リージョン別のハードウェア・ユニット・シェイプ

このページでは、OCI生成AIの専用AIクラスタで使用可能なハードウェア・シェイプをリージョン別にリストします。

専用AIクラスタを作成してモデルをホストする場合は、ハードウェア・シェイプを使用します。ハードウェア・シェイプは、専用AIクラスタの基礎となるハードウェア(A100_80GやH100など)を識別します。

リージョン・サマリー表には、ハードウェア・シェイプのみがリストされます。プロバイダ・プリフィクスおよびユニット数は、リージョン・サマリー表には表示されません。

ノート

コンソールまたはAPIのフル・ユニット・シェイプ名は、モデルの利用方法によって異なります:

専用ホスティング用にOCI Generative AIによって提供されるモデル:ユニット・シェイプ名は、プロバイダまたはモデル・ファミリ接頭辞で始まります。例として、Cohere_A100_80G_X4、Meta_H100_X8およびOAI_A10_X2があります。
インポートされたモデル:ユニット・シェイプ名にプロバイダ接頭辞は含まれません。たとえば、A100_80G_X4またはH100_X8を使用します。ホスティング専用AIクラスタを作成する場合は、インポートされたモデルをそのハードウェア・ユニット・シェイプとは別に選択します。

どちらのネーミング・パターンでも、A100_80GやH100などの値はハードウェア・シェイプを識別し、Xの後に続く値はハードウェア・ユニットの数を示します。

AIユニット数は、ハードウェア・シェイプおよびハードウェア・ユニット数に基づいており、プロバイダ・プリフィクスではありません。たとえば、H100_X2とCohere_H100_X2はどちらも2つのH100ハードウェア・ユニットを使用し、AIユニット数は同じです。各ハードウェア・ユニット・シェイプのAIユニット数については、ハードウェア・ユニット・シェイプ、サービス制限およびAIユニット数を参照してください。

北米

次の表に、北米リージョンのハードウェア・シェイプを示します。

北米ハードウェア・シェイプ
米国東部(アッシュバーン) (OC1)	米国中西部(シカゴ) (OC1)	米国西部(フェニックス) (OC1)
`A10` `B200` `H100`	`A10` `A100_80G` `B200` `H100`	`A100_80G` `B200`

南アメリカ

次の表に、South Americaリージョンのハードウェア・シェイプを示します。

南アメリカのハードウェアシェイプ
ブラジル東部(サンパウロ) (OC1)
`B200` `H100`

ヨーロッパ

次の表に、Europeリージョンのハードウェア・シェイプを示します。

ヨーロッパハードウェアシェイプ
ドイツ中央部(フランクフルト) (OC1)	EUソブリン中央部(フランクフルト) (OC19)	英国南部(ロンドン) (OC1)	英国Gov南部(ロンドン) (OC4)
`A10` `B200` `H100`	`A100_80G`	`B200` `H100`	`A100_80G`

中東

次の表に、中東リージョンのハードウェア・シェイプを示します。

中東ハードウェア・シェイプ
サウジアラビア中央部(リヤド) (OC1)	アラブ首長国連邦中央部(アブダビ) (OC1)	アラブ首長国連邦東部(ドバイ) (OC1)
`H200`	`B200`	`A10` `A100_40G` `B200`

アジア太平洋

次の表に、アジア太平洋地域のハードウェア・シェイプを示します。

Asia Pacificハードウェア・シェイプ
インド南部(ハイデラバード) (OC1)	日本中央部(大阪) (OC1)
`B200` `H100`	`B200` `H100`

ハードウェア・ユニット・シェイプ、サービス制限およびAIユニット数

次の表に、各ハードウェア・ユニット・シェイプのサービス制限、必要なハードウェア・ユニットおよびAIユニット数を示します。AIユニット数は、ハードウェア・シェイプおよびX後の数により決定されます。プロバイダまたはmodel-family接頭辞は、AIユニット数を変更しません。たとえば、この表のH100_X2でH100_X2またはCohere_H100_X2を検索します。

「AIユニット数」は、ハードウェア・ユニット・シェイプの1つのレプリカに対する価格設定乗数です。1つのレプリカの時間当たりの価格を見積もるには、価格設定ページの該当するAIユニット/時間価格に、表内のAIユニット数を乗算します。クラスタに複数のレプリカがある場合は、結果にレプリカの数も乗算します。

