Hạ tầng Điện toán Đám mây cho AI/Deep Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI) là bất kỳ kỹ thuật nào nhằm giúp máy tính có thể mô phỏng hành vi của con người, bao gồm học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tổng hợp ngôn ngữ, thị giác máy tính, robot, phân tích cảm biến, tối ưu hóa và mô phỏng.

Trong các nghiên cứu về AI, Machine Learning đã đạt được những thành công vang dội trong những năm gần đây – cho phép máy tính vượt qua hoặc tiệm cận năng lực của con người trong một số lĩnh vực, từ nhận diện khuôn mặt cho đến nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ.

Machine Learning là quá trình dạy máy tính thực hiện một nhiệm vụ, thay vì lập trình cho nó từng bước một cách thủ công.

Deep Learning là một tập con của Machine Learning, sở hữu những điểm khác biệt cốt lõi so với phương pháp “Shallow Learning” truyền thống. Deep Learning cho phép máy tính giải quyết hàng loạt bài toán phức tạp mà Machine Learning thông thường không thể xử lý được.

Deep Learning tập trung giải quyết các bài toán liên quan đến Mạng thần kinh nhân tạo nhằm nâng cấp các công nghệ như nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Deep learning đang trở thành một trong những lĩnh vực thịnh hành nhất trong khoa học máy tính. Chỉ trong vài năm, Deep learning đã tạo ra những bước tiến vượt bậc trong nhiều lĩnh vực như nhận thức đối tượng, dịch máy, nhận dạng giọng nói,… vốn từng là những bài toán hóc búa đối với các nhà nghiên cứu AI.

Deep Learning đã và đang được triển khai trong nhiều ngành công nghiệp bao gồm xe tự lái, chẩn đoán y tế, điện toán, nhận dạng giọng nói và các ứng dụng trí tuệ. Tương tự như các thuật toán Machine Learning, Deep Learning cũng dựa trên các thuật toán phức tạp và phương pháp thống kê. Artificial Neural Network (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN) và Recurrent Neural Network (RNN) là những ứng dụng của Deep Learning hiện đại – các mạng lưới này mô phỏng hệ thống thần kinh tương tự như của con người. Mỗi loại mạng thần kinh được thiết kế cho các bài toán phức tạp khác nhau, chẳng hạn như phân loại (classification), phân cụm (clustering) và dự đoán (prediction). Ví dụ, CNN được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh và khuôn mặt, trong khi RNN được dùng cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. ANN, một mô hình mạng đơn giản hơn, thường được sử dụng để đưa ra các dự báo khi xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ.

Hầu hết các nhà cung cấp máy chủ đám mây hiện nay đều sử dụng công nghệ ảo hóa để chia nhỏ card đồ họa hoặc thiết lập các Shared Docker Container (Container Docker dùng chung) nhằm tận dụng tài nguyên CPU, RAM và băng thông ổ cứng giữa nhiều tài khoản khác nhau.

Cơ chế dùng chung này không chỉ gây ra hiện tượng nghẽn cổ chai dữ liệu (I/O Bottleneck) làm sụt giảm hiệu năng nặng nề, mà còn tiềm ẩn rủi ro cực kỳ lớn về mặt bảo mật (như lỗ hổng rò rỉ dữ liệu chéo giữa các tài khoản trên cùng một phần cứng).

iRender AI hoạt động theo mô hình IaaS thuần túy, bàn giao 100% tài nguyên của một máy vật lý độc lập (Bare Metal) cho duy nhất một khách hàng. Điều này vừa đảm bảo hiệu năng tính toán luôn chạm đỉnh 100% không hao hụt, vừa cô lập hoàn toàn môi trường làm việc của bạn, loại bỏ triệt để mọi nguy cơ an ninh mạng do dùng chung tài nguyên.

Đối với các ứng dụng AI thương mại phục vụ hàng triệu người dùng cuối, tốc độ phản hồi (Latency) tính bằng mili-giây là yếu tố sống còn.

Trên môi trường Shared Docker Container hoặc máy ảo Serverless, bạn sẽ thường xuyên gặp phải hiện tượng “Cold Start” (trễ khởi động) – hệ thống phải mất vài giây đến vài phút để kéo Image và nạp mô hình vào vRAM khi có lượt truy cập mới sau một thời gian nghỉ. Thêm vào đó, việc dùng chung tài nguyên phần cứng vật lý khiến tốc độ phản hồi của AI bị trồi sụt không ổn định.

