Thuê GPU train model tại VPSTTT cho huấn luyện, fine-tuning và thử nghiệm mô hình. Chọn theo VRAM, dataset, framework và giá từng chu kỳ.
Cam kết hoàn tiền trong 7 ngày nếu không hài lòng
Xem các dòng GPU đang có trong bảng cấu hình VPSTTT, so sánh bộ nhớ và chọn theo mục tiêu AI, render hoặc tính toán.
NVIDIA · Ada Lovelace
AI, tạo ảnh và render với VRAM 24 GB trên mỗi card.
NVIDIA · Ampere
Một lựa chọn 24 GB cho project CUDA, AI và render.
NVIDIA · Ada Lovelace
GPU 48 GB cho AI, xử lý video và đồ họa chuyên nghiệp.
NVIDIA · Ampere
Bộ nhớ 48 GB cho render, đồ họa và môi trường tính toán.
NVIDIA · Ada Lovelace
RTX chuyên nghiệp 48 GB cho thiết kế, AI và dựng hình.
NVIDIA · Ada Lovelace
RTX Ada 48 GB cho cảnh render lớn và ứng dụng chuyên nghiệp.
NVIDIA · Ampere
Hai mức VRAM 40 GB và 80 GB cho AI và tính toán chuyên sâu.
NVIDIA · Hopper
Hopper 80 GB cho workload AI và mô hình cần bộ nhớ lớn.
NVIDIA · Ampere
HBM2 24 GB cho inference, AI doanh nghiệp và HPC.
NVIDIA · Volta
V100 32 GB và SXM2/NVLink trong cấu hình máy chủ chuyên dụng.
NVIDIA · Pascal
Pascal 24 GB cho tác vụ CUDA và inference tương thích.
VRAM được tính trên mỗi GPU, khác với RAM máy chủ. Nhiều GPU cần phần mềm hỗ trợ chia tải; cấu hình và khả năng triển khai được xác nhận khi tư vấn.
Giá hiển thị là tổng tiền của cả chu kỳ thanh toán. Ưu đãi tùy từng cấu hình; xem đầy đủ mức giá tại mục Giá các chu kỳ của từng gói.
NVIDIA GTX 1080 Ti 11GB
NVIDIA Tesla T10 16GB
NVIDIA A10 24GB
NVIDIA RTX 4090 TURBO 24GB
NVIDIA RTX PRO 4500 BLACKWELL 32GB
NVIDIA RTX 5090 32GB
NVIDIA L40 GPU 48GB
Máy chủ riêng với 2 card Nvidia Tesla P40
Máy chủ riêng với 2 card Nvidia RTX 3090
Tận hưởng việc tối ưu hóa hiệu suất & tài nguyên riêng
Máy chủ riêng với 8 card Nvidia RTX3090
Máy chủ riêng với 1 card Nvidia A30
Máy chủ Tensor Core mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ Tensor Core mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ GPU SXM2 - Hỗ trợ Nvlink
Máy chủ Tensor Core mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ Tensor Core mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ AI mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ Tensor Core mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ thế hệ mới với GPU L40S
Máy chủ AI mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ Tensor Core mạnh mẽ thế hệ mới
Máy chủ thế hệ mới với GPU A100 40GB
Máy chủ thế hệ mới với GPU A100 80GB
Máy chủ thế hệ mới với GPU H100 80GB
Chọn một dòng GPU để xem kiến trúc, bộ nhớ, điểm mạnh và các cấu hình máy chủ tương ứng.
NVIDIA · Ada Lovelace
RTX 4090 kết hợp CUDA, Tensor Cores thế hệ 4 và RT Cores thế hệ 3. Phù hợp các project cần tăng tốc inference, xử lý hình ảnh hoặc render GPU; dung lượng model và batch size cần được cân đối với VRAM mỗi card.
