Giới thiệu
Khi nói đến học sâu và AI, GPU là yếu tố chính thúc đẩy tốc độ đào tạo, kích cỡ mô hình và năng suất tổng thể của hệ thống. Số lượng GPU mà bạn chọn ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ chạy thử nghiệm, quy mô tập dữ liệu hay loại mô hình bạn có thể xử lý và cả tính hiệu quả trong việc mở rộng quy mô (scale out) cho nhóm của bạn. Câu hỏi quan trọng không chỉ là “Tôi cần bao nhiêu GPU?” mà còn là:
“Tôi đang chạy workload nào và mức độ cân bằng hợp lý giữa hiệu suất, chi phí và khả năng mở rộng là bao nhiêu?”
Hãy cùng bàn xem GPU có phải là lựa chọn tốt cho máy trạm học sâu hay không, cần bao nhiêu GPU cho học sâu và GPU nào là lựa chọn tốt nhất cho hệ thống máy tính AI của bạn.
Vì sao GPU đang dẫn dắt các tiến bộ trong lĩnh vực Deep Learning?
GPU đã trở thành tiêu chuẩn cho các tải xử lý (workload) AI nhờ thiết kế xử lý song song, vượt trội hơn so với tính chất tuần tự của CPU. Mặc dù CPU từng có lợi thế về dung lượng RAM lớn hơn, nhưng chúng không thể sánh được với tốc độ mà GPU mang lại trong việc đào tạo mạng nơ-ron và xử lý các phép tính liên tục.
Sự thay đổi bắt đầu với CUDA của NVIDIA, công nghệ đã mở rộng GPU từ mục đích đồ họa sang cho điện toán đa mục đích. Những bước đột phá như cái tên AlexNet vào giữa những năm 2010 đã chứng minh tính ưu việt của GPU trong học sâu, củng cố vai trò của chúng trong nghiên cứu và công nghiệp ứng dụng AI.
Lựa chọn GPU cho Deep Learning
Việc lựa chọn GPU phù hợp lệ thuộc vào workload và môi trường làm việc của bạn. Những yếu tố chính cần cân nhắc bao gồm Bộ nhớ, Kết nối mạng, Kiểu thiết kết và Mục đích sử dụng. Dựa trên những yếu tố đó, các tùy chọn GPU được phân chia ra như sau:
- Cấp độ tiêu dùng: Thiết lập card đơn mạnh mẽ, giá cả phải chăng (24–32GB VRAM), nhưng hạn chế về khả năng mở rộng đa GPU.
- Ví dụ: NVIDIA GeForce RTX 5090 , NVIDIA GeForce RTX 5080 , NVIDIA GeForce RTX 4090
- Chuyên nghiệp: GPU máy trạm chuyên nghiệp với khả năng vận hành ổn định, bộ nhớ lớn hơn (lên đến 96GB) và hỗ trợ đa GPU tốt hơn.
- Ví dụ: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition, NVIDIA RTX 6000 Ada
- Cấp doanh nghiệp: GPU trung tâm dữ liệu được tối ưu hóa cho AI/HPC. Làm mát thụ động, không có video output, hiệu suất xử lý hàng “top” và khả năng mở rộng đa GPU tốt nhất.
- Ví dụ: NVIDIA DGX B200, NVIDIA HGX H200, NVIDIA H200 NVL
Đối với hầu hết những người mới bắt đầu, một GPU cao cấp dành cho người dùng phổ thông như NVIDIA RTX 5090 với 32GB VRAM mang lại sự cân bằng tốt nhất giữa chi phí và năng lực xử lý. Đối với người dùng chuyên nghiệp, máy trạm NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 4x là một lựa chọn tuyệt vời. Đối với doanh nghiệp, hãy liên hệ với Thế Giới Máy Chủ để được tư vấn cấu hình một hạ tầng điện toán GPU chuyên dụng.
