Thuê NVIDIA Geforce RTX 3090 24GB cho Server GPU AI/ML

NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB được mệnh danh là “BFGPU” (Big Ferocious GPU) – ám chỉ sức mạnh vượt trội và kích thước khủng. RTX 3090 có hiệu năng vượt trội, không chỉ mạnh trong gaming mà còn đủ sức đáp ứng nhu cầu AI, Machine Learning và render chuyên nghiệp.

Nhưng thay vì phải đầu tư chi phí lớn để sở hữu, doanh nghiệp có thể lựa chọn dịch vụ thuê Server GPU RTX 3090 để tối ưu hiệu quả và linh hoạt triển khai. Xem qua bài viết sau để tìm hiểu chi tiết về cấu hình, hiệu năng và giải pháp thuê GPU RTX 3090 tại VNSO.

Server GPU – NVIDIA RTX 3090 24GB chỉ từ 12.900.000 đ/tháng tại VNSO

Giá thuê: 12.900.000 đ/tháng
CPU: 2 x Intel Xeon E5 Series
RAM: 32 GB
Disk: 240GB SSD NVMe
GPU: 01 x Nvidia RTX 3090 24GB
Network: 200Mbps

>>> Đăng ký ngay Server AI/GPU, Cloud GPU VNSO – tư vấn, báo giá và dùng thử miễn phí!

1. Tổng quan về NVIDIA RTX 3090 – GPU Game nhưng không chỉ để Gaming!

NVIDIA GeForce RTX 3090 ra mắt năm 2020, thuộc dòng GPU kiến trúc Ampere – thế hệ tiếp nối Turing, đánh dấu bước tiến lớn về sức mạnh tính toán. Đây là chiếc card đồ họa cao cấp nhất trong dòng RTX 30 Series, được thiết kế không chỉ cho game 8K mà còn cho các tác vụ chuyên nghiệp như AI/ML, dựng hình 3D, render video và tính toán khoa học.

Trước khi RTX 3090 xuất hiện, người dùng thường phải lựa chọn giữa dòng GeForce cho gaming hoặc dòng Quadro/Tesla cho workstation và AI. RTX 3090 trở thành cầu nối khi kết hợp hiệu năng đồ họa mạnh mẽ với khả năng tính toán AI chuyên sâu, nhờ vào CUDA cores, Tensor cores và RT cores được tối ưu.

Lịch sử phát triển cho thấy NVIDIA ngày càng mở rộng ranh giới giữa gaming GPU và GPU tính toán, và RTX 3090 chính là minh chứng rõ rệt. Nó không chỉ nâng cấp đáng kể so với RTX 2080 Ti, mà còn trở thành lựa chọn phổ biến cho server AI/ML giá thành hợp lý trước khi các dòng chuyên dụng như A100 hay H100 ra đời.

>>> Xem ngay: NVIDIA RTX 3090 có phù hợp cho Server GPU?

Dòng card đồ họa GeForce RTX

RTX 3090 có nghĩa là: một GPU thuộc dòng RTX (có ray tracing, AI Tensor Cores), thế hệ 30 (Ampere), và là phiên bản cao cấp nhất trong dải sản phẩm dành cho người dùng phổ thông/chuyên nghiệp.:

– RTX: viết tắt của Ray Tracing Texel eXtreme, nhấn mạnh khả năng dựng hình bằng công nghệ ray tracing thời gian thực. Đây là điểm khác biệt quan trọng so với các dòng GTX trước đó (GTX không hỗ trợ phần cứng ray tracing).

– 30: thể hiện thế hệ thứ 30 (RTX 30 series) dựa trên kiến trúc Ampere, kế nhiệm cho dòng RTX 20 series (Turing).

– 90: số hiệu càng cao thì card càng mạnh trong cùng một thế hệ. Con số “90” thường được dùng cho các GPU flagship của NVIDIA, ví dụ GTX 980, GTX 1080, RTX 2080 Ti (đóng vai trò tương tự), và sau đó là RTX 3090. Hậu tố “Ti” có nghĩa là “Titanium”, dùng để chỉ phiên bản nâng cấp mạnh hơn của một mẫu GPU đã có.