NVIDIA · Ampere
RTX 3090 có Tensor Cores thế hệ 3 và RT Cores thế hệ 2. Danh mục VPSTTT có máy chủ 2, 4 hoặc 8 card; phần mềm cần hỗ trợ chạy nhiều GPU để khai thác cấu hình phù hợp với project.
NVIDIA · Ada Lovelace
L40S kết hợp VRAM GDDR6 có ECC, Tensor Cores thế hệ 4 và RT Cores thế hệ 3. Đây là dòng GPU trung tâm dữ liệu cho nhiều loại workload AI và đồ họa; dung lượng lớn giúp mở rộng phạm vi model và cảnh render so với nhóm 24 GB.
NVIDIA · Ampere
A40 có Tensor Cores thế hệ 3 và RT Cores thế hệ 2, được thiết kế cho tính toán trực quan trong trung tâm dữ liệu. Phù hợp khi project cần dung lượng VRAM, render hoặc workstation từ xa; phần mềm và giấy phép liên quan được lựa chọn theo nhu cầu.
NVIDIA · Ada Lovelace
RTX 5880 Ada có Tensor Cores thế hệ 4, RT Cores thế hệ 3 và bộ nhớ ECC. Dòng GPU này phục vụ các project đồ họa chuyên nghiệp, xử lý nội dung và tính toán AI cần dung lượng VRAM lớn trên một card.
NVIDIA · Ada Lovelace
RTX 6000 Ada có Tensor Cores thế hệ 4 và RT Cores thế hệ 3. Đây là phiên bản Ada 48 GB trong bảng cấu hình VPSTTT; chọn theo project thiết kế, mô phỏng, render hoặc AI và kiểm tra khả năng tương thích của phần mềm đang dùng.
NVIDIA · Ampere
A100 40 GB dùng HBM2, bản 80 GB dùng HBM2e. GPU có Tensor Cores thế hệ 3 và hỗ trợ MIG. VPSTTT đang giới thiệu cả hai mức bộ nhớ; phiên bản PCIe/SXM và cấu hình CPU, RAM, lưu trữ cần được xác nhận theo máy chủ lựa chọn.
NVIDIA · Hopper
H100 có Tensor Cores thế hệ 4 và Transformer Engine. Phiên bản PCIe 80 GB dùng HBM2e, SXM 80 GB dùng HBM3; cần xác nhận đúng biến thể, kết nối và máy chủ khi chọn cấu hình. VRAM lớn là một yếu tố quan trọng bên cạnh phần mềm, batch size và cách phân chia model.
NVIDIA · Ampere
A30 có băng thông bộ nhớ 933 GB/s, Tensor Cores thế hệ 3 và hỗ trợ MIG. Danh mục máy chủ gồm 1, 2 hoặc 4 card A30; VPSTTT tư vấn cấu hình theo mức tải inference, dữ liệu và môi trường triển khai cần dùng.
NVIDIA · Volta
Dòng V100 đưa Tensor Cores thế hệ đầu vào các tác vụ deep learning và HPC. Bảng cấu hình VPSTTT sử dụng 4 card V100 32 GB SXM2, có NVLink. Phần mềm, framework và cách chia workload giữa các GPU cần được kiểm tra theo project.
NVIDIA · Pascal
P40 có 3.840 CUDA cores và bộ nhớ GDDR5 24 GB. Bảng cấu hình VPSTTT hiện giới thiệu máy chủ 2 card P40. Với thế hệ Pascal, nên kiểm tra phiên bản framework, driver và CUDA cần dùng trước khi chọn máy chủ cho project.
