I. SỰ CHUYỂN MÌNH CỦA GPU TRONG LĨNH VỰC AI
Vào khoảng hơn chục năm về trước, CPU vẫn được coi là lựa chọn duy nhất cho việc xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, khi khối lượng dữ liệu ngày càng nhiều và các thuật toán Deep Learning trở nên phức tạp, CPU dần bộc lộ giới hạn. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng hàng ngàn nhân xử lý nhỏ bên trong GPU có khả năng tính toán ma trận song song vượt trội hơn hẳn, giúp rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình AI từ nhiều tháng xuống chỉ còn vài ngày. Từ đó những chiếc card dành cho chơi game đã phát triển thành các kiến trúc chuyên dụng trị giá hàng chục ngàn đô la phục vụ riêng cho Data Center.
II. TIÊU CHÍ CỐT LÕI KHI LỰA CHỌN GPU CHO DEEP LEARNING
Cho dù là hiện tại Card màn hình rất mạnh nhưng bạn vẫn phải lựa chọn đúng để phục vụ công việc tốt nhất. Dưới đây là những tiêu chí quan trọng nhất để mua GPU:
1. Hiệu suất tính toán (Compute Performance)
Hiệu suất tính toán là nền tảng của mọi tác vụ AI. GPU cần đủ sức mạnh để xử lý các phép toán ma trận và vector cường độ cao.
- CUDA Cores và Tensor Cores: CUDA Cores đảm nhiệm tính toán song song truyền thống. Trong khi đó, Tensor Cores được thiết kế chuyên biệt để tăng tốc cực mạnh các phép toán ma trận. GPU thế hệ càng mới (Ada Lovelace, Hopper, Blackwell) thì năng lực của Tensor Core càng vượt trội.
- Hiệu suất theo định dạng số học:
- FP16 / BF16: Chuẩn phổ biến nhất cho training AI hiện nay, cân bằng hoàn hảo giữa tốc độ và độ chính xác.
- FP32: Dành cho inference hoặc các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao hơn.
- FP8: Xu hướng của năm 2026, giúp tăng tốc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khi kết hợp mixed precision.
- TFLOPS: Phản ánh sức mạnh xử lý thô của card. Tuy nhiên, trong AI thực tế, TFLOPS cao phải đi kèm với kiến trúc Tensor Core và phần mềm tối ưu mới phát huy hiệu quả.
2. Bộ nhớ VRAM – Yếu tố then chốt
Trong lĩnh vực AI, VRAM đôi khi còn quan trọng hơn cả sức mạnh tính toán. Nó quyết định trực tiếp kích thước mô hình có thể chạy, Batch size khi training và khả năng fine-tune LLM.
Dung lượng VRAM lý tưởng:
- 8 – 12GB: Phù hợp học tập, inference nhỏ, thử nghiệm AI cơ bản.
- 16 – 24GB: Lý tưởng cho Deep Learning phổ thông, Stable Diffusion, LLM nhỏ (7B – 13B).
- 48GB trở lên: Chuyên dùng để fine-tune model lớn, AI Vision, chạy Workstation đa GPU.
- 80GB – 141GB: Chuẩn mực cho training LLM quy mô khổng lồ trên hệ thống AI Server.
Loại bộ nhớ:
- GDDR6 / GDDR6X / GDDR7: Tốc độ cao, băng thông rộng, phổ biến trên card Workstation và Gaming (tối ưu cho AI On-premise).
- HBM2e / HBM3 / HBM3e: Băng thông cực khủng, độc quyền trên các GPU Data Center (A100, H100, H200), thiết kế riêng cho training đa GPU.
3. Hỗ trợ Framework và Hệ sinh thái AI
Một chiếc card mạnh mẽ đến đâu nhưng không được tối ưu phần mềm thì cũng không thể sử dụng vào thực tế.
- CUDA, cuDNN: Là bộ não giúp GPU NVIDIA tương thích hoàn hảo và sâu sát với PyTorch, TensorFlow, JAX. Đây là lý do cốt lõi giúp NVIDIA giữ vị thế độc tôn trong AI.
- TensorRT: Tối ưu hóa quá trình inference, giảm thiểu tối đa độ trễ cho các dịch vụ AI vận hành thực tế.
4. Hiệu suất năng lượng (Performance per Watt)
Với các hệ thống chạy AI liên tục 24/7, chi phí điện năng tiêu thụ và giải pháp tản nhiệt ảnh hưởng rất lớn đến tổng chi phí sở hữu (TCO).
