Top GPU Tốt Nhất Cho AI, Deep Learning và Machine Learning

Trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI), Deep Learning và Machine Learning đang trở thành những lĩnh vực quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến nhiều ngành công nghiệp. Một trong những yếu tố then chốt giúp thúc đẩy sự phát triển của các lĩnh vực này chính là GPU (Graphics Processing Unit). GPU không chỉ đơn thuần là một phần cứng xử lý đồ họa mà còn là một công cụ mạnh mẽ cho việc xử lý dữ liệu lớn và thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả. Hãy cùng Hoàng Hà PC tìm hiểu về lịch sử phát triển GPU cho AI, tiêu chí lựa chọn, top các GPU  tốt nhất cho AI và điểm Beanchmark nhé.

I. Lịch sử phát triển GPU cho AI

Sự chuyển mình từ CPU (Central Processing Unit) sang GPU trong các tác vụ Deep Learning bắt đầu vào khoảng năm 2009. Trước đó, CPU được coi là lựa chọn duy nhất cho việc xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, với sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu và yêu cầu tính toán phức tạp, GPU đã nhanh chóng chứng tỏ được ưu thế của mình. Các nhà nghiên cứu và phát triển đã nhận ra rằng khả năng xử lý song song của GPU có thể cải thiện đáng kể tốc độ huấn luyện mô hình AI.

II. Tiêu chí lựa chọn GPU cho AI

Việc chọn GPU phù hợp là yếu tố quyết định đến hiệu quả và tốc độ xử lý trong các dự án trí tuệ nhân tạo (AI), từ huấn luyện mô hình đến inference và xử lý dữ liệu lớn. Dưới đây là các tiêu chí: Hiệu suất tính toán, Bộ nhớ VRAM, Hỗ trợ framework AI, Hiệu suất năng lượng, Độ ổn định và hỗ trợ lâu dài, Khả năng mở rộng, Giá thành và ngân sách được trình bày chi tiết hơn để hỗ trợ bạn trong việc đưa ra lựa chọn tốt nhất:

Hiệu suất tính toán

GPU cần có hiệu năng mạnh mẽ để xử lý các tác vụ tính toán phức tạp. Điều này bao gồm:

Số lượng CUDA cores / Tensor cores:

• Số nhân xử lý CUDA hoặc Tensor càng nhiều, khả năng tính toán ma trận và xử lý số học càng cao. Ví dụ: NVIDIA RTX 4090 có hơn 16,000 CUDA cores, phù hợp cho deep learning.

Tốc độ tính toán ở các định dạng số học (FP16, FP32, FP64):

• FP16 (16-bit): Hiệu quả cho deep learning do cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ xử lý.
• FP32 (32-bit): Thích hợp cho các tác vụ AI thông thường.
• FP64 (64-bit): Cần thiết cho tính toán khoa học, như mô phỏng vật lý hoặc hóa học.

TeraFLOPS (TFLOPS):

• Đơn vị đo lường khả năng xử lý của GPU. GPU có TFLOPS cao sẽ xử lý nhanh hơn các thuật toán phức tạp.

Bộ nhớ VRAM

Bộ nhớ VRAM quyết định khả năng xử lý các mô hình AI lớn và tập dữ liệu phức tạp:

Dung lượng VRAM:

• 8GB: Đủ cho các dự án nhỏ hoặc mô hình AI cơ bản.
• 16GB: Phù hợp với deep learning và xử lý dữ liệu trung bình.
• 24GB - 48GB: Dành cho mô hình AI phức tạp như GPT-4, BERT hoặc các tác vụ xử lý hình ảnh/đồ họa cao cấp.

Loại bộ nhớ (GDDR6, GDDR6X, HBM2):

• GDDR6/GDDR6X: Tốc độ cao và phổ biến trên GPU như RTX 4080, RTX 4090.
• HBM2: Tối ưu tốc độ truyền tải, thường xuất hiện trên các GPU chuyên dụng như NVIDIA A100 hoặc H100.

Hỗ trợ framework AI

Tính tương thích với các framework và công cụ AI rất quan trọng:

CUDA và cuDNN:

• Được tối ưu hóa cho TensorFlow, PyTorch, và nhiều framework AI khác.

TensorRT và NVIDIA AI:

• Hỗ trợ tối ưu hóa và tăng tốc inference, đặc biệt quan trọng trong các hệ thống yêu cầu độ trễ thấp.