| GPU | Kiến trúc | VRAM mỗi GPU | Loại bộ nhớ | Tăng tốc |
|---|---|---|---|---|
| GeForce RTX 4090 | Ada Lovelace | 24 GB | GDDR6X | 16.384 CUDA |
| GeForce RTX 3090 | Ampere | 24 GB | GDDR6X | 10.496 CUDA |
| NVIDIA L40S | Ada Lovelace | 48 GB | GDDR6 ECC | 18.176 CUDA |
| NVIDIA A40 | Ampere | 48 GB | GDDR6 ECC | 10.752 CUDA |
| RTX 5880 Ada | Ada Lovelace | 48 GB | GDDR6 ECC | 14.080 CUDA |
| RTX 6000 Ada | Ada Lovelace | 48 GB | GDDR6 ECC | 18.176 CUDA |
| NVIDIA A100 | Ampere | 40 / 80 GB | HBM2 / HBM2e | Tensor Cores thế hệ 3 |
| NVIDIA H100 | Hopper | 80 GB | HBM2e / HBM3 | Transformer Engine |
| NVIDIA A30 | Ampere | 24 GB | HBM2 | Tensor Cores thế hệ 3 |
| Tesla V100 SXM2 | Volta | 32 GB | HBM2 | Tensor Cores thế hệ 1 |
| Tesla P40 | Pascal | 24 GB | GDDR5 | 3.840 CUDA |
VRAM được tính trên mỗi GPU, khác với RAM máy chủ. Nhiều GPU cần phần mềm hỗ trợ chia tải; cấu hình và khả năng triển khai được xác nhận khi tư vấn.
Bộ nhớ phải đủ cho weights, activations, gradients và optimizer. VRAM trên bảng là mỗi GPU, không tự cộng thành một vùng nhớ chung.
Mua ngay
Tiền xử lý và đọc dataset có thể làm GPU phải chờ. Cân đối số worker, CPU, RAM và tốc độ SSD cùng GPU.
Mua ngay
Đối chiếu PyTorch/TensorFlow, CUDA, driver và kiến trúc GPU. GPU đời cũ có thể bị giới hạn bởi phiên bản thư viện mới.
Mua ngay
Có sáu chu kỳ 1, 3, 6, 12, 24 và 36 tháng. Bảy gói GPU-11GB đến GPU-48GB Big sử dụng giá chu kỳ niêm yết riêng trong bảng. Các cấu hình khác áp dụng giảm 5/10/15/20/25% cho 3/6/12/24/36 tháng. Tổng tiền và mức giảm thực tế được hiển thị theo từng gói.
Mua ngayThuê GPU train model là sử dụng máy chủ có GPU để huấn luyện hoặc điều chỉnh mô hình từ dữ liệu của dự án. Bạn chủ động mã nguồn, dữ liệu và môi trường chạy thay vì đầu tư phần cứng ngay từ đầu.
Huấn luyện từ đầu, fine-tuning toàn bộ và LoRA/QLoRA có nhu cầu bộ nhớ khác nhau. Cùng một số tham số, độ dài chuỗi, batch size, optimizer và kiểu dữ liệu có thể làm mức VRAM cần thiết thay đổi đáng kể.
Trước khi chọn gói, chuẩn bị tên model, số tham số, framework/version, phương pháp training, kích thước dataset, VRAM đo được và thời gian cần chạy.
VPSTTT mong muốn đem lại trải nghiệm vận hành tốt nhất cho khách hàng. Mọi thông tin chi tiết có thể liên hệ qua Fanpage hoặc ZaloOA.
Thuê GPU train model tại VPSTTT cho huấn luyện, fine-tuning và thử nghiệm mô hình. Chọn theo VRAM, dataset, framework và giá từng chu kỳ.
Chạy một batch đại diện, theo dõi VRAM và thời gian bước training rồi điều chỉnh batch size trước khi chạy toàn bộ dataset.
Mua ngay hôm nay Chuẩn bị dữ liệu, validation set và nơi lưu checkpoint. Kiểm tra dung lượng SSD cho model gốc, dữ liệu và các phiên bản kết quả.
Mua ngay hôm nay Lưu checkpoint và cấu hình thí nghiệm để có thể resume. Thử khôi phục một lần trước job dài; sao lưu dữ liệu ra vị trí độc lập.