ハードウェアユニットシェイプ
ハードウェアユニットの形状	サービス制限名	必要なハードウェアユニット	AIユニット数
`A10_X1`	`dedicated-unit-a10-count`	1	1.77
`A10_X2`	`dedicated-unit-a10-count`	2	3.54
`A10_X4`	`dedicated-unit-a10-count`	4	7.08
`A100_40G_X1`	`dedicated-unit-a100-40g-count`	1	2.70
`A100_40G_X2`	`dedicated-unit-a100-40g-count`	2	5.40
`A100_40G_X4`	`dedicated-unit-a100-40g-count`	4	10.80
`A100_40G_X8`	`dedicated-unit-a100-40g-count`	8	21.60
`A100_80G_X1`	`dedicated-unit-a100-80g-count`	1	3.24
`A100_80G_X2`	`dedicated-unit-a100-80g-count`	2	6.48
`A100_80G_X4`	`dedicated-unit-a100-80g-count`	4	12.96
`A100_80G_X8`	`dedicated-unit-a100-80g-count`	8	25.92
`B200_X1`	`dedicated-unit-b200-count`	1	8.02
`B200_X2`	`dedicated-unit-b200-count`	2	16.04
`B200_X4`	`dedicated-unit-b200-count`	4	32.08
`B200_X8`	`dedicated-unit-b200-count`	8	64.16
`H100_X1`	`dedicated-unit-h100-count`	1	6.01
`H100_X2`	`dedicated-unit-h100-count`	2	12.02
`H100_X4`	`dedicated-unit-h100-count`	4	24.04
`H100_X8`	`dedicated-unit-h100-count`	8	48.08
`H100_X16`	`dedicated-unit-h100-count`	16	96.16
`H200_X1`	`dedicated-unit-h200-count`	1	6.22
`H200_X2`	`dedicated-unit-h200-count`	2	12.44
`H200_X4`	`dedicated-unit-h200-count`	4	24.88
`H200_X8`	`dedicated-unit-h200-count`	8	49.76

Oracle Cloud Cost Estimatorを使用して、専用AIクラスタ構成のコストを見積もります。選択したハードウェア・シェイプおよびユニット数に対する十分な制限がテナンシにない場合は、制限の引上げリクエストの作成を参照してください。

インポートされたモデルのハードウェア・ユニット・シェイプ

インポートされたモデルの場合は、ターゲット・リージョンで使用可能な互換性のあるハードウェア・ユニット・シェイプを選択します。ホスティング専用AIクラスタの作成時にインポートされたモデルを個別に選択するため、インポートされたモデルのユニット・シェイプ名にはプロバイダ接頭辞が含まれません。たとえば、H100_X2には2つのH100ハードウェア・ユニットが必要です。サービス制限およびAIユニット数については、ハードウェア・ユニット・シェイプ、サービス制限およびAIユニット数を参照してください。

このページのリージョン・サマリー表を使用して、各リージョンで使用可能なハードウェア・シェイプを識別します。インポートされた各モデルに推奨される専用AIクラスタ・ユニット・シェイプについては、互換性のあるモデルを参照してください。推奨シェイプはベースラインとして使用できますが、モデルでハードウェア・リソースがサポートされ、シェイプがリージョンで使用可能な場合は、より多くのハードウェア・リソースを使用できます。

インポートされたモデル・クラスタの時間単価を計算するには、価格設定ページのOracle Cloud Infrastructure Generative AI - Model ImportのAI Unit Per Hour価格に、選択したシェイプのAIユニット数を乗算します。クラスタに複数のレプリカがある場合は、結果にレプリカの数も乗算します。

重要

インポートされたモデルでは、専用AIクラスタでOCI Generative AIで使用可能な事前トレーニング済モデルをホストする場合に適用される744ユニット時間の最小ホスティング・コミットメントは必要ありません。

インポートされたモデルのワークフローについては、「インポートされたモデルの管理」を参照してください。

OCIモデルのベースライン・ハードウェア・ユニット・シェイプ

次のリージョン表は、専用ホスティング用にOCI生成AIによって提供されるモデルのプロバイダ固有の完全なユニット・シェイプ名を示しています。AIユニット数を検索するには、プロバイダまたはmodel-family接頭辞を削除し、残りのハードウェア・ユニット・シェイプを「ハードウェア・ユニット・シェイプ、サービス制限およびAIユニット数」で検索します。たとえば、H100_X2行を使用して、Cohere_H100_X2のAIユニット数を検索します。

北米ベースライン・シェイプ

次の表に、北米のモデルのベースライン・ハードウェア・ユニット・シェイプ名を示します。専用AIクラスタを作成するとき、または後でクラスタを更新するときに、ベースライン・シェイプのレプリカをさらに指定できます。