Xử lý song song (Multi-GPU):

• Sử dụng công nghệ như NVLink của NVIDIA hoặc Infinity Fabric của AMD để tăng khả năng mở rộng và xử lý.

Hiệu suất năng lượng

Hiệu suất năng lượng ảnh hưởng đến chi phí vận hành lâu dài:

TDP (Thermal Design Power):

• GPU có TDP thấp sẽ tiết kiệm năng lượng hơn và ít sinh nhiệt, phù hợp cho các hệ thống vận hành liên tục.

Hiệu suất/Watt:

• GPU như NVIDIA H100 được tối ưu để cung cấp hiệu suất cao nhất trên mỗi đơn vị năng lượng tiêu thụ.

Độ ổn định và hỗ trợ lâu dài

GPU chuyên dụng:

• Các dòng như NVIDIA RTX A6000, A100, hoặc AMD Instinct MI250 được thiết kế để chạy AI liên tục và ổn định.

Cập nhật driver:

• NVIDIA nổi tiếng với việc cập nhật driver thường xuyên, hỗ trợ tốt hơn cho các công cụ AI so với AMD.

Bảo hành và hỗ trợ kỹ thuật:

• Lựa chọn nhà cung cấp uy tín để đảm bảo sản phẩm được hỗ trợ kỹ thuật lâu dài.

Khả năng mở rộng

Khả năng kết hợp nhiều GPU hoặc giao tiếp nhanh giữa CPU và GPU:

NVLink hoặc PCIe 4.0/5.0:

• Tăng băng thông cho các tác vụ yêu cầu tốc độ truyền tải cao giữa GPU hoặc giữa GPU và CPU.

Hỗ trợ server:

• NVIDIA A100, H100 được tối ưu hóa để hoạt động trong môi trường máy chủ và cụm tính toán lớn.

Giá thành và ngân sách

Cân đối giữa hiệu năng và ngân sách dự án:

GPU tầm trung:

• NVIDIA RTX 4070 Ti, RTX 4080, AMD RX 7900 là lựa chọn lý tưởng cho cá nhân hoặc nhóm nhỏ.

GPU cao cấp:

• NVIDIA RTX 4090, RTX A6000 dành cho các dự án yêu cầu hiệu năng cực cao.

GPU chuyên dụng:

• NVIDIA H100 hoặc AMD Instinct MI250 phù hợp với các công ty hoặc viện nghiên cứu lớn.

III. Top 5 GPU cho AI, Deep Learning, Machine Learning Tốt Nhất

Dưới đây là danh sách các card đồ họa tốt nhất dành cho AI, Deep Learning và Machine Learning: NVIDIA A100, NVIDIA RTX A6000, NVIDIA RTX 4090, NVIDIA A40 và NVIDIA V100.

NVIDIA A100

NVIDIA A100 là một GPU vượt trội, được thiết kế tối ưu cho các ứng dụng deep learning và các tác vụ chuyên biệt trong trung tâm dữ liệu. Với hiệu năng xuất sắc và nhiều tính năng tiên tiến, A100 được xem là lựa chọn hàng đầu cho những ai muốn khai thác tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là những lý do nổi bật khiến A100 trở thành sự lựa chọn lý tưởng:

Kiến trúc Ampere tiên tiến

A100 được xây dựng trên kiến trúc Ampere hiện đại của NVIDIA, mang lại bước tiến vượt bậc về hiệu năng so với các thế hệ trước. GPU này tích hợp các nhân Tensor cải tiến, giúp đẩy nhanh tốc độ xử lý các tác vụ Deep Learning và Machine Learning, rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện và suy luận.

Hiệu năng đỉnh cao

Với số lượng lớn nhân CUDA và Tensor cùng băng thông bộ nhớ cực kỳ cao, A100 có khả năng xử lý các mô hình Deep Learning và Machine Learning phức tạp và tập dữ liệu khổng lồ. Điều này mang đến hiệu suất vượt trội trong cả huấn luyện lẫn suy luận.

Hỗ trợ huấn luyện hỗn hợp chính xác (Mixed-Precision Training)

Công nghệ huấn luyện hỗn hợp chính xác của A100 tận dụng sự kết hợp giữa các độ chính xác số như FP16 và FP32. Điều này không chỉ tăng tốc độ huấn luyện mà còn tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ, đảm bảo hiệu quả cao mà vẫn duy trì độ chính xác của mô hình.