Mua ngay hôm nay So sánh kết quả trên tập kiểm thử và theo dõi tài nguyên. Không chọn gói chỉ từ tốc độ quảng cáo hoặc số CUDA core.
Mua ngay hôm nayThông số và tình trạng còn hàng được công bố trong bảng giá. Khả năng đáp ứng phần mềm cần kiểm tra bằng workload thực tế của bạn.
Bộ nhớ phải đủ cho weights, activations, gradients và optimizer. VRAM trên bảng là mỗi GPU, không tự cộng thành một vùng nhớ chung.
Tiền xử lý và đọc dataset có thể làm GPU phải chờ. Cân đối số worker, CPU, RAM và tốc độ SSD cùng GPU.
Đối chiếu PyTorch/TensorFlow, CUDA, driver và kiến trúc GPU. GPU đời cũ có thể bị giới hạn bởi phiên bản thư viện mới.
Có sáu chu kỳ 1, 3, 6, 12, 24 và 36 tháng. Bảy gói GPU-11GB đến GPU-48GB Big sử dụng giá chu kỳ niêm yết riêng trong bảng. Các cấu hình khác áp dụng giảm 5/10/15/20/25% cho 3/6/12/24/36 tháng. Tổng tiền và mức giảm thực tế được hiển thị theo từng gói.
Quyền quản trị phù hợp giúp bạn cài framework, thư viện và công cụ riêng để chủ động phiên bản phần mềm của dự án.
Đội kỹ thuật hỗ trợ kiểm tra cấu hình, kết nối và môi trường GPU, phối hợp xử lý các vấn đề trong quá trình sử dụng.
Tìm hiểu cách chọn cấu hình cho huấn luyện mô hình, render, inference và hạ tầng máy chủ GPU.
Nghiên cứu & thử nghiệmXây dựng môi trường deep learning, chạy notebook và so sánh các phiên thử nghiệm AI theo workload thực tế.
Khám phá giải pháp
Hạ tầng tính toánĐối chiếu GPU, CPU, RAM và lưu trữ để chọn máy chủ cân bằng hiệu năng, ngân sách và thời gian thuê.
Khám phá giải pháp
Đồ họa & sáng tạoChọn GPU theo scene, phần mềm và bộ nhớ cần dùng cho render 3D, video hoặc animation của dự án.
Khám phá giải pháp
Triển khai ứng dụng AITính tài nguyên theo model, độ trễ và lượng request để triển khai chatbot, xử lý ảnh hoặc API AI.
Khám phá giải phápThuê GPU Train Model - Huấn Luyện Và Fine-Tuning nên được chọn theo mục tiêu vận hành, vị trí người dùng, yêu cầu bảo mật và khả năng mở rộng, không chỉ dựa trên giá thấp nhất.
Hợp database lớn, game server, ảo hóa, lưu trữ, proxy node hoặc workload tải cao cần hiệu năng ổn định dài hạn.
Ưu tiên CPU/RAM theo workload chính, NVMe cho I/O cao và băng thông lớn nếu truyền tải dữ liệu thường xuyên.
Chuẩn bị OS, IP, firewall, backup, quyền quản trị, monitoring và quy trình xử lý sự cố trước khi triển khai chính thức.
| Tình huống | Thuê GPU Train Model - Huấn Luyện Và Fine-Tuning | Nên cân nhắc thêm |
|---|---|---|
| Workload tải cao liên tục | Phần cứng riêng, hiệu năng dự đoán tốt hơn | VPS hợp tải nhỏ hoặc cần scale nhanh |
| Cần kiểm soát sâu | Chủ động BIOS/IPMI/KVM, RAID, OS và network | Managed server nếu thiếu đội vận hành nội bộ |
| Có nhiều dịch vụ quan trọng | Tách database, app, backup, firewall theo kiến trúc riêng | Colocation nếu đã có sẵn phần cứng |
Các câu hỏi phổ biến khi sử dụng dịch vụ máy chủ tại VPSTTT.