Cấu hình máy trạm có 4x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
Một trong những cấu hình máy trạm mạnh mẽ nhất với AMD Threadripper PRO 9000WX và tối đa 4 GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q. Nâng cao hiệu suất làm việc của bạn với những công nghệ tốt nhất.
Các thiết lập GPU khác nhau cho Deep Learning
Thiết lập GPU đơn
Một GPU đơn thường là điểm khởi đầu cho những nhà nghiên cứu và người đam mê. Nó cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí để học, thử nghiệm và xây dựng các mô hình nhỏ. Mặc dù các hệ thống GPU đơn nghe có vẻ là để khởi đầu, nhưng chúng cũng đáp ứng đến 80% nhu cầu của người dùng, đặc biệt là trong các lĩnh vực dành cho những ai đam mê nghiên cứu, cung cấp sức mạnh cho các LLM tại chỗ và các mô hình học máy nhỏ.
- Nó phù hợp nhất cho việc tạo mẫu (prototype), hỗ trợ các khóa học và các dự án cá nhân
- Nhu cầu về điện năng và làm mát thấp hơn so với hệ thống nhiều GPU
- Bị giới hạn bởi kích thước bộ nhớ và thời gian đào tạo cho các mô hình lớn hơn
Nếu bạn mới bắt đầu hoặc chủ yếu làm việc với các tập dữ liệu nhỏ, nên sử dụng một GPU bộ nhớ cao như RTX 5090 với 32GB VRAM. Nếu bạn có kế hoạch nâng cấp hệ thống này, hãy chọn GPU máy trạm như RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q để có khả năng mở rộng trong tương lai.
Máy trạm/Máy chủ đa GPU (có từ 2–4 GPU)
Khi bạn cần hiệu năng cao hơn khả năng của một GPU đơn lẻ, việc nâng cấp lên 2-4 GPU là bước đi tự nhiên. Nền tảng đa GPU cung cấp:
- Tăng tốc độ đào tạo cao hơn nhiều thông qua xử lý song song
- Cho phép làm việc với các tập dữ liệu và mô hình lớn hơn, tương ứng với bộ nhớ được trang bị
- Cấu hình phức tạp hơn, đòi hỏi phải có phần mềm hỗ trợ để mở rộng quy mô
Cấu hình đa GPU cân bằng sức mạnh với khả năng truy cập, nhưng bạn phải lựa chọn giữa máy trạm và máy chủ:
- Workload: Nếu bạn chủ yếu phát triển và thử nghiệm mô hình, máy trạm là lựa chọn phù hợp. Đối với huấn luyện cấp độ production hoặc quy trình triển khai chuẩn, máy chủ sẽ phù hợp hơn.
- Network: Máy chủ cung cấp khả năng kết nối tốt hơn với bộ lưu trữ, cụm và mạng tốc độ cao. Máy trạm thường bị giới hạn với mạng cục bộ.
- Môi trường: Máy trạm nên được đặt dưới bàn làm việc hoặc trong phòng lab. Máy chủ được thiết kế cho các tủ rack có hệ thống làm mát phù hợp và hoạt động 24/7, có thể truy cập từ xa qua mạng cho một nhóm người dùng.
Thiết lập này lý tưởng cho các phòng nghiên cứu, công ty khởi nghiệp và kỹ sư cần đào tạo nhanh hơn mà không cần phải sử dụng toàn bộ hạ tầng trung tâm dữ liệu.
Máy chủ compute đa GPU (8-10 GPU)
Máy chủ với 8 GPU đại diện cho hiệu năng cấp doanh nghiệp. Các hệ thống này được thiết kế cho AI ở cấp độ production, – tức là giai đoạn vận hành chính thức, nghiên cứu quy mô lớn và đào tạo hiệu suất cao. Các tổ chức đầu tư vào hệ thống 8 GPU thường triển khai cùng lúc nhiều hệ thống để đạt thông lượng tối đa.
