Muốn thuê RTX 4090 Mỹ để train, fine-tune hay render, bạn cần trả lời vài câu hỏi rất thực tế. Lúc này có máy nào không? Nên lấy một card hay máy 2x, 4x? Và làm sao để không trả tiền cho những giờ không dùng? Bài này trả lời các câu đó trên Cloudj, nơi GPU đến từ danh sách máy chủ độc lập đang sẵn sàng và bạn tìm máy ở Mỹ bằng cách lọc theo quốc gia. Với nhiều bạn ở Việt Nam, đây là cách hợp lý để dùng 4090 vài ngày cho một dự án thay vì bỏ tiền mua card.
Các nội dung khác về thuê GPU tại Mỹ, kể cả các mẫu khác, có trong hướng dẫn thuê GPU tại Mỹ.
Vì sao chọn 4090 ở Mỹ cho việc chạy dài
RTX 4090 là card phổ thông kiến trúc Ada Lovelace với 24 GB VRAM. Card này được ưa chuộng cho những việc vừa trong 24 GB mỗi GPU: fine-tune LoRA và QLoRA cho mô hình nhỏ và vừa, train Stable Diffusion và SDXL, train mô hình thị giác máy tính, và render bằng GPU với các công cụ như Blender chạy ở chế độ không giao diện.
Với kiểu việc chạy dài, khoảng cách tới người dùng gần như không quan trọng. Bạn tải dữ liệu lên một lần, chạy vài giờ, rồi tải kết quả về. Máy ở Mỹ phù hợp với nhóm ở châu Mỹ, với những ai có dữ liệu sẵn ở Mỹ, và cả với nhóm Việt Nam chạy việc nền không cần phản hồi tức thì. Nếu người dùng ở nơi khác và công việc mang tính tương tác, hãy tìm máy gần họ.
Các bước thuê RTX 4090 Mỹ
- Mở trang triển khai với mẫu được chọn sẵn: triển khai RTX 4090.
- Nhập
USvào ô Country. - Chọn số GPU: 1x, 2x, 4x hoặc 8x. Tất cả GPU trong một máy đều nằm chung một máy chủ.
- Đặt dung lượng ổ đĩa. Con số này cố định khi triển khai và không mở rộng được.
- Xem kết quả, sắp theo tổng giá từ thấp đến cao.
Nếu có máy, bạn triển khai được ngay. Nếu không, thử đổi số GPU, nới bộ lọc reliability hoặc giá, hoặc thêm CA cho Canada. Tình trạng máy thay đổi trong ngày, nên tìm lại sau thường có kết quả. Mỗi máy chỉ ghi quốc gia, không ghi bang hay thành phố.
Một card hay nhiều card?
Máy 4090 nhiều GPU xuất hiện khi máy chủ đưa chúng vào danh sách. Có cần hay không phụ thuộc vào cách code của bạn dùng GPU.
| Cấu hình | Hợp với | Cần lưu ý |
|---|---|---|
| 1x 4090 | Phần lớn việc train LoRA, train SDXL, thử inference một GPU, render một cảnh | Mô hình cộng optimizer phải vừa 24 GB |
| 2x 4090 | Train song song dữ liệu để rút ngắn thời gian, chạy hai việc render cùng lúc | 4090 không có NVLink; GPU trao đổi qua PCIe, nên chia mô hình ra nhiều card bị hạn chế |
| 4x 4090 | Dò siêu tham số (mỗi GPU một lượt chạy), train song song dữ liệu lớn hơn, render nhiều khung hình hoạt hình | Kiểm tra vCPU, RAM và ổ đĩa có đủ để cấp dữ liệu cho bốn GPU |
Một nguyên tắc dễ nhớ: nếu việc của bạn gồm nhiều phần độc lập (khung hình, các lượt dò tham số, các mảnh dữ liệu), nhiều 4090 sẽ tăng tốc tốt. Nếu đó là một mô hình quá lớn so với 24 GB, một card 48 GB hay 80 GB có thể đơn giản hơn việc chia ra nhiều card phổ thông. Bài một GPU hay nhiều GPU phân tích kỹ hơn lựa chọn này.
