Cloud GPU giá rẻ cho AI và Deep Learning
11/11/2026AI và Deep Learning đang được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học, phát triển phần mềm và tự động hóa doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc huấn luyện mô hình AI thường đòi hỏi Cloud GPU giá rẻ, có hiệu năng cao, dung lượng bộ nhớ lớn và khả năng xử lý dữ liệu liên tục.
Đầu tư một máy chủ GPU vật lý có thể tạo ra khoản chi phí ban đầu đáng kể. Người dùng còn phải tính đến điện năng, hệ thống làm mát, bảo trì và nâng cấp phần cứng.
Cloud GPU giá rẻ là giải pháp giúp cá nhân, sinh viên, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp tiếp cận tài nguyên tính toán GPU theo nhu cầu. Thay vì mua thiết bị riêng, người dùng có thể thuê GPU qua Internet theo giờ hoặc tháng để phục vụ các dự án AI và Deep Learning.
Cloud GPU giá rẻ là gì? Vì sao phù hợp với AI và Deep Learning?
Cloud GPU là dịch vụ cung cấp tài nguyên xử lý đồ họa (GPU) thông qua nền tảng điện toán đám mây. Người dùng có thể kết nối từ xa đến máy chủ GPU để chạy chương trình, huấn luyện mô hình hoặc xử lý dữ liệu.
GPU có khả năng thực hiện nhiều phép tính song song. Đặc điểm này đặc biệt hữu ích đối với các thuật toán AI cần xử lý khối lượng lớn phép toán ma trận và tensor.
Vì sao AI và Deep Learning cần Cloud GPU giá rẻ?
Trong Machine Learning, CPU thường đảm nhiệm các tác vụ xử lý tuần tự và điều phối chương trình. Trong khi đó, GPU có lợi thế khi thực hiện những phép tính song song với số lượng lớn.
Đối với Deep Learning, quá trình huấn luyện mạng nơ-ron liên quan đến nhiều phép tính như nhân ma trận, tính gradient và cập nhật trọng số. GPU giúp tăng tốc các công đoạn này khi phần mềm và thuật toán được tối ưu phù hợp.
Cloud GPU thường được sử dụng trong các công việc:
- AI Training: Huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo trên tập dữ liệu lớn.
- Deep Learning: Xây dựng và huấn luyện CNN, RNN, Transformer và các mạng nơ-ron sâu.
- LLM: Chạy, tinh chỉnh và thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn.
- Computer Vision: Nhận diện hình ảnh, phân loại vật thể và phân tích video.
- Generative AI: Tạo hình ảnh, video và nội dung bằng các mô hình AI tạo sinh.
- AI Inference: Vận hành mô hình đã huấn luyện để xử lý yêu cầu từ người dùng.
Những lợi ích khi thuê Cloud GPU giá rẻ
- Giảm chi phí đầu tư: Không cần mua card đồ họa, máy chủ và thiết bị làm mát ngay từ đầu.
- Linh hoạt thời gian: Có thể thuê GPU theo giờ hoặc tháng tùy nhu cầu sử dụng.
- Dễ dàng nâng cấp: Thay đổi cấu hình GPU, CPU, RAM và dung lượng lưu trữ khi dự án phát triển.
- Tiếp cận GPU mạnh: Sử dụng các dòng GPU trung tâm dữ liệu mà không cần tự xây dựng hạ tầng.
- Làm việc từ xa: Kết nối với máy chủ thông qua Internet, SSH hoặc môi trường phát triển được hỗ trợ.
Với những lợi ích này, Cloud GPU phù hợp với sinh viên thực hiện đồ án, nhóm nghiên cứu khoa học, startup và doanh nghiệp đang phát triển các ứng dụng AI.
Nên chọn Cloud GPU giá rẻ nào cho AI và Deep Learning?
Một trong những yếu tố quan trọng nhất khi thuê Cloud GPU là lựa chọn đúng dòng GPU. Mỗi loại GPU có dung lượng VRAM, kiến trúc và hiệu năng khác nhau.