2. Thông số kỹ thuật NVIDIA RTX 3090 và RTX 3090 Ti

3. Đặc điểm nổi bật của NVIDIA RTX 3090

NVIDIA GeForce RTX 3090 là GPU Amperehiệu năng rất cao: 24 GB GDDR6X VRAM, hàng chục TFLOPS cho FP32/Tensor, và là một trong những card GeForce hiếm hoi hỗ trợ NVLink — nên rất hợp cho các server GPU tầm trung muốn cân bằng hiệu năng lớn / chi phí thấp hơn GPU datacenter.

Hình ảnh thực tế của NVIDIA RTX 3090

Bộ nhớ và băng thông lớn

24 GB GDDR6X là một trong những mức VRAM rất cao cho GPU phổ thông. Với dung lượng này, RTX 3090 có thể xử lý các mô hình AI/ML có kích thước vừa tới lớn, làm inference hoặc fine-tune các LLM / transformer mà không quá lo thiếu bộ nhớ.

Băng thông nhớ đáng kể: bus 384-bit cộng với GDDR6X giúp đạt băng thông (~ 900+ GB/s) — quan trọng trong các workload cần truyền tải dữ liệu giữa VRAM và nhân xử lý (tensor cores) liên tục. Khi batch inference hoặc xử lý đa luồng (multi-stream), điểm này giúp duy trì throughput cao.

Số lượng nhân xử lý & tính năng AI/Tensor / CUDA cores mạnh

RTX 3090 có khoảng 10.496 nhân CUDA (cũng có nhiều Tensor Cores / RT Cores) cho phép xử lý song song mạnh mẽ, hỗ trợ đa dạng workloads: từ training nhỏ-vừa, inference, render đồ họa, mô phỏng, đến các pipeline AI.

Có hỗ trợ tốt các kiến trúc AI mới như FP16, mixed precision, tensor operations — giúp tăng tốc training / inference với precision thấp hơn nhưng vẫn giữ được độ chính xác chấp nhận được. Nhiều benchmark cho thấy RTX 3090 vượt trội so với các GPU thế hệ trước (ví dụ 2080 Ti) trong các tác vụ ML / deep learning.

Khả năng mở rộng & đa GPU

RTX 3090 là một trong số ít card GeForce còn có NVLink edge connector, cho phép kết nối tốc độ cao giữa 2 GPU, cải thiện peer-to-peer bandwidth giữa hai 3090 (hữu ích cho multi-GPU training hoặc các workloads nhân rộng dữ liệu). Đây là lợi thế khi muốn mở rộng lên 2 GPU với chi phí thấp hơn so với mua GPU datacenter. Lưu ý: NVLink trên 3090 là pairwise (2-way); không có NVSwitch hay topologies datacenter phức tạp.

RTX 3090 có thể được sử dụng trong môi trường nhiều GPU. Khi scale lên, nếu hệ thống nguồn & cooling/chassis đủ tốt, bạn có thể tận dụng tổng VRAM, compute cores để xử lý khối lượng lớn. Việc scale như vậy giúp linh hoạt hơn thay vì phải đắt đỏ đầu tư GPU datacenter ngay từ đầu.

Chi phí đầu tư ban đầu thấp

So với GPU datacenter (A100/H100) về long-term TCO, cho nhiều doanh nghiệp vừa và SMEs đây là phương án hiệu năng/giá rất hấp dẫn để bắt đầu (về giá launch RTX 3090 — NVIDIA công bố MSRP ban đầu; so sánh chi phí thực tế nên tham khảo giá thị trường và nhu cầu).

Theo các benchmark so sánh, RTX 3090 đem lại hiệu suất cao trong các bài test ResNet, Inception, và các mô hình phổ biến khi so với các GPU tiền nhiệm (2080 Ti, TITAN RTX, RTX 6000/8000) — đặc biệt khi tính tới chi phí đầu tư.

Với người dùng, doanh nghiệp nhỏ hoặc lab ở vùng có chi phí phần cứng cao, việc dùng RTX 3090 có thể tiết kiệm đáng kể so với GPU datacenter chuyên dụng (A100, H100…), trong khi vẫn đáp ứng tốt nhiều nhu cầu AI/ML.