Mô hình IaaS máy vật lý tại iRender AI bàn giao toàn bộ máy chủ luôn trong trạng thái sẵn sàng (Hot State), vRAM và tài nguyên tính toán được cô lập 100% cho riêng ứng dụng của bạn giúp loại bỏ hoàn toàn độ trễ khởi động, duy trì tốc độ phản hồi siêu tốc và cực kỳ ổn định cho các API/Dịch vụ AI của doanh nghiệp.

Đặc biệt, với kinh nghiệm nhiều năm phục vụ khách hàng toàn cầu thông qua hàng nghìn dự án AI/Deep Learning khác nhau, chúng tôi hiểu rõ điều gì là tối ưu cho dự án của bạn. iRender AI tự tin đồng hành và bảo đảm hạ tầng vững chắc nhất cho mọi chiến dịch deploy quy mô lớn của bạn trên môi trường thương mại thực tế.

Các kỹ sư AI chạy dự án lớn trên môi trường Shared Docker Container hoặc máy ảo giá rẻ thường xuyên đối mặt với cơn ác mộng: hệ thống tự động ngắt kết nối, sập nguồn nửa chừng hoặc ép buộc khởi động lại (auto-restart) khi các tài khoản khác trên cùng phần cứng đột ngột quá tải hoặc chiếm dụng hết RAM/Băng thông ổ cứng. Việc này khiến toàn bộ tiến trình huấn luyện kéo dài hàng tuần bị đổ sông đổ biển.

Với mô hình IaaS máy vật lý độc quyền tại iRender AI, máy chủ là của riêng bạn, nguồn tài nguyên điện toán và hệ thống tản nhiệt độc lập hoàn toàn.

Hệ thống cam kết vận hành liên tục 24/7 với độ ổn định tuyệt đối, đảm bảo tiến trình huấn luyện mô hình phức tạp của bạn chạy mượt mà từ đầu đến cuối mà không gặp bất kỳ sự gián đoạn ngoài ý muốn nào từ môi trường dùng chung.

Trong các môi trường máy ảo hoặc Shared Docker Container, băng thông mạng internet và tốc độ giao tiếp giữa các GPU thường bị bóp nghẹt hoặc chia nhỏ để cấp phát cho nhiều người dùng cùng một lúc. Điều này khiến việc tải các bộ dữ liệu khổng lồ (Dataset) hoặc đồng bộ trọng số mô hình khi chạy đa card (Multi-GPU training) bị chậm trễ nghiêm trọng.

Với mô hình IaaS máy vật lý tại iRender AI, bạn được độc quyền sở hữu đường truyền mạng tốc độ cao băng thông lớn và hệ thống kết nối phần cứng trực tiếp (PCIe Gen 4/5, NVLink) giữa các card đồ họa mà không phải chia sẻ với bất kỳ ai.

Nhờ đó, dòng chảy dữ liệu nội bộ luôn đạt tốc độ tối đa, loại bỏ hoàn toàn độ trễ giao tiếp, giúp các dự án AI phân tán lớn của bạn đạt hiệu năng vận hành tối ưu nhất.

Các tệp trọng số mô hình (Weight files) của LLM hoặc Generative AI hiện nay có dung lượng từ hàng chục đến hàng trăm GB. Trên hệ thống máy ảo vGPU hoặc Shared Docker Container, ổ cứng lưu trữ thường là mạng lưu trữ chia sẻ (Shared Network Storage), dẫn đến tốc độ Đọc/Ghi dữ liệu (IOPS) bị bóp nghẹt khi có nhiều tài khoản cùng truy xuất, khiến việc nạp mô hình (Model Loading) mất rất nhiều thời gian.

Với mô hình IaaS vật lý tại iRender AI, bạn được sở hữu riêng ổ cứng U.2 NVMe SSD chuẩn Enterprise độc lập, cắm trực tiếp vào bo mạch chủ vật lý với băng thông tối đa. Tốc độ Đọc/Ghi siêu tốc cùng độ bền vượt trội của dòng ổ cứng doanh nghiệp U.2 này giúp nạp các file trọng số khổng lồ chỉ trong vài giây, loại bỏ hoàn toàn tình trạng nghẽn cổ chai I/O, giúp dự án của bạn vận hành ở tốc độ tối đa.