北米ベースライン・シェイプ
モデル名	米国東部(アッシュバーン) (OC1)	米国中西部(シカゴ) (OC1)	米国西部(フェニックス) (OC1)
Cohere Command A	`Cohere_H100_X2`	`Cohere_A100_80G_X2` `Cohere_H100_X2`	`Cohere_A100_80G_X2`
Cohere Command A Reasoning	`Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`	`Cohere_A100_80G_X4` `Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`	`Cohere_A100_80G_X4` `Cohere_B200_X2`
Cohere Command A Vision	`Cohere_H100_X2`	`Cohere_A100_80G_X2` `Cohere_H100_X2`	`Cohere_A100_80G_X2`
Cohere Embed 4	`Cohere_A10_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_A10_X1` `Cohere_A100_80G_X1` `Cohere_H100_X1`	-
Cohere Rerank 4 Pro	`Cohere_A10_X1` `Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_A10_X1` `Cohere_A100_80G_X1` `Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_A100_80G_X1` `Cohere_B200_X1`
Cohere Rerank 4高速	`Cohere_A10_X1` `Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_A10_X1` `Cohere_A100_80G_X1` `Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_A100_80G_X1` `Cohere_B200_X1`
Meta Llama 4 Maverick	`Meta_H100_X8`	`Meta_H100_X8`	-
Meta Llama 4 Scout	`Meta_H100_X4`	`Meta_A100_80G_X4` `Meta_H100_X4`	-
Meta Llama 3.3 70B(標準)	-	`Meta_A100_80G_X4` `Meta_H100_X4`	`Meta_A100_80G_X4`
Meta Llama 3.3 70B(動的FP8)	-	`Meta_A100_80G_X4` `Meta_A100_80G_X2` `Meta_H100_X4` `Meta_H100_X2`	`Meta_A100_80G_X4` `Meta_A100_80G_X2`
OpenAI gpt-oss-20b	`OAI_A10_X2` `OAI_H100_X1`	`OAI_A10_X2` `OAI_A100_80G_X1` `OAI_H100_X1`	`OAI_A100_80G_X1`
OpenAI gpt-oss-120b	`OAI_H100_X2`	`OAI_A100_80G_X2` `OAI_H100_X2`	`OAI_A100_80G_X2`

南アメリカのベースライン・シェイプ

次の表に、南米のモデルのベースライン・ハードウェア・ユニット・シェイプ名を示します。専用AIクラスタを作成するとき、または後でクラスタを更新するときに、ベースライン・シェイプのレプリカをさらに指定できます。

南アメリカのベースライン・シェイプ
モデル名	ブラジル東部(サンパウロ) (OC1)
Cohere Command A	`Cohere_H100_X2`
Cohere Command A Reasoning	`Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`
Cohere Command A Vision	`Cohere_H100_X2`
Cohere Embed 4	`Cohere_H100_X1`
Cohere Rerank 4 Pro	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`
Cohere Rerank 4高速	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`
Meta Llama 4 Maverick	`Meta_H100_X8`
Meta Llama 4 Scout	`Meta_H100_X4`
Meta Llama 3.3 70B(標準)	`Meta_H100_X4`
Meta Llama 3.3 70B(動的FP8)	`Meta_H100_X4` `Meta_H100_X2`
OpenAI gpt-oss-20b	`OAI_H100_X1`
OpenAI gpt-oss-120b	`OAI_H100_X2`

ヨーロッパのベースライン・シェイプ

次の表に、ヨーロッパのモデルのベースライン・ハードウェア・ユニット・シェイプ名を示します。専用AIクラスタを作成するとき、または後でクラスタを更新するときに、ベースライン・シェイプのレプリカをさらに指定できます。