Trong đó, VRAM (Video Random Access Memory) là bộ nhớ riêng của GPU. VRAM lưu trữ trọng số mô hình, dữ liệu trung gian và các thông tin cần thiết trong quá trình tính toán.
Nếu mô hình AI cần nhiều bộ nhớ hơn dung lượng VRAM sẵn có, chương trình có thể gặp lỗi Out of Memory (OOM). Vì vậy, người dùng nên xác định yêu cầu bộ nhớ trước khi lựa chọn GPU.
Một số dòng GPU phổ biến
| GPU | Dung lượng VRAM | Nhu cầu phù hợp |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX A4000 | 16GB | AI cơ bản, Computer Vision, thử nghiệm mô hình |
| NVIDIA RTX 3090 | 24GB | Deep Learning, inference, xử lý hình ảnh |
| NVIDIA A100 | 40GB / 80GB | AI Training, Deep Learning, fine-tuning |
| NVIDIA H100 | 80GB | LLM, AI Training và inference quy mô lớn |
| NVIDIA H200 | 141GB | LLM, mô hình lớn và HPC |
| NVIDIA B200 | 180GB | AI Training và inference quy mô lớn |
Dung lượng VRAM có thể khác nhau theo phiên bản và cấu hình GPU. Thông số tham khảo từ tài liệu NVIDIA.
GPU 16GB – 24GB: Cloud GPU giá rẻ phù hợp với người mới và dự án quy mô nhỏ
Các dòng GPU như RTX A4000 và RTX 3090 có thể đáp ứng nhiều nhu cầu học tập, lập trình và thử nghiệm AI.
Người dùng có thể thực hiện các bài thực hành PyTorch, TensorFlow, xử lý hình ảnh, nhận diện vật thể và chạy một số mô hình AI có kích thước phù hợp. Với LLM, kỹ thuật Quantization hoặc QLoRA có thể giúp giảm yêu cầu VRAM.
GPU 40GB – 80GB: Phù hợp với Deep Learning và AI chuyên sâu
Các dòng NVIDIA A100 và H100 có dung lượng VRAM lớn, hướng đến những tác vụ tính toán chuyên nghiệp.
Chúng phù hợp với việc huấn luyện mô hình Deep Learning, fine-tuning LLM, xử lý tập dữ liệu lớn và triển khai inference. Dung lượng bộ nhớ cao cũng giúp người dùng linh hoạt hơn khi lựa chọn batch size và cấu hình mô hình.
GPU trên 80GB: Dành cho mô hình AI quy mô lớn
NVIDIA H200 sở hữu 141GB HBM3e, trong khi B200 có 180GB HBM3e theo thông số GPU SXM trong tài liệu NVIDIA.
Những dòng GPU này hướng đến LLM, Generative AI, AI Training và các workload cần dung lượng bộ nhớ cùng băng thông rất lớn. Tuy nhiên, chi phí thuê thường cao hơn nên cần xác định rõ nhu cầu trước khi lựa chọn.
Một lưu ý quan trọng: VRAM không phải yếu tố duy nhất quyết định khả năng chạy mô hình. Kiến trúc GPU, CUDA, Tensor Cores, băng thông bộ nhớ, CPU, RAM và phương pháp tối ưu mô hình đều ảnh hưởng đến hiệu năng thực tế.
Cách chọn Cloud GPU giá rẻ và tối ưu chi phí thuê
Một dịch vụ Cloud GPU giá rẻ cần đáp ứng được yêu cầu tính toán với tổng chi phí hợp lý. Người dùng nên đánh giá cả cấu hình phần cứng, thời gian sử dụng và các khoản phí đi kèm.
Xác định nhu cầu trước khi chọn Cloud GPU giá rẻ
Trước tiên, hãy xác định công việc cần thực hiện là AI Training, inference, fine-tuning hay Computer Vision. Mỗi workload có yêu cầu khác nhau về VRAM và hiệu năng tính toán.
Ví dụ, thử nghiệm một mô hình AI nhỏ không nhất thiết cần H100 hoặc H200. Một GPU phổ thông có đủ VRAM và tương thích phần mềm có thể đáp ứng tốt nhu cầu.