- Các kết nối băng thông cao như NVLink hoặc NVSwitch cải thiện hiệu quả mở rộng
- Xử lý các workload như mô hình ngôn ngữ lớn, mạng khuếch tán và Computer Vision phức tạp
- Đi kèm với chi phí cao hơn, yêu cầu về điện năng tăng lên và nhu cầu làm mát công suất lớn
Đối với các hệ thống này, NVIDIA cung cấp hai dạng GPU là PCIe và SXM để bạn cân nhắc:
- Băng thông kết nối: SXM cung cấp băng thông cao hơn và hỗ trợ NVSwitch để mở rộng tốt hơn trên tất cả các GPU. PCIe có giá cả phải chăng hơn nhưng chỉ giới hạn ở các lane PCIe cho việc giao tiếp.
- Thiết kế tản nhiệt và nguồn điện: GPU SXM cần làm mát bằng chất lỏng hoặc không khí hiệu suất cao trong môi trường rack dày đặc. GPU PCIe dễ tích hợp hơn vào máy chủ tiêu chuẩn.
- Tính linh hoạt khi nâng cấp: GPU PCIe dễ thay thế hoặc kết hợp các thế hệ hơn. SXM được hàn cứng vào board mạch chung và kém linh hoạt hơn khi nâng cấp từng bước.
Nếu workload của bạn đòi hỏi giao tiếp tối đa giữa các GPU và bạn có hạ tầng cho hệ thống làm mát công suất lớn, SXM là lựa chọn tốt nhất. Đối với các triển khai linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí, GPU PCIe vẫn là một lựa chọn tốt.
GPU nào tốt nhất cho học sâu?
Bất kỳ GPU nào cũng có thể được sử dụng cho học sâu, nhưng phần lớn các GPU tốt nhất đều đến từ NVIDIA. Tất cả các đề xuất của chúng tôi đều ủng hộ điều này vì NVIDIA hiện đang sở hữu số lượng GPU chất lượng cao nhất trên thị trường. Mặc dù AMD đang nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường trong các workload đòi hỏi đồ họa chuyên sâu và là nền tảng của một trung tâm dữ liệu đáng tin cậy.
Cho dù bạn đang muốn thử sức với lĩnh vực học sâu và bắt đầu với GPU dành cho người tiêu dùng, hãy bắt đầu với đề xuất của chúng tôi về GPU trung tâm dữ liệu hay thậm chí muốn sở hữu máy chủ trạm làm việc được quản lý, chúng tôi đều có ba lựa chọn hàng đầu sau đây dành cho bạn.
Mặc dù số lượng GPU cho một máy trạm học sâu có thể thay đổi tùy thuộc vào lựa chọn của bạn, nhưng nhìn chung, việc cố gắng tối đa hóa số lượng GPU bạn có thể kết nối với mô hình học sâu của mình là lý tưởng. Bắt đầu với ít nhất bốn GPU cho học sâu sẽ là lựa chọn tốt nhất.
NVIDIA GeForce RTX 5090
RTX 5090 là GPU mạnh mẽ nhất của NVIDIA dành cho người dùng phổ thông và là điểm khởi đầu vững chắc cho học sâu. Mặc dù được quảng cáo là GPU chơi game, hiệu năng của nó gần bằng các card chuyên nghiệp và đi kèm 32GB VRAM — đủ cho hầu hết các mô hình AI phổ biến, bao gồm cả LLM bán lượng tử hóa và các mô hình thị giác lớn.
- Phù hợp nhất cho cá nhân, người đam mê và các nhà phát triển AI quy mô nhỏ
- Tiết kiệm chi phí cho việc tạo mẫu và đào tạo các mô hình cỡ trung
- Giới hạn khả năng mở rộng đa GPU do thiết kế card dành cho người tiêu dùng
Nếu bạn muốn xây dựng một máy trạm cao cấp mà không phải tốn quá nhiều ngân sách doanh nghiệp thì RTX 5090 là lựa chọn tốt nhất hiện nay.