Dung lượng bộ nhớ khổng lồ

A100 cung cấp dung lượng bộ nhớ lên đến 80 GB với công nghệ HBM2 tiên tiến. Dung lượng này cho phép xử lý các mô hình Deep Learning và Machine Learning quy mô lớn và làm việc với những tập dữ liệu khổng lồ mà không gặp giới hạn về bộ nhớ.

Công nghệ Multi-Instance GPU (MIG)

Một tính năng đột phá của A100 là công nghệ Multi-Instance GPU (MIG), cho phép chia một GPU thành nhiều phiên bản độc lập với tài nguyên riêng biệt. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng GPU, đặc biệt trong các tác vụ đa nhiệm hoặc khi chạy nhiều mô hình Deep Learning và Machine Learning đồng thời.

NVIDIA RTX A6000

NVIDIA RTX A6000 là một trong những GPU hàng đầu dành cho các ứng dụng Deep Learning và Machine Learning. Dựa trên kiến trúc Ampere tiên tiến và thuộc dòng GPU chuyên nghiệp của NVIDIA, RTX A6000 mang đến hiệu suất vượt trội, các tính năng AI hiện đại và dung lượng bộ nhớ khổng lồ, làm cho nó trở thành lựa chọn lý tưởng để huấn luyện và triển khai các mạng nơ-ron sâu. Sau đây là những đặc điểm nổi bật của Nvidia RTX A6000:

Kiến trúc Ampere tiên tiến

RTX A6000 được xây dựng trên nền tảng kiến trúc Ampere của NVIDIA, mang lại hiệu suất vượt trội so với các thế hệ trước. GPU này được trang bị nhân Tensor Core hiện đại để tăng tốc các tác vụ AI, công nghệ dò tia (ray tracing) cải tiến và băng thông bộ nhớ lớn hơn, giúp xử lý công việc nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Hiệu suất mạnh mẽ

Với số lượng lớn nhân CUDA, Tensor Core và ray-tracing, RTX A6000 cung cấp sức mạnh xử lý ấn tượng cho các tác vụ Deep Learning và Machine Learning phức tạp. GPU này đáp ứng tốt các yêu cầu tính toán lớn và huấn luyện những mô hình Deep Learning quy mô lớn.

Dung lượng bộ nhớ khổng lồ

RTX A6000 được trang bị 48 GB bộ nhớ GDDR6, cung cấp không gian rộng rãi để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc huấn luyện những mô hình Deep Learning và Machine Learning đòi hỏi tài nguyên bộ nhớ lớn.

Tăng tốc AI với Tensor Core

Các nhân Tensor Core chuyên dụng trong RTX A6000 giúp tăng tốc các phép toán AI như nhân ma trận và hỗ trợ huấn luyện hỗn hợp chính xác (mixed-precision training). Điều này cải thiện đáng kể tốc độ xử lý, tối ưu hóa các khối lượng công việc Deep Learning và Machine Learning.

Mặc dù RTX A6000 được thiết kế chủ yếu cho các ứng dụng chuyên nghiệp, GPU này hoàn toàn phù hợp cho các tác vụ Deep Learning và Machine Learning nhờ vào hiệu suất cao, dung lượng bộ nhớ lớn và các tính năng tối ưu dành cho AI. Đây là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

NVIDIA RTX 4090

NVIDIA GeForce RTX 4090 là một card đồ họa thuộc phân khúc tiêu dùng cao cấp, sở hữu hiệu năng vượt trội và có khả năng đáp ứng các nhu cầu Deep Learning và Machine Learning. Tuy nhiên, so với các GPU chuyên dụng như NVIDIA A100 hay RTX A6000, RTX 4090 chưa phải là lựa chọn tối ưu cho các tác vụ này. Sau đây là ưu nhược điểm của RTX 4090 trong AI và Deep Learning:

Ưu điểm của RTX 4090 trong AI và Deep Learning

• Số lượng nhân CUDA lớn: RTX 4090 sở hữu tới 16.384 nhân CUDA, các đơn vị xử lý mạnh mẽ giúp thực hiện các phép toán cần thiết cho Deep Learning và Machine Learning, mang lại hiệu suất xử lý cao.
• Băng thông bộ nhớ ấn tượng: Với băng thông bộ nhớ lên đến 1 TB/s, RTX 4090 cho phép truyền dữ liệu nhanh chóng giữa bộ nhớ và GPU, giúp giảm thời gian chờ trong quá trình xử lý dữ liệu.
• Dung lượng bộ nhớ đáng kể: Trang bị 24 GB bộ nhớ GDDR6X, RTX 4090 đáp ứng tốt các nhu cầu huấn luyện mô hình Deep Learning và Machine Learning nhỏ và trung bình, cũng như xử lý các tập dữ liệu vừa phải.
• Hỗ trợ CUDA và cuDNN: RTX 4090 được tích hợp đầy đủ các thư viện CUDA và cuDNN của NVIDIA, hai công cụ cần thiết để phát triển và tối ưu hóa các mô hình hDeep Learning và Machine Learning.

Nhược điểm của RTX 4090 trong AI và Deep Learning

• Số lượng nhân Tensor hạn chế: Với chỉ 128 nhân Tensor, RTX 4090 kém hơn đáng kể so với các GPU chuyên dụng như A100 hay RTX A6000. Điều này ảnh hưởng đến khả năng tăng tốc các phép toán ma trận quan trọng trong Deep Learning và Machine Learning.
• Dung lượng bộ nhớ không đủ cho các mô hình lớn: Dung lượng 24 GB phù hợp với các mô hình nhỏ và trung bình nhưng có thể không đáp ứng được nhu cầu của các mô hình lớn hoặc những tập dữ liệu khổng lồ.
• Không hỗ trợ NVLink: RTX 4090 không hỗ trợ NVLink, công nghệ kết nối tốc độ cao giúp liên kết nhiều GPU để tăng hiệu suất. Điều này khiến nó khó phù hợp cho việc xây dựng các cụm GPU phục vụ Deep Learning và Machine Learning quy mô lớn.

RTX 4090 là một GPU mạnh mẽ, phù hợp với những người có ngân sách hạn chế hoặc nhu cầu huấn luyện các mô hình Deep Learning và Machine Learning nhỏ đến trung bình. Tuy nhiên, nếu bạn cần hiệu suất tối đa hoặc làm việc với các mô hình lớn và phức tạp, các GPU chuyên dụng như NVIDIA A100 hoặc RTX A6000 sẽ là lựa chọn tốt hơn. RTX 4090 là một giải pháp cân bằng giữa hiệu năng và giá cả, nhưng không phải là lựa chọn tối ưu cho các tác vụ Deep Learning và Machine Learning chuyên nghiệp.

NVIDIA A40

NVIDIA A40 là một GPU hiệu năng cao được thiết kế dành cho các trung tâm dữ liệu và ứng dụng chuyên nghiệp, nhưng nó cũng hoạt động hiệu quả trong các tác vụ deep learning. Với những tính năng tối ưu dành riêng cho AI, A40 là lựa chọn lý tưởng cho các nhà nghiên cứu và tổ chức cần một giải pháp mạnh mẽ nhưng tiết kiệm chi phí.

Ưu điểm của NVIDIA A40 trong AI và Deep Learning

Kiến trúc Ampere tiên tiến

A40 được xây dựng trên kiến trúc Ampere của NVIDIA, mang lại cải thiện lớn về hiệu suất so với thế hệ trước. GPU này tích hợp Tensor Core hiện đại, giúp tăng tốc các phép toán AI, từ đó giảm đáng kể thời gian huấn luyện và suy luận.

Hiệu suất mạnh mẽ

Với số lượng lớn nhân CUDA và Tensor Core, A40 cung cấp sức mạnh tính toán đáng kể, giúp xử lý hiệu quả các mô hình Deep Learning và Machine Learning phức tạp và các tính toán đòi hỏi khối lượng lớn.

Dung lượng bộ nhớ rộng rãi

A40 được trang bị 48 GB bộ nhớ GDDR6, cho phép lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn. Dung lượng bộ nhớ lớn này là yếu tố quan trọng để huấn luyện các mô hình Deep Learning và Machine Learning đòi hỏi không gian lưu trữ và xử lý khổng lồ.

Tối ưu hóa cho AI, Deep Learning và Machine Learning

A40 hỗ trợ đầy đủ các công cụ phần mềm Deep Learning và Machine Learning của NVIDIA, bao gồm CUDA, cuDNN và TensorRT. Những công cụ này được tối ưu hóa để tận dụng tối đa tài nguyên GPU, giúp đạt được hiệu suất cao trong các khối lượng công việc Deep Learning và Machine Learning.