Kiểm tra CPU, RAM và Storage
GPU đảm nhiệm phần tính toán tăng tốc, nhưng CPU và RAM vẫn đóng vai trò quan trọng. CPU hỗ trợ tiền xử lý dữ liệu, còn RAM giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu trong quá trình chạy chương trình.
Storage cũng cần đủ dung lượng để lưu dataset, model weights và checkpoint. Với dự án Deep Learning, nên ưu tiên ổ SSD NVMe để hỗ trợ truy xuất dữ liệu nhanh.
So sánh giá thuê theo giờ và theo tháng
Thuê theo giờ phù hợp với những dự án ngắn hạn hoặc workload không liên tục. Thuê theo tháng có thể kinh tế hơn khi GPU cần hoạt động thường xuyên.
Công thức cơ bản để tính chi phí GPU:
Chi phí GPU = Giá thuê mỗi giờ × Tổng số giờ sử dụng Cloud GPU giá rẻ
Ví dụ, nếu một cấu hình có giá 14.300đ/giờ và được sử dụng 20 giờ, chi phí GPU là 286.000đ. Đây là phép tính minh họa, chưa bao gồm các khoản phí bổ sung nếu có.
Kiểm tra cách tính phí và tài nguyên đi kèm
Giá GPU công bố có thể chưa bao gồm CPU, RAM, storage, networking hoặc các dịch vụ bổ sung. Một số nền tảng vẫn tính phí lưu trữ khi người dùng đã tắt GPU.
Ngoài ra, cần kiểm tra cách tính phí khi tạm dừng máy, xóa máy hoặc lưu trữ dữ liệu. Đây là những yếu tố có thể tạo ra chênh lệch đáng kể giữa chi phí dự kiến và chi phí thực tế.
Ưu tiên nền tảng hỗ trợ môi trường AI
Các framework phổ biến như PyTorch, TensorFlow và hệ sinh thái CUDA giúp người dùng phát triển ứng dụng AI thuận tiện hơn.
Một số nền tảng còn cung cấp môi trường đã cài đặt sẵn thư viện hoặc model AI. Điều này giúp giảm thời gian chuẩn bị và hạn chế những vấn đề phát sinh khi thiết lập phần mềm.
Quan tâm đến khả năng bảo mật và hỗ trợ kỹ thuật
Đối với dự án nghiên cứu và dữ liệu doanh nghiệp, cần tìm hiểu vị trí lưu trữ dữ liệu, cơ chế cô lập tài nguyên, quyền truy cập và chính sách sao lưu.
Dịch vụ có SLA rõ ràng, hỗ trợ kỹ thuật và hướng dẫn sử dụng sẽ giúp quá trình vận hành thuận tiện hơn. Đặc biệt, doanh nghiệp nên kiểm tra quy trình khôi phục dữ liệu khi gặp sự cố.
Nên sử dụng Cloud GPU miễn phí hay trả phí?
Hiện nay, người dùng có thể tiếp cận GPU thông qua nhiều nền tảng khác nhau. Tùy ngân sách và mục đích sử dụng, có thể lựa chọn GPU miễn phí, GPU Marketplace hoặc dịch vụ Cloud GPU chuyên dụng.
Google Colab và Kaggle – lựa chọn cho học tập, thử nghiệm
Google Colab cung cấp môi trường Jupyter Notebook trực tuyến, hỗ trợ chạy Python và truy cập GPU mà không cần cài đặt môi trường trên máy tính cá nhân.
Kaggle Notebooks cũng là lựa chọn đáng tham khảo cho học tập, phân tích dữ liệu và thực hành Machine Learning.
Ưu điểm của các nền tảng này là dễ tiếp cận và phù hợp với người mới. Tuy nhiên, tài nguyên GPU miễn phí thường có giới hạn về thời gian, dung lượng và khả năng truy cập.
>>> Xem ngay Cloud GPU Free – Top 5 Dịch vụ GPU miễn phí uy tín
VNSO – giải pháp Cloud GPU linh hoạt tại Việt Nam
Đối với người dùng tại Việt Nam, VNSO cung cấp dịch vụ Cloud GPU phục vụ học tập, nghiên cứu khoa học, AI Development và Deep Learning.