Thích hợp cho inference & các workload dừng-chỉnh nhỏ đến vừa

Với 24GB VRAM, băng thông cao, RTX 3090 có thể xử lý inference các mô hình lớn tới một mức nhất định — ví dụ các LLM nhỏ hoặc trung bình, hoặc inference nhiều user / batch. Ví dụ, trong benchmark của LLMPerf & nguồn tham khảo, RTX 3090 được đánh giá là đủ để phục vụ nhiều người dùng LLM, đặc biệt khi yêu cầu tokens/s không cực lớn.

RTX 3090 dễ dàng deploy các mô hình như Mistral-Small-24B, Llama, chạy inference với context lớn — 24GB thường là mức “giáp ranh” cao để giữ model + buffer + context. RTX 3090 chạy ổn cho các prompt dài ~10.000 tokens khi tối ưu.

Hệ sinh thái phần mềm phong phú

Hỗ trợ driver CUDA, cuDNN, thư viện machine learning lớn như TensorFlow / PyTorch / HuggingFace rất tốt, có cập nhật thường xuyên.

Hỗ trợ các tính năng như NVLink (trong số mẫu có hỗ trợ), Resizable BAR, giúp cải thiện hiệu suất truyền dữ liệu GPU-CPU hoặc giữa nhiều GPU.

Với nhiều người làm sáng tạo nội dung hoặc render, GPU này hỗ trợ tốt các công cụ 3D, render (Octane, Blender, Unreal, Redshift…) cũng như dựng hình thời gian thực – ray tracing tốt. Điều này mở rộng phạm vi ứng dụng server GPU không chỉ AI/ML.

4. Khi nào nên sử dụng NVIDIA RTX 3090 cho Server GPU?

RTX 3090 là lựa chọn mạnh mẽ cho server GPU tầm trung: 24 GB VRAM + Ampere Tensor cores đem lại khả năng xử lý AI, render và HPC ở mức cao với chi phí đầu tư thấp hơn GPU datacenter. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp cần tính chia sẻ tài nguyên đa tenant (MIG/vGPU), ECC phần cứng, hoặc scale theo kiến trúc NVSwitch/datacenter, cần cân nhắc dòng A-series như NVIDIA A100.

>>> Có thể bạn quan tâm: Thuê Server GPU NVIDIA A100 PCIe 40GB chỉ với 30K đ/giờ

Hình ảnh GPU NVIDIA A100 40GB và 80GB kết nối bằng NVLink

Ưu điểm

Khi target khách hàng: nhắm SMEs, start-up AI, research lab, studio render — nhóm này cần hiệu năng cao với ngân sách giới hạn; RTX 3090 là lựa chọn hấp dẫn.

Nếu cần multi-user hoặc multi-tenant: cân nhắc GPU datacenter (A100/A5000/A6000) vì hỗ trợ MIG/vGPU/enterprise drivers; nếu chỉ cần single-tenant heavy training hoặc inference, 3090 vẫn rất tốt.

– Hạ tầng vật lý: chuẩn bị PSU (mỗi 3090 ~ 350W TGP), bố trí airflow/rack-cooling, dùng power-limit nếu cần chạy nhiều GPU trên 1 nguồn để tránh quá tải.

– Mở rộng: nếu muốn scale ngang chi phí thấp, dùng dual-3090 + NVLink cho các tác vụ training lớn (lưu ý: NVLink chỉ pairwise). Với yêu cầu cluster lớn hoặc NVSwitch, chuyển sang GPU datacenter.

Hạn chế

– Không hỗ trợ MIG như A100/H100: Không thể chia nhỏ GPU cho nhiều tenant, khó đáp ứng nhu cầu multi-user chuyên nghiệp.

– vGPU hạn chế: Dòng GeForce không có support enterprise chính thống, không phù hợp cho VDI hay chia sẻ đa người dùng.

– Không có ECC phần cứng: Độ tin cậy kém hơn GPU datacenter, dễ rủi ro trong workload quan trọng (y tế, tài chính).

