Muốn thuê GPU giá rẻ gần Việt Nam, bạn sẽ không tìm thấy một "gói rẻ nhất" cố định để lưu lại. Trên Cloudj, GPU đến từ danh sách máy chủ độc lập đang sẵn sàng, giá thay đổi theo từng vài phút, và console luôn sắp xếp kết quả theo tổng giá từ thấp đến cao. Vì vậy tìm giá thấp là một cách làm chứ không phải tra một con số: xác định những nước nào được coi là "gần", sắp theo giá, rồi so sánh chi phí của cả công việc thay vì chỉ nhìn giá mỗi giờ.
Bài viết này đặt chi phí lên trước. Chúng tôi không nói Cloudj rẻ nhất ở đâu cả; bài viết chỉ cho bạn cách tìm mức giá thấp nhất đang có mà vẫn phù hợp với việc cần làm. Muốn xem bức tranh chung cả khu vực, hãy đọc hướng dẫn thuê GPU châu Á.
Bước 1: việc này có thật sự cần GPU ở gần không
Trước khi nhập mã quốc gia nào, hãy tự hỏi công việc của bạn có tương tác trực tiếp với người dùng không.
- Có tương tác: chatbot trả lời khách, công cụ tạo ảnh cho shop, bản demo giọng nói. Khoảng cách tới người dùng ảnh hưởng đến từng yêu cầu, nên chỉ tìm ở các nước gần.
- Không tương tác: train LoRA, chuyển giọng nói thành văn bản cho cả kho ghi âm, render khung hình qua đêm. Khoảng cách gần như không quan trọng, và một máy ở châu lục khác có giá thấp hơn thường là lựa chọn tốt hơn.
Sự đánh đổi này được phân tích riêng trong bài GPU gần người dùng hay GPU rẻ nhất. Nếu việc của bạn là chạy hàng loạt, hãy sang bước 2 và để trống ô Country.
Bước 2: thuê GPU giá rẻ gần Việt Nam bằng cách lọc các nước lân cận
Mở trang triển khai với một card khởi đầu được chọn sẵn, ví dụ đường dẫn triển khai RTX 3060, rồi nhập các mã lân cận vào ô Country:
VN, SG, HK, TH, JPBạn có thể ngăn cách bằng dấu phẩy hoặc khoảng trắng. Vài lưu ý về danh sách này:
VN: Cloudj không có trung tâm dữ liệu riêng tại Việt Nam, và không bảo đảm có máy đặt tại Việt Nam trong danh sách. Cứ giữ mã này, nhưng đừng trông chờ vào nó.SGvàHK: hai lựa chọn quen thuộc cho người dùng Việt Nam.TH: nên thêm vào vì gần khu vực Đông Nam Á lục địa.JP: xa hơn, nhưng giúp mở rộng danh sách khi các nước kia ít máy.
Kết quả được sắp theo tổng giá, rẻ nhất lên đầu, tối đa 50 máy. Tình trạng máy thay đổi trong ngày, nên máy rẻ nhất lúc 9 giờ sáng có thể đã có người thuê vào buổi trưa, và buổi tối lại xuất hiện máy mới.
Bước 3: chọn card nhỏ nhất đủ làm việc
Cách tiết kiệm đơn giản nhất là không thuê GPU mạnh hơn mức cần. Gợi ý sơ bộ:
| Card | VRAM | Phù hợp với |
|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | Học tập, mô hình nhỏ, Stable Diffusion 1.5, mô hình ngôn ngữ 7B-8B đã lượng tử hóa |
| RTX 3090 | 24 GB | SDXL, train LoRA, mô hình cỡ vừa đã lượng tử hóa |
| RTX 4090 | 24 GB | Cùng VRAM với 3090 nhưng kiến trúc mới hơn, hợp với việc tương tác nặng hơn |
Đây là gợi ý chung chứ không phải kết quả benchmark; mô hình, batch size và độ chính xác số học mới quyết định card nào thật sự phù hợp. Trang của từng mẫu hiển thị giá "từ" theo thời gian thực và tình trạng còn hàng. Card mới hơn có thể xong việc sớm hơn, nên giá theo giờ cao hơn chưa chắc tổng chi phí cao hơn.
Bước 4: so tổng chi phí, đừng chỉ nhìn giá giờ
Hai máy có cùng giá GPU vẫn có thể ra hóa đơn rất khác nhau. Chi phí một công việc trên Cloudj gồm:
- Thời gian GPU, tính theo phút khi instance đang chạy.