Người dùng có thể lựa chọn nhiều cấu hình GPU như RTX A4000, RTX 3090, A5000 và A100 tùy nhu cầu tính toán. Dịch vụ hỗ trợ thuê theo giờ hoặc tháng, giúp chủ động sử dụng tài nguyên mà không cần đầu tư máy chủ GPU vật lý ban đầu.
Một số tiện ích đáng chú ý gồm môi trường AI hỗ trợ CUDA, PyTorch, khả năng triển khai GPU nhanh, Snapshot để lưu và khôi phục môi trường, cùng cơ chế tạm dừng máy theo chính sách dịch vụ.
Với mức giá trải nghiệm từ 14.300đ/giờ cho cấu hình phù hợp, VNSO là lựa chọn đáng tham khảo dành cho sinh viên, developer, nhóm R&D và doanh nghiệp muốn tiếp cận tài nguyên GPU với chi phí linh hoạt.
Người dùng có thể tham khảo các cấu hình và dịch vụ tại gpu.vnso.vn.
Khi nào nên thuê Cloud GPU trả phí?
| Tiêu chí | GPU miễn phí | Cloud GPU trả phí |
|---|---|---|
| Học tập cơ bản | Phù hợp | Có thể sử dụng |
| Thử nghiệm mô hình nhỏ | Phù hợp | Phù hợp |
| Training kéo dài | Hạn chế | Phù hợp hơn |
| Chủ động chọn GPU | Hạn chế | Linh hoạt hơn |
| Cấu hình hệ thống | Hạn chế | Tùy dịch vụ |
| Workload doanh nghiệp | Ít phù hợp | Phù hợp hơn |
Nếu chỉ mới học AI hoặc thực hành các bài tập nhỏ, người dùng có thể bắt đầu với Colab hoặc Kaggle. Khi cần duy trì môi trường phát triển, xử lý dữ liệu lớn hoặc chạy mô hình thường xuyên, Cloud GPU trả phí là lựa chọn đáng cân nhắc.
Cloud GPU được ứng dụng như thế nào trong AI và Deep Learning?
Cloud GPU hỗ trợ nhiều giai đoạn trong quá trình phát triển AI, từ chuẩn bị dữ liệu đến huấn luyện và triển khai mô hình.
AI Training và Machine Learning
Cloud GPU giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình trên các tập dữ liệu lớn. Người dùng có thể sử dụng PyTorch hoặc TensorFlow để xây dựng mạng nơ-ron, thực hiện các phép tính tensor và tối ưu trọng số mô hình.
Đây là ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu thuật toán, dự đoán dữ liệu và phát triển các hệ thống Machine Learning.
Deep Learning và Computer Vision
Các mô hình CNN và những kiến trúc Deep Learning khác thường cần nhiều phép tính trong quá trình huấn luyện. GPU hỗ trợ xử lý dữ liệu hình ảnh, nhận diện vật thể, phân loại ảnh và phân tích video.
Những ứng dụng thực tế gồm kiểm tra lỗi sản phẩm, nhận diện phương tiện giao thông, phân tích hình ảnh y tế và giám sát thông minh.
Fine-tuning và triển khai LLM
Các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama, Qwen và DeepSeek có thể được chạy trên Cloud GPU khi cấu hình đáp ứng yêu cầu bộ nhớ và phần mềm.
Người dùng có thể sử dụng các kỹ thuật như LoRA và QLoRA để tinh chỉnh mô hình với nhu cầu tài nguyên thấp hơn so với fine-tuning toàn bộ trọng số. GPU VRAM lớn đặc biệt hữu ích khi xử lý context dài hoặc nhiều yêu cầu đồng thời.
Generative AI và tạo nội dung
Cloud GPU hỗ trợ các mô hình tạo ảnh và video bằng AI, bao gồm các workflow sử dụng Diffusion Models và Stable Diffusion.
Người dùng có thể thử nghiệm prompt, điều chỉnh tham số, huấn luyện LoRA và tạo nội dung bằng GPU từ xa. Hiệu năng phụ thuộc vào mô hình, độ phân giải, batch size và cấu hình VRAM.
