่วไปไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเรื่อง GPU แต่หากใช้พัฒนาหรือฝึกโมเดล AI ควรมีความเข้าใจด้านโปรแกรมมิ่งและการประมวลผลแบบขนานควบคู่ด้วย
การประมวลผลแบบ Double Precision คืออะไร
Double Precision คือการประมวลผลเลขทศนิยม (Floating-Point) ความแม่นยำ 64 บิต เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูงสุด เช่น การคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์ การจำลองระดับอะตอม หรือการจำลองโมเลกุล
เช่า GPU Server คุ้มกว่าซื้อการ์ดจอเองไหม
สำหรับงานที่ใช้ GPU หนักเป็นช่วง ๆ การเช่าคุ้มกว่า เพราะไม่ต้องลงทุนฮาร์ดแวร์ ไฟฟ้า และความเย็นล่วงหน้า และปรับสเปกได้ตามรอบงาน ส่วนงานที่ใช้เต็มกำลังต่อเนื่องหลายปีควรคำนวณเทียบเป็นกรณีไป
สร้าง GPU Server ได้เร็วแค่ไหน
Cloud Instance พร้อม GPU พร้อมใช้งานได้ภายในไม่กี่นาทีหลังสั่งซื้อผ่าน Cloud Console
ขอใบเสนอราคา GPU Server
กรอกข้อมูลสั้น ๆ ทีมงานจะติดต่อกลับภายใน 1 วันทำการ ปรึกษาฟรี ไม่มีข้อผูกมัด