Khi công nghệ càng ngày càng phát triển, Trí tuệ nhân tạo – Ai (Deep Learning) đóng vai trò quan trọng giúp con người thực hiện những thứ tưởng chừng bất khả thi trong cuộc sống đây là  một mảng công nghệ rất mới cũng như rất hot hiện nay. Nó thu hút một lượng lớn Coder hay những nhà đầu tư tập trung vào. Nhưng đã bao giờ các bạn nghỉ làm sao để có thể Build được một bộ PC để phục vụ cho nhu cầu về Deep Learning hay Machine learning chất lượng, đảm bảo chuẩn mực cho khả năng deep learning hay nhúng tậm lệnh như thế nào không ? 

Cấu hình PC chuyên dụng phục vụ AI và Deep Leaning cần gồm những gì ?

Một bộ PC cơ bản bao gồm 8 thành phần: CPU, GPU, RAM, Ổ cứng, Tản nhiệt, Bo mạch chủ, Nguồn, Case. Khi xây dựng một bộ PC phục vụ Trí tuệ nhân tạo AI và Deep Leaning thì chúng ta cần chú ý những điểm sau:

  • Bộ Vi Xử Lý – CPU: Đủ mạnh và Lanes PCIe để cung cấp cho GPU
  • GPU (Card đồ họa) : Càng mạnh càng tốt và có vRam lớn
  • Bộ nhớ RAM: Nên lựa chọn RAM DDR4 dung lượng càng lớn càng tốt để chứa được nhiều dữ liệu mà không bị nén và tối thiểu dung lượng bộ nhớ phải  từ 64G trở lên.
  • Ổ cứng: Lựa chọn ổ cứng SSD M2 PCIE có dung lượng đủ lớn sẽ giúp việc chuyển dữ liệu từ ổ cứng sang Ram rồi đến GPU 1 cách nhanh chóng.

Lựa chọn CPU cho PC AI Deep Leaning cần lưu ý gì?

Chúng ta có thể lựa chọn các bộ vi xử lý CPU dòng Core i7 hoặc i9 trở lên để có thể cung cấp nguồn tài nguyên xử lý đa nhiệm dữ liệu nhanh chóng và ở mức cao.

Ngoài ra, Các hệ thống Dual CPU Intel XEON  đang tỏ rõ lợi thế khi có thể cung cấp nguồn tài nguyên hệ thống ở mức cao nhất, như hỗ trợ hai CPU đáp ứng xử lý đa nhiệm dữ liệu cũng như số liệu được nhanh hơn, ngoài ra dung lượng RAM cũng được hỗ trợ lớn có thể lên tới cả Terabyte.

Chưa hết, đặc thù của những máy sử dụng xử lý AI này là hoạt động hết công suất và thời gian hoạt động là 24/24. Do vậy khi thiết kế bộ máy, khách hàng cần hệ thống phải thật ổn định nhất do vậy trên những bộ máy này, CPU XEON E5 26xx series V3 / V4 và Mainboard C612 PCH hỗ trợ DDR4 Ram Ecc Registered là một sự lựa chọn tối ưu nhất.

Rất khó để biết bạn sẽ cần bao nhiêu GPU vì một số Project sẽ mất đến 10 giờ để đào tạo (Vision CNNs, Natural Language Processing LSTMs,...). Vì vậy, một trong những ý tưởng tốt nhất là bạn hãy bắt đầu với 1 hoặc 2 GPU và thêm nhiều GPU hơn khi nhu cầu của bạn tăng lên. Mỗi GPU sẽ cần ít nhất 8x lanes PCIe (chính thức là 16x, nhưng có dữ liệu trong đó 8x là đủ tốt nếu bạn không chạy thử nghiệm cross-GPU). Tuy nhiên các bạn cũng sẽ cần các lanes PCIe 4x cho SSD M.2 (nhanh hơn 5 lần so với SATA3) và các lanes PCIe 4x khác cho cổng lan Gigabit ethernet. Tổng cộng nó sẽ hết hoảng 40 lanes PCIe nên các bạn chọn CPU phải hổ trợ đủ hoặc nhiều hơn.

Các bạn cũng sẽ cần CPU có hơn 8 nhân/16 luồng và hơn 40 làn PCIe vì điều này cho phép chạy 4 thử nghiệm trên mỗi GPU (16 thử nghiệm nếu bạn có 4 GPU). Thông thường, các đối tượng sẽ chiếm ít nhất vài gigabyte bộ nhớ GPU, vì vậy, hiếm khi bạn có thể chạy hơn 4 thử nghiệm trên mỗi GPU. Chính vì thế Hà Linh Computer Khuyên các bạn nên sử dụng các CPU Intel Core X để đáp ứng các yêu cầu trên.

Lựa chọn GPU cho PC AI Deep Leaning có cần nhiều vRAM không?

AI & AIoT ( Internet of Things) Cloud, Mạng 5GB, Cơ sở phân tích video thông minh, liên tục mở ra những cơ hội cho việc cải thiện đời sống, thay đổi cách thước hoạt động nâng cao trong lực lượng lao động, Một lượng dữ liệu khổng lồ xử lý qua mỗi giây, Trung tâm dữ liệu và máy chủ với khả năng tính toán hoàn hảo là điều cần thiết đối với tất cả hệ thốn AI, Quy trinh chuyên sâu  do đó rất cần sử dụng nhiều GPU để tính toán và giải quyết những vấn đề trên.

vRAM GPU hoạt động khác với RAM máy tính, vì vậy nếu bạn không có đủ bộ nhớ để phù hợp với đối tượng của mình, bạn sẽ không thể đào tạo (trái ngược với đào tạo chậm). Thỉnh thoảng các bạn vẫn sẽ gặp phải những đối tượng cần trên 10GB vRAM để chạy, vậy nên tốt nhất hãy chọn một GPU có nhiều vRAM hơn. GPU của Nvidia sẽ dễ sử dụng hơn các nền tảng khác như AMD vì các bạn sẽ được hỗ trợ bởi một cộng đồng rất đông người dùng về một số phần mềm chuyên dụng (Tensorflow, PyTorch, v.v.). Lựa chọn của bạn về cơ bản là :

- Siêu cao cấp: RTX 4090; RTX 6000 ADA GENERATION; RTX A6000; RTX 3090; RTX 3090 Ti ;...

- Cao cấp: RTX 4080; RTX 4070; RTX 4070 TI RTX 3080, 3070, RTX 3080 Ti, RTX 3070 Ti. Đây là những VGA có thể đáp ứng được Ai machine, tính toán Tensorflow,...

Liên hệ