Sau khi kết nối, kiểm tra đủ GPU chưa:
nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.total --format=csvTính tiền theo phút trong thực tế
Cloudj tính tiền instance GPU theo phút từ số dư trả trước khi máy đang chạy. Giá khi chạy gồm GPU cộng ổ đĩa. Giá hiển thị lúc triển khai được giữ cố định cho instance đó, và giá "từ" theo thời gian thực có trên trang RTX 4090. Bạn ở Việt Nam có thể nạp số dư bằng chuyển khoản ngân hàng bằng VND.
Tính tiền theo phút thay đổi cách bạn lên kế hoạch:
- Thử ngắn trước. Triển khai, kiểm tra code chạy được và GPU thật sự được dùng, rồi mới quyết định. Lần thử thất bại chỉ tốn vài phút, không phải cả ngày.
- Chuẩn bị trước khi triển khai. Dữ liệu, script và môi trường nên sẵn sàng để GPU không phải ngồi chờ bạn cài đặt.
- Theo dõi mức sử dụng. Trang instance hiển thị mức sử dụng GPU và những dòng log cuối của container. GPU dùng ít nghĩa là bạn đang trả tiền cho việc chờ, thường là chờ nạp dữ liệu.
- Để ý băng thông. Tải xuống và tải lên tính theo GB với giá riêng của từng máy, đáng kể khi bạn tải về file render hay checkpoint lớn.
Khi triển khai, một khoản đặt cọc được tạm giữ từ số dư, phần chưa dùng được trả lại sau khi bạn xóa instance.
Dừng hay xóa?
Đây là chỗ phát sinh phần lớn chi phí có thể tránh được.
- Stop (dừng) giữ ổ đĩa và chỉ tính tiền lưu trữ. Nó cũng nhả GPU ra, nên người khác có thể thuê. Khi bật lại, bạn có thể thấy "Waiting for GPU" cho tới khi card đó rảnh.
- Destroy (xóa) xóa vĩnh viễn instance và ổ đĩa. Mọi khoản phí dừng lại.
| Tình huống | Nên chọn |
|---|---|
| Đã xong việc, đã chép kết quả về | Destroy |
| Nghỉ qua đêm, mai cần lại đúng môi trường, chấp nhận chờ GPU | Stop |
| Cần GPU ngay mà máy đã dừng đang "Waiting for GPU" | Destroy rồi triển khai instance mới |
| Sắp đến ngày "available until" của máy | Chép dữ liệu ra rồi destroy |
Chép kết quả về máy của bạn hoặc về VPS trước khi xóa:
rsync -avP -e "ssh -p <port>" root@<host>:/workspace/outputs/ ./outputs/Bài nên dừng hay xóa instance GPU nói kỹ các trường hợp đặc biệt.
Một VPS ở Mỹ đi kèm GPU
Với pipeline chạy hằng ngày, hãy giữ phần điều phối trên một VPS tại Mỹ cỡ nhỏ: hàng đợi công việc, các script triển khai và kết nối GPU, và nơi nhận kết quả. Khi đó instance GPU trở thành thứ dùng xong là bỏ. Nếu máy chủ mất kết nối, việc tính tiền tạm dừng nhưng instance không được chuyển đi, nên khi trạng thái nằm trên VPS, bạn chỉ cần chạy lại trên máy khác. Cách bố trí tương tự được dùng cho agent trong bài VPS chạy AI agent tại Mỹ.
Câu hỏi thường gặp
Lúc nào ở Mỹ cũng có RTX 4090 chứ?
Không. Hãy lọc US với 4090 được chọn sẵn; nếu không có máy, đổi số GPU, nới bộ lọc hoặc quay lại sau.
Có thuê được bốn card 4090 trong một máy không?
Được, khi có máy chủ đưa máy 4x vào danh sách. Ô chọn số GPU có 1x, 2x, 4x và 8x.
Có gói thuê theo tháng không?
Không. Instance GPU tính tiền theo phút từ số dư tài khoản.
Dừng máy có giữ GPU lại cho tôi không?
Không. Dừng máy giữ ổ đĩa nhưng nhả GPU, nên người khác có thể thuê trước khi bạn bật lại.
Tìm RTX 4090 ở Mỹ
Mở trang triển khai RTX 4090, nhập US và xem những máy đang có. Bạn cũng có thể so sánh với các mẫu khác trên GPU cloud.