RTX 5090 là GPU consumer mạnh nhất mà NVIDIA từng sản xuất — và cũng là card đồ họa đắt nhất, khan hiếm nhất trên thị trường năm 2026. Với 32GB GDDR7 và kiến trúc Blackwell, đây không chỉ là GPU cho gaming mà còn là công cụ AI/HPC nghiêm túc cạnh tranh trực tiếp […]
Author Archives: Đặng Nhơn
Từ gaming 4K đến huấn luyện mô hình AI hàng tỷ tham số — GPU đang là phần cứng quyết định hiệu suất trong hầu hết mọi lĩnh vực công nghệ. Nhưng với hơn 18 mẫu RTX trải dài 4 thế hệ, việc chọn đúng GPU phù hợp nhu cầu không hề đơn giản. Trong […]
Bạn có code PyTorch chạy được trên laptop nhưng cần GPU mạnh để train nghiêm túc? Bài tutorial này hướng dẫn từng bước — từ tạo GPU instance, SSH vào server, kiểm tra CUDA, chạy training script, bật mixed precision, đến auto-shutdown sau khi training xong. Kèm code mẫu hoàn chỉnh cho ResNet-50 image classification. […]
Khi tìm kiếm dịch vụ thuê GPU tại Việt Nam, bạn sẽ gặp 3 loại hình chính: VPS GPU, Cloud GPU và Bare Metal GPU. Ba cái tên nghe tương tự nhưng khác nhau về bản chất — công nghệ ảo hoá, mức linh hoạt, hiệu năng và giá cả đều khác biệt. Chọn sai […]
Bạn đang là sinh viên năm cuối ngành CNTT, AI, hoặc Data Science. Đồ án tốt nghiệp yêu cầu train một model nhận diện hình ảnh bằng deep learning. Vấn đề: laptop của bạn chỉ có GPU tích hợp Intel UHD — training ResNet-50 ước tính mất 5 ngày. Mua card RTX 4090 giá 45 […]
Bạn vừa hoàn thành một cảnh kiến trúc nội thất trong Blender — chi tiết 8K, 200 mẫu ánh sáng, ray tracing đầy đủ. Nhấn render trên laptop: ước tính 14 giờ cho 1 frame. Nhân lên 300 frame animation = 175 ngày render liên tục. Rõ ràng không thể dùng máy cá nhân. GPU […]
Bạn đã có model architecture, dataset đã clean, code PyTorch đã chạy thử trên CPU — nhưng training trên laptop với GPU tích hợp sẽ mất 3 tuần. Bạn cần GPU Cloud. Nhưng câu hỏi tiếp theo là: chọn GPU nào, setup thế nào, và quan trọng nhất — làm sao để không “đốt tiền” […]
Bạn đã quyết định thuê GPU Cloud để train AI. Nhưng khi mở bảng giá, bạn thấy hàng chục lựa chọn GPU: T4, A100 40GB, A100 80GB, H100, RTX 4090, RTX 5090… Chọn sai GPU = hoặc tốn tiền thừa, hoặc thiếu VRAM giữa chừng. Bài viết này so sánh chi tiết 3 GPU datacenter […]
Bạn cần GPU để chạy một job training AI trong 4 giờ, hoặc render 50 frame Blender trong 2 giờ — rồi không cần GPU nữa trong cả tuần. Mua card đồ hoạ hàng chục triệu cho vài giờ dùng mỗi tuần? Không hợp lý. Thuê GPU theo tháng? Lãng phí tiền cho 700 giờ […]
“CUDA out of memory” — nếu bạn đã từng train AI trên GPU, bạn gần như chắc chắn đã gặp lỗi này. Nó có nghĩa là GPU của bạn hết VRAM. Nhưng VRAM thực sự là gì? Nó khác RAM thường ra sao? Và quan trọng nhất: cần bao nhiêu VRAM cho tác vụ AI […]