- TDP: Chỉ số tiêu thụ điện tối đa.
- Tối ưu kiến trúc: Các GPU thế hệ mới mang lại hiệu suất trên mỗi Watt cực tốt, giúp doanh nghiệp tiết kiệm hàng trăm triệu đồng chi phí điện năng và làm mát mỗi năm so với thế hệ cũ.
5. Độ ổn định và Hỗ trợ lâu dài
Đây là tiêu chí sống còn đối với các doanh nghiệp, tổ chức và studio AI chuyên nghiệp.
- Bộ nhớ ECC (Error Correction Code): Tự động phát hiện và sửa lỗi bộ nhớ, triệt tiêu rủi ro crash hệ thống hoặc sai lệch dữ liệu khi training liên tục nhiều ngày đêm.
- Driver PRO: Dòng Workstation luôn được NVIDIA hỗ trợ các bản Driver ổn định nhất, chứng nhận từ các nhà phát triển phần mềm độc lập (ISV).
6. Khả năng mở rộng (Scalability)
AI hiện đại gần như không thể thiếu khả năng Scale-up khi mô hình ngày càng lớn.
- PCIe 4.0 / PCIe 5.0: Đảm bảo băng thông kết nối siêu tốc giữa CPU và GPU, cực kỳ quan trọng khi build AI Workstation từ 2-4 card.
- NVLink: Kết nối độc quyền tốc độ cao trên dòng Data Center, giúp chia sẻ bộ nhớ và phá vỡ giới hạn nghẽn cổ chai giữa các GPU.
III. TOP GPU AI VÀ WORKSTATION TỐT NHẤT NĂM 2026
NVIDIA GeForce RTX 5090
Là chiếc VGA người dùng mạnh nhất thế giới hiện tại, RTX 5090 trang bị 32GB VRAM GDDR7 siêu tốc cùng sức mạnh AI chạm ngưỡng 3,394 TOPS. Đây là tuyệt nhất cho cá nhân nghiên cứu AI hoặc các hệ thống Workstation đa GPU tầm trung.
- Kiến trúc: NVIDIA Blackwell
- Bộ nhớ: 32GB GDDR7 (Băng thông cực cao)
- Hiệu năng: AI TOPS lên đến 3,394
- Chuẩn kết nối: PCI Express 5.0
- Điện năng tiêu thụ (TDP): 600W
NVIDIA H200
Được thiết kế chuyên sâu cho LLM và Generative AI khổng lồ, H200 sở hữu bộ nhớ lên tới 141GB HBM3e với băng thông 4.8 TB/s. Khả năng tính toán FP8 lên tới 3,958 TFLOPS biến nó thành lựa chọn số 1 cho các siêu máy tính và trung tâm nghiên cứu toàn cầu.
- Kiến trúc: NVIDIA Hopper (SXM5)
- Bộ nhớ: 141GB HBM3e (Băng thông siêu khủng lên đến 4.8 TB/s)
- Hiệu năng tính toán: FP64: 34 TFLOPS | FP32: 67 TFLOPS | FP16: 1,979 TFLOPS | FP8: 3,958 TFLOPS
- Điện năng tiêu thụ (TDP): ~700W
NVIDIA H100
Mang trong mình kiến trúc Hopper với 80GB VRAM HBM3, H100 vẫn là lựa chọn tốt của vô số cụm AI Server trên thế giới, đảm bảo sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu năng và độ ổn định khi triển khai theo dạng Cluster.
- Kiến trúc: NVIDIA Hopper (SXM5)
- Bộ nhớ: 80GB HBM3 (Băng thông 3.35 TB/s)
- Hiệu năng tính toán: FP64: 34 TFLOPS | FP32: 67 TFLOPS | FP16: 1,979 TFLOPS | FP8: 3,958 TFLOPS
- Điện năng tiêu thụ (TDP): ~700W
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Sở hữu dung lượng VRAM khổng lồ 96GB GDDR7 ECC, kiến trúc Blackwell mới nhất mang lại 4,000 AI TOPS. RTX PRO 6000 Blackwell là giải pháp Workstation PCIe đỉnh cao nhất cho các doanh nghiệp cần chạy mô hình lớn nhưng không muốn xây dựng hạ tầng Server phức tạp.