- Ổ đĩa, nằm trong giá khi chạy và vẫn bị tính tiền lưu trữ khi instance dừng.
- Băng thông, tính theo GB tải xuống và tải lên, theo giá riêng mỗi TB của từng máy.
Vì vậy hãy xem giá lưu trữ theo GB mỗi tháng và giá tải xuống, tải lên theo TB của từng máy. Nếu bạn phải kéo một mô hình lớn, đẩy lên một bộ dữ liệu và tải về vài nghìn ảnh, phần băng thông có thể lớn hơn chênh lệch nhỏ về giá GPU. Ngoài ra, hãy đặt dung lượng ổ đĩa trong ô tìm kiếm đúng bằng mức bạn sẽ dùng, vì ổ đĩa không thể mở rộng sau khi tạo và ổ càng lớn thì tổng giá càng cao. Bài ước tính chi phí thuê GPU hướng dẫn tính đầy đủ.
Đừng quên khoản đặt cọc. Khi triển khai, hệ thống tạm giữ một khoản từ số dư (khoảng một giờ GPU, vài giờ lưu trữ và một phần dự trữ băng thông). Phần chưa dùng sẽ trả lại sau khi bạn xóa instance, dù có thể bị giữ tới 72 giờ trong lúc chờ chốt phí băng thông cuối cùng. Hãy nạp đủ tiền để trang trải khoản này; khách hàng Việt Nam nạp bằng chuyển khoản ngân hàng bằng VND.
Bước 5: ngừng trả tiền khi đã xong việc
Phần lớn tiền lãng phí đến từ những instance quên tắt.
- Destroy (xóa) khi công việc đã xong và kết quả đã được chép về. Phí dừng lại và ổ đĩa bị xóa.
- Stop (dừng) chỉ khi bạn sắp cần lại ổ đĩa. Bạn vẫn trả tiền lưu trữ, và GPU được nhả ra, nên lúc bật lại có thể phải chờ đến khi GPU đó rảnh.
Trước khi xóa, hãy chép kết quả về máy bằng rsync:
rsync -avP -e "ssh -p <port>" root@<host>:/workspace/outputs/ ./outputs/Khi nào máy ở xa nhưng rẻ hơn là lựa chọn đúng
Với công việc chạy hàng loạt, hãy xóa ô Country và sắp toàn bộ danh sách theo giá. Bạn chỉ tải dữ liệu lên một lần và tải kết quả về một lần, nên thêm vài lượt khứ hồi chẳng đáng kể. Kiểm tra giá băng thông, max duration (phải đủ dài cho công việc) và reliability rồi chạy. Với dịch vụ tương tác, bạn vẫn có thể tiết kiệm bằng cách giữ API trên một VPS tại Singapore và chỉ thuê GPU trong giờ làm việc.
Nếu bạn chạy thêm một website nhỏ hay bot cho người dùng Việt Nam bên cạnh GPU, bài chọn VPS cho người dùng Việt Nam giải thích nên dùng vị trí VPS lân cận nào.
Câu hỏi thường gặp
Cloudj có phải nơi thuê GPU rẻ nhất cho người Việt không?
Chúng tôi không khẳng định như vậy. Giá thay đổi liên tục. Console sắp các máy đang có theo tổng giá để bạn tìm được mức thấp nhất tại thời điểm đó.
Có trả bằng VND được không?
Bạn nạp vào số dư tài khoản bằng USD thông qua chuyển khoản ngân hàng bằng VND. Sau đó tiền GPU được trừ theo phút từ số dư này.
Vì sao máy rẻ nhất vừa thấy đã biến mất?
Mỗi máy trong danh sách là một máy chủ độc lập, và có thể người khác vừa thuê. Hãy tìm lại hoặc thêm mã quốc gia.
Thuê GPU rẻ hơn ở châu Âu có ổn không?
Với việc train hay chạy hàng loạt, thường là ổn. Với ứng dụng mà người dùng Việt Nam thao tác trực tiếp, khoảng cách xa thường khiến máy gần đáng giá hơn phần chênh lệch.
Tìm mức giá thấp nhất hôm nay
Mở trang triển khai RTX 3060, nhập VN, SG, HK, TH, JP và để console sắp theo giá. Bạn cũng có thể so giá "từ" theo thời gian thực của mọi mẫu trên trang GPU cloud.