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
RTX PRO 6000 Blackwell là sản phẩm chủ lực mới của NVIDIA dành cho AI và HPC chuyên nghiệp. Sản phẩm được trang bị 96GB VRAM GDDR7 với băng thông bộ nhớ lên đến 1,8TB/giây, cung cấp gấp đôi bộ nhớ và băng thông so với thế hệ trước. Điều này giúp nó trở nên lý tưởng cho các mô hình học sâu vượt quá giới hạn GPU tiêu dùng, bao gồm các mô hình thị giác nâng cao và LLM xo số lượng tham số lớn hơn.
- Hoàn hảo cho các phòng thí nghiệm nghiên cứu, nhóm kỹ sư và nhà sáng tạo nội dung làm việc trên ứng dụng AI cao cấp
- VRAM lớn cho phép chạy các mô hình có độ chính xác cao mà không cần lượng tử hóa
- Băng thông cao đảm bảo thông lượng dữ liệu nhanh hơn cho việc đào tạo và suy luận
RTX PRO 6000 Blackwell có ba phiên bản: Workstation, Max-Q và Server Edition , mang lại sự linh hoạt cho máy tính để bàn hoặc máy chủ rack.
NVIDIA H200 NVL
Đối với AI doanh nghiệp, NVIDIA H200 NVL đặt ra tiêu chuẩn. Sản phẩm cung cấp 141GB bộ nhớ HBM3e và băng thông bộ nhớ vượt trội hoàn toàn với 4,8TB/giây, giúp nó trở thành một trong những GPU nhanh nhất và giàu bộ nhớ nhất hiện có. Được thiết kế cho các trung tâm dữ liệu và AI quy mô lớn, H200 NVL được thiết kế để tối đa hóa thông lượng và hiệu suất đa GPU.
- Trang bị NVLink, cho phép cấu hình GPU kép với băng thông GPU-to-GPU 1,8TB/giây để vượt qua tình trạng tắc nghẽn PCIe
- Lý tưởng để đào tạo các mô hình rất lớn, LLM có tham số cao và mô phỏng HPC
- Yêu cầu môi trường máy chủ gắn trên rack với hệ thống làm mát và nguồn điện công suất cao
Nếu bạn cần hiệu suất tối ưu cho AI hoặc HPC doanh nghiệp, H200 NVL là GPU dựa trên PCIe có khả năng tốt nhất hiện nay.
Phần thưởng: NVIDIA HGX B200
NVIDIA HGX B200 là thế hệ GPU dựa trên thiết kế SXM mới, được thiết kế cho AI và HPC hiệu suất cao nhất. Mỗi GPU B200 mang đến khả năng tính toán mạnh mẽ với bộ nhớ HBM3e 192GB, được tối ưu hóa cho việc đào tạo và suy luận quy mô lớn. Không giống như GPU PCIe, B200 là một phần của nền tảng SXM, cung cấp kết nối NVLink và NVSwitch đầy đủ, cho phép tất cả GPU trong hệ thống giao tiếp với nhau ở băng thông cực cao để mở rộng gần như tuyến tính.
- Được thiết kế cho máy chủ 8-GPU và cụm có nhiều node
- Băng thông kết nối cao hơn các giải pháp PCIe, cho phép mở rộng quy mô vượt trội
- Yêu cầu làm mát tiên tiến (thường là chất lỏng) và môi trường trung tâm dữ liệu
Nền tảng HGX B200 là nền tảng của các hệ thống như NVIDIA DGX và máy chủ AI do nhà sản xuất OEM cung cấp, giúp nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp đào tạo và triển khai các chương trình LLM doanh nghiệp và AI đa phương thức. Nếu mục tiêu của bạn là hiệu suất và khả năng mở rộng tối đa trên các GPU, thì B200 dựa trên SXM là lựa chọn không thể tuyệt vời hơn.