- Kiến trúc: NVIDIA Blackwell
- Cores: 24,064 CUDA Cores | 752 Tensor Cores | 188 RT Cores
- Hiệu năng: FP32: 125 TFLOPS | AI TOPS: 4,000
- Bộ nhớ: 96GB GDDR7 ECC (Băng thông 1,792 GB/s)
- Điện năng tiêu thụ (TDP): ~600W
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 72GB
Một sự lựa chọn cân bằng hơn về chi phí với RTX PRO 5000 Blackwell 72GB GDDR7 ECC, mức tiêu thụ điện chỉ 300W giúp hệ thống chạy mát mẻ, lý tưởng cho việc triển khai Multi-GPU (ghép nhiều card) trong cùng một case máy tính.
- Kiến trúc: NVIDIA Blackwell
- Cores: 14,080 CUDA Cores | 440 Tensor Cores | 110 RT Cores
- Hiệu năng: AI TOPS: 2,142
- Bộ nhớ: 72GB GDDR7 ECC (Băng thông 1,344 GB/s)
- Điện năng tiêu thụ (TDP): ~300W
NVIDIA RTX 5880 Ada 48GB
Sản phẩm Workstation cực kỳ đáng tin cậy dựa trên kiến trúc Ada Lovelace. Với RTX 5880 Ada 48GB GDDR6 ECC và độ tương thích hoàn hảo, mã card này được nhiều Studio tin dùng cho các dự án AI Vision và Render cường độ cao.
- Kiến trúc: NVIDIA Ada Lovelace
- Cores: 14,080 CUDA Cores | 440 Tensor Cores | 110 RT Cores
- Hiệu năng: FP32: 69.3 TFLOPS | Tensor: 1,108.4 TFLOPS
- Bộ nhớ: 48GB GDDR6 ECC (Băng thông 960 GB/s)
- Điện năng tiêu thụ (TDP): ~285W
IV. TƯ VẤN CHỌN GPU THEO TỪNG QUY MÔ DỰ ÁN
- AI cá nhân, học tập: RTX 4090 (24GB) và RTX 5090 (32GB) là sự lựa chọn tối ưu về p/p (hiệu năng/giá thành).
- AI Startup, Studio: Xây dựng hệ thống Dual-GPU (2x RTX 5090) hoặc sử dụng các dòng card PRO như RTX 6000 Ada / RTX PRO 6000 để đảm bảo tính ổn định lâu dài.
- Workstation chuyên nghiệp: Hệ thống chạy từ 2 đến 4 card RTX 5880 Ada hoặc RTX PRO 6000 kết hợp cùng CPU AMD Threadripper Pro là giải pháp hoàn hảo cho AI On-Premise.
- Data Center, AI Server: Bắt buộc phải sử dụng kiến trúc máy chủ với các cụm GPU NVIDIA A100, H100 hoặc H200.
V. XU HƯỚNG PHẦN CỨNG AI TRONG NĂM 2026
Theo quan sát từ Sicomp, năm 2026 đang chứng kiến sự bùng nổ của mô hình AI On-Premise (Triển khai AI tại chỗ) thay vì phụ thuộc vào Cloud. Các doanh nghiệp đang có xu hướng tự build các AI Workstation Multi-GPU để chạy các Local LLM (mô hình ngôn ngữ lớn nội bộ). Điều này giúp bảo mật tuyệt đối dữ liệu công ty và tiết kiệm chi phí thuê bao Cloud đắt đỏ. Bên cạnh đó, chuẩn huấn luyện FP8 đang được áp dụng rộng rãi giúp tăng tốc training mà vẫn tiết kiệm điện năng.
VI. KẾT LUẬN
Lĩnh vực AI vô cùng rộng lớn và không có một cấu hình nào là tốt nhất cho tất cả. Việc xuống tiền đầu tư hàng trăm triệu đồng cho một cỗ máy tính toán đòi hỏi sự tư vấn chính xác và chuyên sâu.
Với nhiều năm kinh nghiệm tư vấn và triển khai thực tế các hệ thống Workstation, Server cho cá nhân và doanh nghiệp, Sicomp tự hào là đơn vị cung cấp các giải pháp phần cứng AI hàng đầu hiện nay. Hãy liên hệ ngay với Sicomp để được các chuyên gia tư vấn xây dựng cấu hình tối ưu nhất cho bài toán trí tuệ nhân tạo của riêng bạn!