Nên chọn T4, A100 hay H100 để train AI?

T4 (16GB, ~15k–25k VNĐ/giờ): phù hợp inference, fine-tune nhỏ, sinh viên. A100 (40–80GB, ~50k–120k/giờ): tối ưu cho training CNN, fine-tune LLM 7B, workload AI vừa. H100 (80GB HBM3, ~100k–200k/giờ): cần cho training LLM 7B+ full, multi-GPU, inference production cao tải. Chọn theo model size và ngân sách.

T4 có train AI được không?

T4 train được nhưng giới hạn: phù hợp fine-tune model nhỏ (BERT, ViT), inference, và thử nghiệm. VRAM 16GB không đủ cho training model lớn. T4 là GPU datacenter tiết kiệm nhất, lý tưởng cho sinh viên và prototype. Với training nghiêm túc, nên lên A100.

A100 40GB đủ cho: fine-tune LoRA LLM 7B, training CNN, inference model vừa. A100 80GB cần khi: training LLM 7B full, batch size lớn, model cần hơn 40GB VRAM. Giá 80GB đắt hơn ~50%. Nếu không chắc, bắt đầu với 40GB và upgrade nếu gặp CUDA OOM.

Khi nào cần H100 thay vì A100?

H100 nhanh hơn A100 3–6x cho training LLM nhờ Transformer Engine + FP8. Chọn H100 khi: training LLM 7B+ (tiết kiệm thời gian = tiết kiệm tiền), multi-GPU NVLink 4, inference production cao tải. Nếu training chỉ mất vài giờ trên A100, H100 không đáng chi phí tăng thêm.

Có nên dùng RTX 4090 thay A100 cho AI?

RTX 4090 (24GB GDDR6X) mạnh ngang A100 40GB cho một số tác vụ, giá rẻ hơn nhiều. Tuy nhiên RTX 4090 không có NVLink, VRAM nhỏ hơn, không hỗ trợ MIG, và GDDR6X băng thông thấp hơn HBM2e. RTX 4090 tốt cho AI cá nhân, nhưng A100/H100 tốt hơn cho production và multi-GPU.