Tăng tốc đào tạo AI với NVIDIA HGX B200
Việc đào tạo các mô hình AI trên các tập dữ liệu khổng lồ có thể được tăng tốc theo cấp số nhân với các hệ thống AI chuyên dụng. NVIDIA HGX không chỉ là một máy tính hiệu năng cao, mà còn là một công cụ thúc đẩy và tăng tốc các nghiên cứu của bạn. Hãy triển khai nhiều NVIDIA HGX B200 hoặc NVIDIA HGX H200 để đạt hiệu suất tối đa.
Câu hỏi thường gặp: Cần bao nhiêu GPU cho Học sâu và AI
Tôi có thực sự cần nhiều GPU cho việc học sâu không?
Không phải lúc nào cũng vậy. Một GPU bộ nhớ cao là đủ cho việc học, tạo mẫu và chạy các mô hình nhỏ hơn. Việc thiết lập nhiều GPU trở nên cần thiết khi đào tạo các mô hình lớn hoặc làm việc trên khối lượng công việc quy mô doanh nghiệp.
Tôi nên bắt đầu với bao nhiêu GPU?
Đối với hầu hết người mới bắt đầu và các nhà nghiên cứu, việc bắt đầu với một GPU cao cấp (như RTX 4090 hoặc RTX 5090) là đủ. Khi mô hình và bộ dữ liệu của bạn phát triển, việc mở rộng lên 2–4 GPU là điều phổ biến cho các công việc nghiên cứu hoặc sản xuất nghiêm túc.
Sự khác biệt giữa GPU PCIe và SXM là gì?
GPU PCIe dễ tích hợp, nâng cấp và lắp đặt vào các máy chủ tiêu chuẩn hơn. GPU SXM cung cấp băng thông cao hơn, kết nối tốt hơn với NVLink/NVSwitch và khả năng mở rộng vượt trội cho các hệ thống đa GPU, nhưng yêu cầu hệ thống tản nhiệt tiên tiến và được cố định vào hệ thống.
Khi nào tôi nên chuyển từ máy trạm sang máy chủ?
Chọn một máy trạm để phát triển, thử nghiệm và đào tạo tại chỗ. Chuyển sang máy chủ khi bạn cần thời gian hoạt động 24/7, truy cập từ xa, kết nối mạng tốt hơn hoặc có kế hoạch mở rộng sang môi trường rack hoặc cụm.
Làm sao để biết tôi có cần cụm GPU hay không?
Nếu khối lượng công việc của bạn liên quan đến việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn, AI đa phương thức, hoặc bất kỳ công việc nào đòi hỏi hàng trăm GB VRAM và nhiều tuần tính toán , thì một máy chủ duy nhất là không đủ. Khi đó, các cụm đa nút với kết nối nhanh trở nên thiết yếu.
Kết luận
Không có câu trả lời chung cho việc bạn cần bao nhiêu GPU; điều này phụ thuộc vào giai đoạn phát triển của bạn trong hành trình AI, dù bạn đang thử nghiệm, đào tạo mô hình sản xuất hay triển khai các hệ thống quy mô lớn. Một GPU duy nhất có thể đủ cho nghiên cứu ban đầu, nhưng khi các mô hình phát triển và các dự án chuyển sang giai đoạn sản xuất, các máy chủ đa GPU và cuối cùng là các cụm đa hệ thống trở nên thiết yếu.
Đầu tư vào tính toán GPU chính là lập kế hoạch cho sự phát triển. Hãy bắt đầu với những gì đáp ứng được khối lượng công việc hiện tại của bạn, nhưng đồng thời cân nhắc các nhu cầu trong tương lai về đào tạo nhanh hơn, khối lượng công việc phân tán và triển khai đáng tin cậy. Cơ sở hạ tầng phù hợp ở mỗi giai đoạn đảm bảo quá trình phát triển AI của bạn luôn hiệu quả, có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho những bước tiến tiếp theo. Hãy liên hệ với kỹ sư Exxact để được cấu hình cơ sở hạ tầng điện toán phù hợp với nhu cầu riêng của bạn.
Bài viết liên quan