Nghiên cứu khoa học và R&D
Cloud GPU giúp sinh viên, giảng viên và nhóm nghiên cứu tiếp cận tài nguyên tính toán cần thiết cho các dự án khoa học.
Một số lĩnh vực có thể ứng dụng gồm mô phỏng khoa học, sinh học tính toán, phân tích dữ liệu, xử lý hình ảnh và nghiên cứu vật liệu. Việc thuê theo giờ cũng giúp nhóm nghiên cứu kiểm soát ngân sách khi nhu cầu GPU thay đổi theo từng giai đoạn.
AI Inference và vận hành ứng dụng
Sau khi hoàn thành huấn luyện, mô hình cần được triển khai để xử lý dữ liệu và yêu cầu thực tế. Cloud GPU có thể hỗ trợ chatbot, trợ lý AI, API inference và hệ thống phân tích thông minh.
Người dùng có thể điều chỉnh tài nguyên theo lưu lượng truy cập và nhu cầu xử lý. Đây là lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng AI cần khả năng mở rộng hạ tầng.
Dịch vụ thuê Cloud GPU giá rẻ cho AI và Deep Learning uy tín
VNSO cung cấp dịch vụ Cloud GPU phục vụ nhu cầu AI, Machine Learning, Deep Learning, LLM và nghiên cứu khoa học. Người dùng có thể lựa chọn cấu hình GPU phù hợp với dự án và thuê theo giờ hoặc tháng.
Dịch vụ có mức giá trải nghiệm từ 14.300đ/giờ với lựa chọn NVIDIA RTX A4000 16GB VRAM. VNSO cũng cung cấp các dòng GPU khác như RTX 3090, A100 và nhiều cấu hình GPU phục vụ workload chuyên sâu.
Một số tiện ích được VNSO công bố gồm môi trường AI với CUDA và PyTorch, các model AI cài sẵn theo cấu hình hỗ trợ, khởi tạo tài nguyên nhanh và khả năng tạm dừng máy theo chính sách dịch vụ.
Với Cloud GPU VNSO, sinh viên, developer, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp có thể chủ động tiếp cận tài nguyên tính toán mà không cần tự đầu tư toàn bộ hệ thống GPU vật lý.
>>> Truy cập gpu.vnso.vn để tham khảo ngay các gói thuê rẻ nhất!
Cần tư vấn, triển khai và báo giá? Liên hệ ngay VNSO bên dưới!
Câu hỏi thường gặp về Cloud GPU giá rẻ cho AI và Deep Learning
1. Thuê Cloud GPU có được sử dụng toàn bộ sức mạnh của card GPU vật lý không?
Không phải dịch vụ Cloud GPU nào cũng cấp toàn bộ tài nguyên của một card GPU vật lý. Một số nền tảng sử dụng công nghệ NVIDIA MIG hoặc vGPU để phân chia GPU thành nhiều tài nguyên nhỏ hơn cho các máy ảo.
Vì vậy, người dùng nên kiểm tra dung lượng VRAM được cấp, số lượng tài nguyên tính toán và GPU có được sử dụng riêng hay chia sẻ với những workload khác.
2. Dừng hoặc khởi động lại Cloud GPU có làm mất dữ liệu không?
Điều này phụ thuộc vào loại ổ lưu trữ và chính sách của nhà cung cấp. Dữ liệu trên ổ đĩa tạm thời (Ephemeral Storage) có thể bị xóa khi máy chủ dừng hoặc bị xóa hoàn toàn.
Để bảo vệ mã nguồn, dataset và mô hình đã huấn luyện, người dùng nên lưu dữ liệu trên Persistent Storage hoặc hệ thống lưu trữ bên ngoài. Cần kiểm tra chính sách lưu trữ trước khi thực hiện thao tác Stop hoặc Terminate.
3. Nếu quá trình huấn luyện AI bị gián đoạn, có phải chạy lại từ đầu không?
Không nhất thiết. Người dùng có thể sử dụng kỹ thuật Checkpoint để lưu trạng thái huấn luyện theo từng giai đoạn.