Chúng tôi cung cấp 100% hiệu năng GPU thực tế trên máy vật lý (Bare Metal). Lý do là vì:

• Luôn đảm bảo đặc quyền một khách hàng một máy vật lý: Không ảo hóa, không chia sẻ tài nguyên CPU, RAM, ổ cứng SSD… với bất kỳ ai, giúp hệ thống của bạn đạt hiệu suất cao nhất.
• Hiệu năng luôn chạm đỉnh 100%: Toàn bộ tài nguyên, sức mạnh phần cứng của máy vật lý đều thuộc về một mình bạn.
• Không giới hạn can thiệp hệ thống: Mọi công nghệ ảo hóa đều có giới hạn nhất định trong việc can thiệp sâu vào tài nguyên phần cứng. Tại iRender AI, không ảo hóa đồng nghĩa với không giới hạn.
• Bảo mật tuyệt đối & Hạ tầng đặt tại Việt Nam: Toàn bộ hệ thống máy chủ vật lý được đặt trực tiếp tại các Trung tâm dữ liệu (Data Center) đạt chuẩn quốc tế Tier 3 tại Việt Nam. Dữ liệu của bạn được cam kết lưu trữ nội địa an toàn, cô lập hoàn toàn với bên ngoài, không lo rò rỉ thông tin.
• Tiên phong AI Chủ Quyền (Sovereign AI): Bằng việc làm chủ 100% hạ tầng máy vật lý đặt trong nước, chúng tôi giúp các doanh nghiệp và tổ chức tối ưu hóa dòng chảy dữ liệu, tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp lý nội địa, khẳng định vị thế và quyền tự chủ công nghệ trong kỷ nguyên AI độc lập.

Deep Learning là một lĩnh vực chuyên sâu của học máy luôn gắn liền với dữ liệu lớn (Big Data). Chính vì vậy, iRender AI đặc biệt hỗ trợ bạn truyền tải dữ liệu lớn bằng nhiều phương thức vô cùng mạnh mẽ và bảo mật:

• Đa dạng công cụ truyền tải: Bạn có thể truyền tải dữ liệu trực tiếp lên máy chủ của chúng tôi bằng cách sử dụng ứng dụng truyền tải chuyên dụng của iRender AI (sFTP/FTP), hoặc các công cụ phổ biến như CyberDuck, FileZilla, các dịch vụ đám mây như Dropbox, Google Drive, OneDrive… hoặc sao chép trực tiếp qua RDP.
• Độc quyền tiết kiệm chi phí: Đặc biệt, nhờ phương thức truyền tải dữ liệu độc quyền và duy nhất trên thế giới của chúng tôi, bạn có thể truyền tải tệp ngay cả khi máy chủ đang tắt, giúp tiết kiệm tối đa chi phí.
• Hỗ trợ kỹ thuật kịp thời: Nếu gặp bất kỳ khó khăn nào trong quá trình đồng bộ dữ liệu lớn, đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi để được hỗ trợ ngay lập tức.

iRender AI hoạt động theo mô hình IaaS (Infrastructure as a Service) thuần túy ngay từ đầu. Chúng tôi tuyệt đối không thỏa hiệp về mặt hiệu năng, không chia sẻ tài nguyên phần cứng và tiên phong đáp ứng tiêu chuẩn AI Chủ Quyền (Sovereign AI) tại Việt Nam. Sức mạnh hạ tầng và bảo mật dữ liệu của khách hàng được cam kết toàn diện qua các tiêu chuẩn khắt khe sau:

• Tiên phong AI Chủ Quyền (Sovereign AI): Bằng việc làm chủ 100% hạ tầng máy vật lý đặt trong nước, chúng tôi giúp các doanh nghiệp, tổ chức và nhà nghiên cứu tối ưu hóa dòng chảy dữ liệu, tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp lý nội địa, khẳng định vị thế và quyền tự chủ công nghệ trong kỷ nguyên AI độc lập.
• Hạ tầng IaaS độc quyền – Nói không với dùng chung: Khách hàng thuê máy sẽ sở hữu toàn bộ tài nguyên vật lý cô lập, không chịu bất kỳ sự can thiệp hay chia sẻ nào từ các tài khoản khác. Dữ liệu của bạn nằm trên một hệ thống phần cứng riêng biệt, đặt trực tiếp tại các Trung tâm dữ liệu chuẩn quốc tế Tier 3 tại Việt Nam, đảm bảo tính toàn vẹn và an toàn tối cao.
• Mã hóa lưu trữ nội địa an toàn: Mọi tệp tin dữ liệu và môi trường làm việc từ xa (Images) do bạn khởi tạo đều được mã hóa bằng các thuật toán mật mã tiên tiến ngay trên hạ tầng lưu trữ độc lập của chúng tôi, chống lại mọi hình thức truy cập trái phép.
• Kênh truyền dữ liệu mã hóa chuyên dụng: Ứng dụng truyền tải độc quyền iRender AI (sFTP/FTP) sử dụng giao thức Secure Shell mã hóa luồng dữ liệu từ đầu cuối. Dữ liệu truyền đi được bảo vệ bởi hệ thống tường lửa chuyên sâu, ngăn chặn hoàn toàn nguy cơ rò rỉ thông tin.
• Cam kết bảo mật pháp lý (NDA) tuyệt đối: iRender AI sẵn sàng ký kết văn bản thỏa thuận bảo mật thông tin (NDA) có hiệu lực pháp lý cao nhất với từng khách hàng. Chúng tôi cam kết không tiết lộ, không can thiệp và không cung cấp bất kỳ tài liệu nào của bạn cho bên thứ ba dưới mọi hình thức.

Chúng tôi hiểu rằng việc thiết lập một môi trường làm việc chuẩn xác cho dự án của bạn — bao gồm các phần mềm đã cài đặt, cấu hình hệ thống, thư viện AI… — là điều cực kỳ quan trọng.

Do đó, hiện tại chúng tôi sẽ lưu trữ môi trường làm việc (Images) của bạn hoàn toàn miễn phí trong vòng từ 15 đến 30 ngày kể từ ngày có hoạt động cuối cùng của bạn trên nền tảng iRender AI. Sau thời gian này, hệ thống sẽ tự động rà soát và xóa bỏ các Image không còn hoạt động.

Nếu bạn có bất kỳ yêu cầu đặc biệt nào về việc gia hạn lưu trữ, xin vui lòng liên hệ trực tiếp với chúng tôi để được hỗ trợ.

Google sử dụng Deep Learning để xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói và hình ảnh của mình. Netflix và Amazon cũng khai thác Deep Learning để vận hành các công cụ gợi ý (như phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để đề xuất sản phẩm phù hợp cho người dùng). Các dịch vụ dịch thuật như Google Dịch đều ứng dụng Deep Learning để tạo ra các bản dịch chính xác hơn. Hệ thống GPS hay các ứng dụng như Maps và Waze thông qua Deep Learning giúp cải thiện trải nghiệm lái xe bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và giám sát người dùng thực tế, từ đó đưa ra chỉ dẫn tối ưu cho tài xế.

Như bạn có thể thấy, Deep Learning ngày càng trở nên phổ biến trong những năm gần đây và việc ứng dụng nó đóng vai trò thiết yếu trong mọi khía cạnh của doanh nghiệp cũng như cuộc sống hàng ngày. Do đó, nhu cầu về một nền tảng phát triển toàn diện cung cấp hệ thống hạ tầng từ phần cứng vật lý (CPU & GPU) đến môi trường IDE ngày một tăng cao, giúp các kỹ sư Deep Learning dễ dàng tiếp cận và xây dựng các mô hình học sâu. Đó chính là lý do chúng tôi có mặt tại đây.

Thực tế là Deep Learning đang dần đi vào cùng một quy trình chuẩn hóa như phát triển phần mềm truyền thống. Việc sở hữu một bộ công cụ hữu ích toàn diện giúp doanh nghiệp dễ dàng làm chủ quy trình xây dựng mô hình Deep Learning, và iRender AI sẽ chịu trách nhiệm triển khai cũng như duy trì các mô hình đó. Một nền tảng xử lý Deep Learning toàn diện từ đầu đến cuối (Hạ tầng vật lý hoàn chỉnh & các IDE chuyên sâu) sẽ giúp tối ưu hóa năng suất ở từng giai đoạn.