ヨーロッパのベースライン・シェイプ
モデル名	ドイツ中央部(フランクフルト) (OC1)	EUソブリン中央部(フランクフルト) (OC19)	英国南部(ロンドン) (OC1)	英国Gov南部(ロンドン) (OC4)
Cohere Command A	`Cohere_H100_X2`	`Cohere_A100_80G_X2`	`Cohere_H100_X2`	-
Cohere Command A Reasoning	`Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`	-	`Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`	-
Cohere Command A Vision	`Cohere_H100_X2`	-	`Cohere_H100_X2`	-
Cohere Embed 4	`Cohere_A10_X1` `Cohere_H100_X1`	-	`Cohere_H100_X1`	-
Cohere Rerank 4 Pro	`Cohere_A10_X1` `Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	-	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	-
Cohere Rerank 4高速	`Cohere_A10_X1` `Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	-	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	-
Meta Llama 4 Maverick	-	-	`Meta_H100_X8`	-
Meta Llama 4 Scout	-	-	`Meta_H100_X4`	-
Meta Llama 3.3 70B(標準)	`Meta_H100_X4`	`Meta_A100_80G_X4`	`Meta_H100_X4`	`Meta_A100_80G_X4`
Meta Llama 3.3 70B(動的FP8)	`Meta_H100_X4` `Meta_H100_X2`	`Meta_A100_80G_X4` `Meta_A100_80G_X2`	`Meta_H100_X4` `Meta_H100_X2`	`Meta_A100_80G_X4` `Meta_A100_80G_X2`
OpenAI gpt-oss-20b	`OAI_A10_X2` `OAI_H100_X1`	-	`OAI_H100_X1`	-
OpenAI gpt-oss-120b	`OAI_H100_X2`	-	`OAI_H100_X2`	-

中東ベースライン・シェイプ

次の表に、中東のモデルのベースライン・ハードウェア・ユニット・シェイプ名を示します。専用AIクラスタを作成するとき、または後でクラスタを更新するときに、ベースライン・シェイプのレプリカをさらに指定できます。

中東ベースライン・シェイプ
モデル名	サウジアラビア中央部(リヤド) (OC1)	アラブ首長国連邦中央部(アブダビ) (OC1)	アラブ首長国連邦東部(ドバイ) (OC1)
Cohere Command A	`Cohere_H200_X2`	-	`Cohere_A100_40G_X4`
Cohere Command A Reasoning	`Cohere_H200_X4`	-	`Cohere_A100_40G_X4` `Cohere_B200_X2`
Cohere Command A Vision	`Cohere_H200_X2`	`Cohere_B200_X2`	`Cohere_A100_40G_X4`
Cohere Embed 4	`Cohere_H200_X1`	`Cohere_B200_X1`	`Cohere_A10_X1` `Cohere_A100_40G_X1`
Cohere Rerank 4 Pro	`Cohere_H200_X1`	-	-
Cohere Rerank 4高速	`Cohere_H200_X1`	-	-
Meta Llama 4 Maverick	`Meta_H200_X8`	`Meta_B200_X4`	-
Meta Llama 4 Scout	`Meta_H200_X4`	`Meta_B200_X2`	-
Meta Llama 3.3 70B(標準)	`Meta_H200_X4`	-	-
Meta Llama 3.3 70B(動的FP8)	-	`Meta_B200_X2`	`Meta_A100_40G_X4`
OpenAI gpt-oss-20b	`OAI_H200_X1`	-	`OAI_A10_X2` `OAI_A100_40G_X1`
OpenAI gpt-oss-120b	`OAI_H200_X1`	-	`OAI_A100_40G_X4`

アジア太平洋ベースライン・シェイプ

次の表に、アジア太平洋地域のモデルのベースライン・ハードウェア・ユニット・シェイプ名を示します。専用AIクラスタを作成するとき、または後でクラスタを更新するときに、ベースライン・シェイプのレプリカをさらに指定できます。

アジア太平洋ベースライン・シェイプ
モデル名	インド南部(ハイデラバード) (OC1)	日本中央部(大阪) (OC1)
Cohere Command A	`Cohere_H100_X2`	`Cohere_H100_X2`
Cohere Command A Reasoning	`Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`	`Cohere_B200_X2` `Cohere_H100_X4`
Cohere Command A Vision	`Cohere_H100_X2`	`Cohere_H100_X2`
Cohere Embed 4	`Cohere_H100_X1`	`Cohere_H100_X1`
Cohere Rerank 4 Pro	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`
Cohere Rerank 4高速	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`	`Cohere_B200_X1` `Cohere_H100_X1`
Meta Llama 4 Maverick	`Meta_H100_X8`	`Meta_H100_X8`
Meta Llama 4 Scout	`Meta_H100_X4`	`Meta_H100_X4`
Meta Llama 3.3 70B(標準)	`Meta_H100_X4`	`Meta_H100_X4`
Meta Llama 3.3 70B(動的FP8)	`Meta_H100_X4` `Meta_H100_X2`	`Meta_H100_X4` `Meta_H100_X2`
OpenAI gpt-oss-20b	`OAI_H100_X1`	`OAI_H100_X1`
OpenAI gpt-oss-120b	`OAI_H100_X2`	`OAI_H100_X2`

Oracle Cloud Infrastructureドキュメント