Checkpoint có thể lưu trọng số mô hình, trạng thái Optimizer và tiến trình huấn luyện. Khi chương trình bị gián đoạn, người dùng có thể nạp lại checkpoint gần nhất để tiếp tục thay vì thực hiện toàn bộ quá trình từ đầu.
Đặc biệt, nên lưu checkpoint trên ổ đĩa bền vững để tránh mất dữ liệu khi máy chủ GPU gặp sự cố hoặc bị thu hồi tài nguyên.
4. Có thể chuyển dự án AI từ máy tính cá nhân hoặc Google Colab sang Cloud GPU không?
Có. Phần lớn dự án sử dụng Python, PyTorch, TensorFlow và các framework AI phổ biến đều có thể triển khai trên Cloud GPU nếu môi trường phần mềm tương thích.
Người dùng cần chuyển mã nguồn, dataset, file cấu hình và các thư viện cần thiết sang máy chủ mới. Đồng thời, nên kiểm tra phiên bản NVIDIA Driver, CUDA Toolkit và framework để tránh lỗi tương thích khi chạy chương trình.
5. Có cần thuê nhiều GPU cùng lúc để huấn luyện mô hình AI không?
Không phải lúc nào cũng cần nhiều GPU. Nếu mô hình và dữ liệu có thể xử lý trong VRAM của một GPU, người dùng có thể bắt đầu với cấu hình đơn GPU để đơn giản hóa quá trình phát triển.
Khi workload cần nhiều tài nguyên hơn, có thể sử dụng Multi-GPU Training thông qua các phương pháp như Distributed Data Parallel hoặc Model Parallelism. Tuy nhiên, việc phối hợp nhiều GPU cần cơ chế giao tiếp và đồng bộ dữ liệu, nên hiệu năng không phải lúc nào cũng tăng tuyến tính theo số lượng GPU.
6. Làm thế nào để kiểm tra Cloud GPU có hoạt động đúng hiệu năng không?
Người dùng có thể sử dụng công cụ nvidia-smi để kiểm tra GPU đang hoạt động, dung lượng VRAM đã sử dụng và mức độ khai thác tài nguyên.
Ngoài ra, nên chạy thử workload thực tế để đo thời gian hoàn thành mỗi epoch, số lượng mẫu xử lý mỗi giây và mức sử dụng bộ nhớ. Với PyTorch, công cụ torch.profiler hỗ trợ phân tích thời gian thực thi và xác định những công đoạn đang làm chậm chương trình.
7. Sử dụng Cloud GPU có cần tốc độ Internet thật cao không?
Không nhất thiết phải có đường truyền Internet tốc độ rất cao để thực hiện toàn bộ quá trình tính toán. Sau khi chương trình và dữ liệu đã được đưa lên máy chủ, các phép tính AI chủ yếu diễn ra trực tiếp trên hạ tầng Cloud GPU.
Tuy nhiên, kết nối Internet ổn định sẽ giúp upload dataset, tải mô hình, quản lý máy chủ và nhận kết quả thuận tiện hơn. Với tập dữ liệu lớn, nên tận dụng Persistent Storage để lưu trữ và tái sử dụng dữ liệu thay vì tải lên nhiều lần.
8. Có thể sử dụng một Cloud GPU giá rẻ cho nhiều dự án AI khác nhau không?
Có. Người dùng có thể cài đặt và chạy nhiều môi trường hoặc dự án AI trên cùng một máy chủ GPU, miễn là tổng mức sử dụng tài nguyên không vượt quá khả năng đáp ứng của hệ thống.
Tuy nhiên, các chương trình chạy đồng thời sẽ cạnh tranh GPU VRAM, bộ nhớ RAM và năng lực xử lý. Nên quản lý môi trường riêng bằng Virtual Environment hoặc Docker để hạn chế xung đột thư viện và phiên bản phần mềm.
Thông tin liên hệ thuê Cloud GPU giá rẻ
Để tìm hiểu thông tin về các giải pháp CNTT, Cloud Server, GPU và màn hình LED BOE hàng đầu Việt Nam, Quý khách vui lòng liên hệ chúng tôi theo thông tin dưới đây:
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ VNSO – 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
