AI là một lĩnh vực với các yêu cầu xử lý lớn và việc lựa chọn GPU của bạn sẽ quyết định rất lớn đến quá trình triển khai của bạn. Vậy những yếu tố nào là quan trọng khi bạn quyết định mua card đồ họa mới cho mục đích AI? RAM GPU, Core, Tensor Core? Lựa chọn như thế nào để hiệu quả nhất về chi phí đầu tư? Bài này sẽ đi sâu vào những câu hỏi và sẽ cho bạn lời khuyên giúp bạn đưa ra lựa chọn phù hợp. GPU phục vụ cho nhu cầu AI sẽ cần phải có những gì? Card đồ họa là một thành phần quan trọng trong hệ thống máy tính dùng cho AI, bởi vì nó có khả năng xử lý song song nhiều tác vụ tính toán phức tạp. GPU cũng giúp tăng tốc độ huấn luyện và suy luận của các mô hình AI, đặc biệt là trong lĩnh vực học sâu (deep learning). Để phục vụ cho nhu cầu AI, GPU sẽ cần phải có những yếu tố sau: Bộ nhớ lớn GPU cần có bộ nhớ đủ lớn để lưu trữ và truy xuất dữ liệu liên quan đến AI, như các mô hình AI, các tham số, các ma trận, các tensor, các gradient, các biến đổi Fourier và các dữ liệu đầu vào và đầu ra. Bộ nhớ của GPU cũng cần có tốc độ cao để truyền dữ liệu giữa CPU và GPU một cách nhanh chóng. Hiệu năng cao GPU cần có khả năng xử lý nhanh và hiệu quả các tác vụ tính toán liên quan đến AI, như ma trận, đại số tuyến tính, thuật toán tối ưu, học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý ảnh, xử lý âm thanh, xử lý video, xử lý đồ họa, thực tế ảo, thực tế tăng cường và các ứng dụng khác. Khả năng mở rộng GPU cần có khả năng kết nối và làm việc với nhiều GPU khác để tạo thành một hệ thống máy tính mạnh mẽ và linh hoạt. Điều này giúp cho việc huấn luyện và suy luận các mô hình AI lớn và phức tạp trở nên dễ dàng hơn. Khả năng mở rộng của GPU cũng bao gồm việc hỗ trợ các giao thức và công nghệ kết nối mới như PCIe Gen 4, NVLink, NVSwitch và các tiêu chuẩn khác. Xem thêm: Hướng dẫn chuyển dữ liệu từ máy tính cũ sang máy tính mới An toàn và bảo mật GPU cần có khả năng bảo vệ dữ liệu và mã nguồn liên quan đến AI khỏi các cuộc tấn công từ bên ngoài hoặc bên trong. Điều này giúp cho việc bảo mật thông tin cá nhân, bí mật thương mại và quốc gia khi sử dụng AI. An toàn và bảo mật của GPU cũng bao gồm việc hỗ trợ các tính năng và công nghệ mới như mã hóa, giải mã, chữ ký số, xác thực và các tính năng khác. Tính tương thích cao GPU cần có khả năng tương thích với nhiều loại máy tính, hệ điều hành, ngôn ngữ lập trình, thư viện và công cụ liên quan đến AI. Điều này giúp cho việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI trở nên thuận tiện và linh hoạt hơn. Tương thích của GPU cũng bao gồm việc hỗ trợ các chuẩn và giao diện lập trình ứng dụng (API) mới như CUDA, OpenCL, Vulkan, DirectX, OpenGL và các chuẩn khác. Với thông tin trong bài đăng trên này, bạn sẽ có thể suy luận GPU nào phù hợp với mình.
