Tìm hiểu cơ bản cách chọn phần cứng, phần mềm đặc thù của máy tính AI

GPU hiệu năng cao (AI-Ready GPU)

• GPU là thành phần quan trọng nhất trong máy tính AI vì AI cần xử lý song song rất nhiều dữ liệu.
• Ví dụ:
• NVIDIA RTX 4090: hỗ trợ FP16, Tensor Cores – giúp tăng tốc tính toán AI.
• NVIDIA A100 / H100 (dòng máy chủ): dành riêng cho AI chuyên sâu, xử lý mô hình lớn như GPT, BERT, YOLO...

🔹 Trong khi GPU của máy tính thường chỉ phục vụ chơi game hoặc đồ họa, thì GPU AI chuyên để huấn luyện và suy luận mô hình (inference & training).

NPU (Neural Processing Unit)

• Đây là bộ xử lý thần kinh, chuyên xử lý các phép toán AI nhanh hơn nhiều so với CPU hay GPU.
• Hiện đang có mặt trong một số dòng laptop/máy trạm mới (ví dụ: Intel Core Ultra, Apple M-series, Qualcomm Snapdragon X Elite).
• Ưu điểm: Tiết kiệm điện, chạy AI tại chỗ không cần mạng.

TPU (Tensor Processing Unit) – của Google

• Không có trên máy cá nhân, nhưng rất phổ biến trong máy chủ AI và cloud AI.
• Dùng để xử lý tensor – cấu trúc dữ liệu cơ bản trong deep learning.
• Có thể ví như một “máy tính AI thuần túy”.

RAM và VRAM

• RAM của máy AI thường cực lớn (64GB–512GB), đủ để xử lý khối lượng dữ liệu đào tạo lớn.
• VRAM (bộ nhớ GPU): rất quan trọng trong việc huấn luyện mô hình.
• Ví dụ: Huấn luyện GPT-2 nhỏ đã cần GPU có ít nhất 16GB VRAM.
• Mô hình lớn cần GPU VRAM từ 24GB đến 80GB.

Phần mềm và hệ điều hành

Ví dụ ứng dụng thực tế của máy tính AI