Tương thích với các framework phổ biến

GPU này hoàn toàn tương thích với các framework Deep Learning phổ biến như TensorFlow, PyTorch và MXNet. Hệ sinh thái phần mềm của NVIDIA và sự hỗ trợ từ cộng đồng giúp A40 dễ dàng tích hợp vào các quy trình Deep Learning và Machine Learning hiện tại.

Mặc dù không đạt được hiệu suất cao nhất như NVIDIA A100, NVIDIA A40 vẫn mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí. GPU này phù hợp với các tổ chức hoặc nhà nghiên cứu làm việc với các mô hình Deep Learning và Machine Learning quy mô lớn hoặc các dự án AI chuyên sâu, trong khi vẫn tối ưu ngân sách.

Với kiến trúc tiên tiến, hiệu năng mạnh mẽ và khả năng tương thích vượt trội, NVIDIA A40 là một giải pháp lý tưởng cho các ứng dụng Deep Learning và Machine Learning, mang lại giá trị cao và khả năng xử lý ấn tượng cho các dự án AI và deep learning.

NVIDIA V100 là một GPU cao cấp, được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ tính toán hiệu năng cao (HPC) và trí tuệ nhân tạo (AI). Nhờ hiệu năng mạnh mẽ và các tính năng tối ưu hóa cho deep learning, V100 là lựa chọn hàng đầu cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp làm việc với mạng nơ-ron sâu phức tạp.

Ưu điểm của NVIDIA V100 cho AI và Deep Learning

Kiến trúc Volta tiên tiến

NVIDIA V100 được xây dựng trên kiến trúc Volta, mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất và công nghệ AI. GPU này tích hợp Tensor Core chuyên dụng, giúp tăng tốc các phép toán AI và giảm đáng kể thời gian huấn luyện và suy luận.

Hiệu năng xuất sắc

Với số lượng lớn nhân CUDA, Tensor Core và băng thông bộ nhớ cao, V100 đáp ứng tốt các tác vụ Deep Learning và Machine Learning phức tạp và xử lý tập dữ liệu lớn. GPU này cung cấp hiệu năng vượt trội trong cả hai giai đoạn huấn luyện và suy luận.

Dung lượng bộ nhớ lớn

V100 được trang bị bộ nhớ HBM2 với dung lượng lên đến 32 GB, đủ sức xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và các mô hình Deep Learning và Machine Learning phức tạp. Dung lượng bộ nhớ lớn này là yếu tố then chốt để giải quyết các tác vụ AI đòi hỏi nhiều tài nguyên.

Hỗ trợ huấn luyện hỗn hợp chính xác

V100 hỗ trợ huấn luyện hỗn hợp chính xác (mixed-precision), tận dụng các phép tính FP16 và FP32 để tăng tốc độ huấn luyện mà vẫn đảm bảo độ chính xác. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng kết quả.

Kết nối NVLink tốc độ cao

V100 được tích hợp NVLink, công nghệ kết nối GPU-GPU tiên tiến của NVIDIA, cho phép nhiều GPU hoạt động đồng thời với hiệu suất cao. Điều này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống đa GPU, giúp mở rộng khả năng xử lý cho các dự án Deep Learning và Machine Learning quy mô lớn.

NVIDIA V100 được sử dụng rộng rãi trong các trung tâm dữ liệu và môi trường tính toán hiệu năng cao để hỗ trợ các ứng dụng AI, Deep Learning và Machine Learning, và mô phỏng khoa học. GPU này không chỉ mạnh mẽ mà còn đáng tin cậy, phù hợp cho các tổ chức cần hiệu suất hàng đầu để xử lý các mạng nơ-ron sâu phức tạp.

Với kiến trúc tiên tiến, hiệu năng cao và các tính năng chuyên dụng cho AI, NVIDIA V100 là một GPU lý tưởng cho Deep Learning và Machine Learning. Tuy giá thành tương đối cao và thường được sử dụng trong các môi trường chuyên nghiệp, V100 vẫn là một lựa chọn mạnh mẽ và hiệu quả cho các dự án AI đòi hỏi hiệu suất tối đa.