Để đo lường chất lượng của một dịch vụ nền tảng dành cho khoa học máy tính với dữ liệu lớn (Big Data), cần phải trả lời được các câu hỏi sau:
– Việc truyền tải lượng dữ liệu khổng lồ lên nền tảng có dễ dàng và an toàn không?
– Hạ tầng vật lý (CPU & GPU) có đủ mạnh mẽ và linh hoạt để thay đổi cấu hình không?
– Kiến trúc tích hợp có đầy đủ không? Và có dễ dàng cập nhật các nền tảng mới không?
– Chi phí đầu tư ngắn hạn và dài hạn có thực sự hợp lý không?

Hệ thống iRender AI GPU Cloud Platform được ra đời để giải quyết triệt để tất cả các bài toán trên:

• Truyền tải dữ liệu lớn bảo mật tuyệt đối: Chúng tôi cung cấp ứng dụng truyền tải độc quyền iRender AI (sFTP/FTP) kết hợp cùng không gian lưu trữ nội địa an toàn của bạn. Hệ thống được đặt trực tiếp tại các Trung tâm dữ liệu (Data Center) đạt chuẩn quốc tế Tier 3 tại Việt Nam, bảo mật nghiêm ngặt theo tiêu chuẩn AI Chủ Quyền (Sovereign AI) với khả năng mở rộng không giới hạn, giúp việc đồng bộ dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới trở nên dễ dàng và an toàn hơn bao giờ hết.
• Hạ tầng vật lý IaaS mạnh mẽ, không chia sẻ: Hệ thống Data Center của chúng tôi sở hữu hơn 20.000 nhân xử lý (CPU & GPU vật lý hiệu năng cao), hoạt động theo mô hình IaaS thuần túy, tuyệt đối không thỏa hiệp và không dùng chung tài nguyên. Bạn có thể thay đổi, mở rộng hoặc tùy biến cấu hình theo nhu cầu của mình chỉ với vài cú nhấp chuột.
• Môi trường làm việc độc lập & AI Template Workload phong phú: Bạn có thể khởi tạo hệ thống độc lập của riêng mình từ các “image” (được hiểu như các AI template workload cấu hình sẵn) để tái sử dụng bất cứ lúc nào, hoặc chọn các hệ thống mẫu tích hợp toàn diện các phần mềm AI hot nhất hiện nay như: PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Anaconda, ComfyUI, Automatic1111, Ollama, vLLM, LM Studio, Hugging Face,… Khi bạn hoàn thành công việc, mọi dữ liệu sẽ được lưu lại và tự động tải lên khi bạn bật server ở lần kế tiếp. Đội ngũ hỗ trợ 24/7 của chúng tôi luôn sẵn sàng cài đặt môi trường làm việc theo yêu cầu riêng của bạn trong thời gian nhanh nhất.
• Chi phí tối ưu, thanh toán linh hoạt: Hệ thống tự động tính phí theo từng phút sử dụng (per-minute basis), mang lại mức chi phí tiết kiệm vượt trội gấp 10 đến 12 lần so với các gói máy ảo của các bên cloud quốc tế lớn. Cho dù bạn cần thuê máy chủ GPU dài hạn hay chỉ chạy một dự án huấn luyện ngắn hạn, bạn sẽ luôn tìm thấy một kế hoạch giá phù hợp và thanh toán linh hoạt theo nhu cầu thực tế. Hãy sẵn sàng Run, Deploy & Scale với GPU chuyên sâu như chính trên chiếc máy tính cá nhân của mình và tận hưởng niềm vui trong công việc!

Trên các hệ thống máy ảo đám mây truyền thống, hóa đơn cuối tháng của bạn thường bị đội lên rất nhiều bởi các loại hidden fee(chi phí ẩn) khó lường trước như: phí băng thông mạng, phí đọc/ghi dữ liệu ổ cứng (IOPS), hay phí duy trì bộ ảo hóa.

Với mô hình IaaS vật lý tại iRender AI, mọi thứ đều minh bạch tuyệt đối theo cơ chế Pay-as-you-go tính theo từng phút sử dụng thực tế. Bạn thuê trọn vẹn một cấu hình máy vật lý riêng biệt là đã sở hữu toàn bộ hiệu năng phần cứng cao nhất mà không phải trả thêm bất kỳ khoản phí phát sinh vô lý nào cho việc truy xuất dữ liệu.

Đặc biệt, nhờ tính năng độc quyền cho phép truyền tải dữ liệu lớn (Big Data) ngay cả khi máy chủ đã tắt, bạn có thể chuẩn bị sẵn sàng môi trường làm việc trước mà không tốn một đồng chi phí thuê máy nào.