Không có một mức chung. Nhu cầu phụ thuộc model, batch size, độ dài chuỗi, precision và cách fine-tuning. Hãy đo một job đại diện hoặc gửi cấu hình để được tư vấn.
Có thể nếu GPU, driver và framework tương thích với model và phương pháp được chọn. Không mặc định một gói chạy được mọi model; cần kiểm tra VRAM và phần mềm cụ thể.
Không. Mỗi card có 24GB riêng. Việc chia model hoặc dữ liệu giữa hai GPU cần framework hỗ trợ và cấu hình phân tán phù hợp.
Tên model, phương pháp training, framework, dataset, VRAM/batch size dự kiến và thời gian thuê. Các thông tin này giúp chọn gói sát nhu cầu.
Mỗi gói có dung lượng SSD được công bố. Nhu cầu mở rộng SSD, backup hoặc dịch vụ bổ sung cần tư vấn riêng theo cấu hình.
Giám sát và vận hành Cloud Server tập trung với thông tin cấu hình, IP, tài nguyên, bảo mật, lịch sử thao tác và chu kỳ dịch vụ. Các tác vụ quan trọng như đổi mật khẩu, nâng cấp, gia hạn và theo dõi hiệu năng được thực hiện rõ ràng, thuận tiện.
Kiểm tra nhanh loại gói, số lượng IP, giao thức hỗ trợ, trạng thái hoạt động, thời hạn để quản lý nhiều Server rõ ràng hơn trong cùng một tài khoản.
Những con số quan trọng giúp khách hàng yên tâm hơn khi lựa chọn VPS, proxy, hosting, server và các dịch vụ hạ tầng tại VPSTTT.
kinh nghiệm triển khai và vận hành hạ tầng số
khách hàng và đối tác đã tin dùng hệ sinh thái VPSTTT
đội ngũ kỹ thuật hỗ trợ trong suốt quá trình sử dụng
mục tiêu ổn định cho dịch vụ hạ tầng quan trọng
kết nối mạng tốc độ cao cho nhiều nhóm workload
VPSTTT GROUP - Hạ tầng công nghệ, nền tảng cho tăng trưởng số | Dấu ấn doanh nghiệp Phản hồi thực tế từ khách hàng đang vận hành website, VPS, proxy, hosting và hệ thống máy chủ cùng VPSTTT.
Dịch vụ ổn định, hỗ trợ phản hồi nhanh và tư vấn cấu hình sát với nhu cầu vận hành thực tế.
Hạ tầng dễ mở rộng, quản lý gọn và có nhiều lựa chọn để tách workload theo từng chiến dịch.
VPS chạy ổn định cho hệ thống production, khi cần nâng cấp hoặc kiểm tra tài nguyên đều được hỗ trợ rõ ràng.
Từ những website có điểm hiệu suất thấp, khách hàng đã cải thiện rõ rệt sau khi chuyển sang hạ tầng VPS VPSTTT. Nền tảng nhanh, ổn định và chuẩn SEO hơn cũng giúp nội dung dễ được công cụ tìm kiếm và các hệ thống AI khám phá, hiểu và đề xuất.
Xem tất cả
Website VPSTTT từng ghi nhận 36 điểm hiệu suất. Sau khi chuyển sang cấu hình VPS NVMe phù hợp và tối ưu cache, hình ảnh, CSS/JavaScript, điểm hiệu suất đạt 100; SEO và Thực tiễn tốt nhất cũng đạt 100. Nền tảng nhanh, ổn định hơn giúp nội dung dịch vụ được thu thập, hiểu và phân phối thuận lợi hơn trên công cụ tìm kiếm lẫn các hệ thống AI.