IV. Bảng so sánh thông số kỹ thuật

Dưới đây là bảng thông số kỹ thuật của Card đồ họa Nvidia A100, RTX A6000, RTX 4090, Nvidia A40 và Nvidia V100:

V. Điểm chuẩn GPU Deep Learning

Các GPU tốt nhất dành cho Deep Learning, phát triển AI và các tác vụ tính toán. Danh sách các GPU và phần cứng được đề xuất để huấn luyện và suy luận AI, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI sáng tạo (Generative AI). Kèm theo đó là kết quả đánh giá hiệu năng (benchmark) GPU khi sử dụng các framework phổ biến như PyTorch và TensorFlow trong các lĩnh vực như thị giác máy tính (Computer Vision - CV), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) và chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-Speech - TTS).

Resnet50 (FP16)

Bài kiểm tra ResNet50 (FP16) cho thấy hiệu suất của các GPU NVIDIA khi sử dụng 1, 4, và 8 GPU. GPU NVIDIA A100 40GB (PCIe) dẫn đầu ở tất cả các cấu hình, đạt 2179 điểm với 1 GPU, 8561 điểm với 4 GPU, và 16797 điểm với 8 GPU. Tiếp theo, NVIDIA RTX 4090 xếp thứ hai ở cấu hình 1 GPU với 1720 điểm và vượt qua RTX A6000 khi tăng lên 4 GPU (5934 điểm).

NVIDIA RTX A6000 có hiệu suất gần với RTX 4090 ở mức 4 GPU (5383 điểm) nhưng kém hơn ở các cấu hình còn lại. NVIDIA A40 đạt điểm thấp nhất trong cả ba cấu hình, với 1262 điểm (1 GPU), 5641 điểm (4 GPU), và không được kiểm tra ở cấu hình 8 GPU. Kết quả này nhấn mạnh sự vượt trội của A100 trong môi trường Deep Learning yêu cầu hiệu năng cao.

Resnet50 (FP32)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho ResNet50 (FP32) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB dẫn đầu với 1001 điểm, vượt trội hơn so với các GPU khác như NVIDIA RTX 4090 (927 điểm), RTX A6000 (558 điểm), và NVIDIA A40 (431 điểm).
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục dẫn đầu với 3849 điểm, trong khi RTX A6000 đạt 2126 điểm, vượt qua RTX 4090 (1715 điểm) và NVIDIA A40 (2134 điểm).
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 thể hiện sức mạnh vượt trội với 7557 điểm, trong khi RTX A6000 đạt 4494 điểm. 

Nhìn chung, NVIDIA A100 rõ ràng là sự lựa chọn tối ưu cho các tác vụ đòi hỏi hiệu năng cao trong huấn luyện và suy luận AI. RTX A6000 cũng là một lựa chọn mạnh mẽ, đặc biệt trong môi trường đa GPU.

Inception V3 (FP16)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho Inception V3 (FP16) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB dẫn đầu với 1283 điểm, vượt xa NVIDIA RTX A6000 (859 điểm), NVIDIA A40 (761 điểm), và không có dữ liệu cho RTX 4090.
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục vượt trội với 5218 điểm, trong khi RTX A6000 đạt 3247 điểm và NVIDIA A40 đạt 3402 điểm. RTX 4090 không có dữ liệu trong cấu hình này.
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 chiếm ưu thế hoàn toàn với 10,122 điểm, vượt xa RTX A6000 với 6111 điểm. 

Từ kết quả này, NVIDIA A100 là lựa chọn hàng đầu cho các tác vụ huấn luyện và suy luận AI sử dụng Inception V3 với độ chính xác FP16, đặc biệt trong môi trường đa GPU. RTX A6000 cũng cho thấy hiệu năng mạnh mẽ, nhưng không thể sánh bằng NVIDIA A100.

Inception V3 (FP32)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho Inception V3 (FP32) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB dẫn đầu với 658 điểm, vượt xa RTX A6000 (353 điểm) và NVIDIA A40 (273 điểm). RTX 4090 không có dữ liệu.
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục chiếm ưu thế với 2568 điểm, vượt qua RTX A6000 (1345 điểm) và NVIDIA A40 (1349 điểm). Dữ liệu cho RTX 4090 không khả dụng.
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 đạt hiệu suất cao nhất với 5058 điểm, vượt đáng kể so với RTX A6000 với 3002 điểm. 

Kết quả cho thấy NVIDIA A100 là sự lựa chọn tối ưu cho các tác vụ học sâu với độ chính xác FP32, đặc biệt trong môi trường đa GPU, nhờ hiệu năng vượt trội so với các GPU khác. RTX A6000 cũng là một lựa chọn tốt nhưng không sánh bằng A100 trong các bài kiểm tra này.