Trên các nền tảng Cloud ảo hóa lớn, nếu mô hình AI của bạn đột ngột ngốn tài nguyên vượt ngưỡng và gây tràn vRAM/RAM, hệ thống sẽ tự động kích hoạt tính năng tự mở rộng (Auto-scaling) hoặc dùng phân vùng ổ cứng làm bộ nhớ đệm. Việc này vô tình tạo ra những khoản hidden fee khổng lồ trên hóa đơn cuối tháng mà bạn không hề hay biết.

Với mô hình IaaS máy vật lý độc quyền tại iRender AI, bạn tự quản lý và làm chủ 100% giới hạn phần cứng của máy. Nếu xảy ra hiện tượng OOM, tiến trình sẽ chỉ dừng lại để bạn tối ưu hóa lại mã nguồn (code) mà hệ thống tuyệt đối không tự ý nâng cấp gói hay phát sinh bất kỳ khoản chi phí ẩn nào ngoài ý muốn, giúp bạn hoàn toàn an tâm kiểm soát ngân sách của mình.

Để sử dụng dịch vụ của iRender AI, bạn cần mua iRender Points (iRP) (với quy đổi: 1 điểm tương đương 1 USD ~ khoảng 25.000 VNĐ, giá trị này có thể thay đổi tùy theo cập nhật tỷ giá thực tế tại thời điểm nạp số dư).

Số iRender Points còn dư sẽ được lưu lại để sử dụng cho các công việc trong tương lai của bạn, vì iRender Points không bao giờ hết hạn.

Mức thanh toán tối thiểu cho mỗi lần nạp số dư tài khoản là 25 iRP (tương đương khoảng 500.000 VNĐ).

Bạn có thể thanh toán linh hoạt qua thẻ VISA, thẻ tín dụng (Credit Card), ví điện tử MoMo, cổng OnePay hoặc chuyển khoản ngân hàng trực tiếp.

Ngoài ra, đối với các tổ chức và doanh nghiệp, chúng tôi hỗ trợ làm việc qua hợp đồng kinh tế và thực hiện thanh toán không tiền mặt bằng hình thức chuyển khoản doanh nghiệp.

Theo mặc định, iRender AI sẽ khởi tạo hóa đơn ngay sau khi nhận được thanh toán của bạn.

Chúng tôi khuyến nghị bạn đăng nhập vào hệ thống và kiểm tra hóa đơn tại tab “Theo dõi thanh toán” (Payment Monitoring).

Ngoài ra, ngay sau khi hóa đơn được khởi tạo thành công, một bản sao cũng sẽ tự động được gửi về địa chỉ email đã đăng ký của bạn.

Hệ thống hoạt động theo mô hình Pay-as-you-go (Dùng đến đâu thanh toán đến đó) và sẽ tự động tính phí ngay sau khi máy chủ cho thuê của bạn được bật lên dựa trên chính xác thời gian sử dụng thực tế theo từng phút (per-minute basis); đặc biệt, nếu bạn chọn chế độ Fix Rental trên 3 giờ thì hệ thống sẽ tự động giảm ngay 10% trên tổng hóa đơn, và bạn có thể liên hệ trực tiếp với chúng tôi để nhận mức giá hấp dẫn hơn nữa nếu có nhu cầu thuê máy theo tuần, theo tháng hoặc dự án dài hạn.

Tại iRender AI, chúng tôi sẽ hoàn trả giá trị số dư trực tiếp vào tài khoản của bạn dưới dạng iRender Points, trong trường hợp bạn không hài lòng với dịch vụ do một số lỗi hạ tầng hoặc bất kỳ sự cố nào thuộc phạm vi trách nhiệm của chúng tôi. Việc hoàn lại điểm iRender Points sẽ được xem xét và đánh giá theo từng trường hợp cụ thể.

Chúng tôi hoàn toàn không có chính sách quy đổi iRender Points thành tiền mặt sau khi bạn đã nạp tiền vào tài khoản hoặc nhận được iRender Points từ các chương trình khuyến mãi/chiết khấu của chúng tôi. Số điểm này chỉ có giá trị sử dụng để chi trả cho các dịch vụ trên hệ thống iRender AI GPU Cloud.