Trước khi sử dụng VPS VPSTTT, website DEVTTT chỉ đạt 36 điểm hiệu suất, ảnh hưởng tốc độ xem hồ sơ năng lực và dịch vụ thiết kế website. Sau khi chuyển hạ tầng và tối ưu tài nguyên, hiệu suất đạt 100; khả năng truy cập, Thực tiễn tốt nhất và SEO cải thiện đồng đều, tạo nền tảng tốt hơn để Google và các công cụ AI khám phá, đánh giá nội dung.
MAYCHURIENG.VN từng chỉ đạt 32 điểm hiệu suất trên hạ tầng cũ. Sau khi chuyển sang VPS VPSTTT và tối ưu ảnh, CSS/JavaScript, bộ nhớ đệm cùng tài nguyên ưu tiên, điểm số tăng lên 99; khả năng truy cập, Thực tiễn tốt nhất và SEO đạt 100. Website phản hồi nhanh hơn, giúp nội dung máy chủ dễ được tìm thấy và hiểu rõ hơn bởi công cụ tìm kiếm lẫn AI.
Trước khi chuyển hạ tầng, THUERACK.VN chỉ đạt 27 điểm hiệu suất, khiến trang dịch vụ tải chậm và khó giữ chân khách hàng. Khi vận hành trên VPS VPSTTT, kết hợp tối ưu hình ảnh, mã nguồn và bộ nhớ đệm, hiệu suất tăng lên 99; ba nhóm chỉ số còn lại đạt 100. Tốc độ và cấu trúc tốt hơn giúp website thuận lợi hơn khi được Google và hệ thống AI thu thập, đánh giá.
THUECHODAT.VN từng đạt 32 điểm hiệu suất trước khi chuyển sang VPS VPSTTT. Sau khi nâng cấp hạ tầng và tối ưu tài nguyên hiển thị trên nhiều thiết bị, điểm hiệu suất tăng lên 99, khả năng truy cập đạt 99, Thực tiễn tốt nhất và SEO đạt 100. Website nhanh và rõ ràng hơn, tạo nền tảng để nội dung dịch vụ xuất hiện tốt hơn trên tìm kiếm truyền thống và tìm kiếm AI.
ASENRA.VN là website giới thiệu dịch vụ thiết kế và thi công kiến trúc, nội thất. Trước khi chuyển sang VPS VPSTTT, trang chỉ đạt 31 điểm hiệu suất; sau khi nâng cấp hạ tầng và tối ưu hình ảnh, JavaScript, CSS cùng liên kết nội bộ, điểm số tăng lên 99. Website tải nhanh, ổn định và có cấu trúc rõ ràng hơn, tạo điều kiện để Google, AI Overview và các hệ thống tìm kiếm AI dễ thu thập, hiểu nội dung và đề xuất tới khách hàng đang quan tâm không gian sống.
Sau khi chuyển sang hạ tầng VPS VPSTTT và tối ưu tài nguyên tải trang, TRANAIL.VN tăng hiệu suất từ 70 lên 100; Khả năng truy cập, Thực tiễn tốt nhất và SEO cũng đồng loạt đạt 100. Website dịch vụ nail tải nhanh, ổn định và có cấu trúc rõ ràng hơn trên cả thiết bị di động lẫn máy tính.
Thuê GPU train model tại VPSTTT cho huấn luyện, fine-tuning và thử nghiệm mô hình. Chọn theo VRAM, dataset, framework và giá từng chu kỳ.
Trước khi chọn gói, chuẩn bị tên model, số tham số, framework/version, phương pháp training, kích thước dataset, VRAM đo được và thời gian cần chạy.
Order ngayTrước khi chọn gói, chuẩn bị tên model, số tham số, framework/version, phương pháp training, kích thước dataset, VRAM đo được và thời gian cần chạy.
Gửi nhu cầu GPU/VRAM, CPU, RAM, dung lượng SSD và thời gian thuê cho VPSTTT. Chọn cấu hình còn hàng trong bảng giá; các gói có nhãn Hết hàng chưa nhận đặt mua.
Xem bảng giá