– Tản nhiệt/độ bền: Khi gắn nhiều GPU trong rack cần airflow tốt, nguồn khỏe, đôi khi phải giới hạn công suất.

– Driver & support: GeForce chỉ có driver phổ thông, thiếu SLA/Enterprise Support; dòng A-series phù hợp hơn nếu cần bảo hành, hỗ trợ lâu dài.

>>> Xem thêm: NVIDIA HGX H100 – Bệ phóng sức mạnh AI và HPC

6. Giá của NVIDIA RTX 3090 trên thị trường hiện nay

Hiện nay, giá NVIDIA RTX 3090 trên thị trường quốc tế dao động khá rộng. Hàng mới nguyên hộp thường từ 1.500 – 2.000 USD, trong khi hàng đã qua sử dụng phổ biến khoảng 600 – 900 USD (trung bình ~700 USD). Nếu thuê trên nền tảng cloud GPU, mức giá rơi vào khoảng 0,13 USD/giờ.

Tại Việt Nam, giá có thể cao hơn do thuế nhập khẩu, phí vận chuyển và tỷ giá. Hàng new ước tính khoảng 40 – 55 triệu đồng, còn hàng used rơi vào khoảng 20 – 35 triệu đồng tùy tình trạng và thương hiệu. Cần lưu ý thêm chi phí điện, tản nhiệt và so sánh hiệu quả dài hạn với GPU datacenter (A100, A40).

7. Nhà cung cấp Server GPU NVIDIA RTX 3090 uy tín tại Việt Nam

Hiểu được nhu cầu thực tế của doanh nghiệp và cá nhân, VNSO cung cấp giải pháp thuê Server GPU RTX 3090. Đây là lựa chọn thông minh để bạn tận dụng toàn bộ sức mạnh của RTX 3090 mà không còn phải lo những nhược điểm thường gặp khi tự đầu tư phần cứng.

VNSO khác gì so với các nhà cung cấp khác?

Khi sử dụng dịch vụ VNSO, chúng tôi mang lại các yếu tố quan trọng sau mà các nhà cung cấp khác không thể đáp ứng 100%.

– Hàng có sẵn, chính sách nhập hàng chính hãng rõ ràng, chất lượng, đầy đủ CO/CQ

– Chính sách bán hàng linh động, giá thuê hoặc mua cạnh tranh nhất hiện nay

– Linh hoạt triển khai trong chỉ vòng 30 phút

– Hệ thống ổn định, bảo mật cao

– Hỗ trợ kỹ thuật 24/7, tư vấn giải pháp AI phù hợp

– Bạn có thể thuê hoặc mua trọn tại VNSO!

– Tự do tuỳ chỉnh tất cả cấu hình theo ý muốn, cho phép thuê mọi phần cứng Server

Server GPU – NVIDIA RTX 3090 24GB chỉ từ 12.900.000 đ/tháng tại VNSO

CPU: 2 x Intel Xeon E5 Series
RAM: 32 GB
Disk: 240GB SSD NVMe
GPU: 01 x Nvidia RTX 3090 24GB
Network: 200Mbps
Giá thuê: 12.900.000 đ/tháng

>>> Đăng ký ngay Server AI/GPU, Cloud GPU VNSO – tư vấn, báo giá & dùng thử miễn phí!

Thông tin liên hệ

Để tìm hiểu thông tin về các giải pháp Điện toán đám mây, chuyển đổi số, máy chủ ảo VPS, Server, máy chủ vật lý, CDN… Quý khách vui lòng liên hệ chúng tôi theo thông tin dưới đây:

VNSO TECHNOLOGY CO., LTD – SINCE 2015

– Website: https://vnso.vn/
– Fanpage: Facebook | LinkedIn | YouTube | TikTok
– Hotline: 0927 444 222 | Email: info@vnso.vn
– Trụ sở: Lô O số 10, Đường số 15, KDC Miếu Nổi, Phường Gia Định, TP. Hồ Chí Minh
– VPGD Đà Nẵng: 30 Nguyễn Hữu Thọ, Phường Hải Châu, Đà Nẵng
– VPGD Hà Nội: 132 Vũ Phạm Hàm, Phường Yên Hòa, Hà Nội