Inception V4 (FP16)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho Inception V4 (FP16) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB đứng đầu với 616 điểm, vượt trội hơn RTX A6000 (397 điểm) và NVIDIA A40 (353 điểm). Dữ liệu cho RTX 4090 không có sẵn.
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục dẫn đầu với 2377 điểm, trong khi RTX A6000 đạt 1501 điểm và NVIDIA A40 đạt 1575 điểm. 
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 vượt xa với 4532 điểm, so với RTX A6000 đạt 2633 điểm. 

Từ kết quả này, NVIDIA A100 cho thấy hiệu năng vượt trội trong các tác vụ sử dụng Inception V4 với độ chính xác FP16, đặc biệt trong các hệ thống đa GPU. RTX A6000 cũng là một lựa chọn mạnh mẽ, nhưng không đạt hiệu năng cao như A100 trong các bài kiểm tra này.

Inception V4 (FP32)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho Inception V4 (FP32) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB dẫn đầu với 290 điểm, vượt trội so với RTX A6000 (157 điểm) và NVIDIA A40 (122 điểm). Dữ liệu cho RTX 4090 không khả dụng.
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục thể hiện hiệu năng vượt trội với 1031 điểm, cao hơn nhiều so với RTX A6000 (598 điểm) và NVIDIA A40 (602 điểm).
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 chiếm ưu thế hoàn toàn với 1950 điểm, trong khi RTX A6000 đạt 1372 điểm. 

Kết quả này cho thấy NVIDIA A100 là sự lựa chọn tốt nhất cho các tác vụ học sâu với độ chính xác FP32, đặc biệt trong các cấu hình đa GPU. RTX A6000 cũng cung cấp hiệu năng ổn định, nhưng không thể sánh bằng NVIDIA A100.

VGG16 (FP16)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho VGG16 (FP16) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB đạt hiệu năng cao nhất với 1249 điểm, vượt xa RTX A6000 (508 điểm) và NVIDIA A40 (450 điểm). RTX 4090 không có dữ liệu.
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục chiếm ưu thế với 4989 điểm, trong khi RTX A6000 đạt 1920 điểm và NVIDIA A40 đạt 2012 điểm.
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 đạt hiệu năng vượt trội với 10,733 điểm, gần gấp đôi so với RTX A6000, đạt 6142 điểm. 

Kết quả này cho thấy NVIDIA A100 là lựa chọn hàng đầu cho các tác vụ học sâu sử dụng VGG16 với độ chính xác FP16, đặc biệt trong các cấu hình đa GPU, nhờ khả năng mở rộng và hiệu suất vượt trội. RTX A6000 cũng mang lại hiệu năng tốt nhưng không thể sánh bằng A100.

VGG16 (FP32)

Dựa trên bảng đánh giá hiệu năng (benchmark) cho VGG16 (FP32) trong các cấu hình GPU khác nhau:

• Với 1 GPU, NVIDIA A100 (PCIe) 40GB đạt hiệu năng cao nhất với 529 điểm, vượt xa RTX A6000 (321 điểm) và NVIDIA A40 (248 điểm). RTX 4090 không có dữ liệu.
• Với 4 GPU, NVIDIA A100 tiếp tục dẫn đầu với 2215 điểm, cao hơn đáng kể so với RTX A6000 (1223 điểm) và NVIDIA A40 (1223 điểm).
• Với 8 GPU, NVIDIA A100 đạt 4278 điểm, vượt trội so với RTX A6000 với 2674 điểm.

Kết quả cho thấy NVIDIA A100 (PCIe) 40GB là lựa chọn tối ưu cho các tác vụ học sâu sử dụng VGG16 với độ chính xác FP32, đặc biệt trong các cấu hình đa GPU, nhờ hiệu năng vượt trội so với các GPU khác. RTX A6000 cũng mang lại hiệu năng tốt nhưng không thể sánh bằng NVIDIA A100.

VI. Kết Luận

GPU đã và đang là yếu tố quyết định đến sự thành công trong AI, Deep Learning và Machine Learning. Trong tương lai, GPU sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong việc tạo ra những bước tiến lớn của công nghệ AI. Hãy đầu tư đúng cách để khai thác tối đa sức mạnh của GPU!