Học Trí Tuệ Nhân Tạo Cần Máy Tính Như Thế Nào ?

Xu hướng phát triển của Trí Tuệ Nhân Tạo và ứng dụng của AI vào thực tiễn hiện nay là điều không thể bàn cãi. Đó không chỉ là xu thế công nghệ của thế giới mà còn mang tính ứng dụng công nghệ, nơi áp dụng và kết nối Internet vạn vật, máy học, nhà thông minh,… cho đời sống của mỗi gia đình Việt.

Trong bài viết này, hãy cùng Laptop SGN chọn ra dòng máy tính phù hợp với ngành học Trí Tuệ Nhân Tạo, Máy học đang rất “hot” hiện nay nhé.

Học Trí tuệ Nhân tạo (AI) cần một máy tính có cấu hình đủ mạnh để chạy các ứng dụng AI, đặc biệt là các ứng dụng học sâu (deep learning). Các ứng dụng học sâu thường yêu cầu nhiều tài nguyên máy tính, bao gồm:

Trước tiên, chúng ta hiểu rằng trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu deep learning là các cụm từ được nhắc đến rất nhiều trong kỷ nguyên 4.0 hiện nay. Tính ứng dụng của AI trong thực tế rất nhiều, chính vì thế, việc học tập và phát triển AI là thứ mà mỗi chúng ta đều cần nắm bắt.

Cấu hình máy tính để chạy các ứng dụng AI, deep – learning sẽ đòi hỏi quá trình giải thuật toán rất nhiều, nên máy tính phải mạnh. Vì sự tổng hợp thông tin đầu vào là rất lớn, cho nên hiệu suất của máy tính là điều mà chúng ta cần phải tập trung nâng cấp và đầu tư phần cứng rất nhiều.

Nguồn: TTXVN

1/ Cấu hình máy tính dành cho dân học AI

Như trên đã nói, chúng ta cần 1 máy tính chất lượng theo đúng nghĩa đen và nghĩa bóng của nó để đảm bảo có được 1 chiếc máy đảm đương tốt trong suốt quá trình học AI, và làm việc liên quan đến AI. Với dân lập trình hiện nay, Python là ngôn ngữ được dùng trong AI nhiều nhất và có nhiều thư viện hỗ trợ mảng AI.

CPU – Sức mạnh xử lý quan trọng

Bộ vi xử lý (CPU) đóng vai trò quan trọng trong cấu hình máy chạy AI. CPU mạnh, tập trung vào tính toán, xử lý dữ liệu. Vậy, với các ứng dụng học sâu, CPU phải mạnh, có nhiều nhân (core) để cùng 1 lúc xử lý nhiều tác vụ cùng nhau. Khi chọn CPU cho laptop chạy AI, bạn nên xem xét các yếu tố sau:

• Số lõi và luồng xử lý: CPU với nhiều lõi và luồng giúp xử lý song song hiệu quả hơn. Ví dụ, các CPU Intel Core i7 hoặc i9 thế hệ mới, hoặc AMD Ryzen 7 và 9, thường có từ 8 đến 16 lõi và hỗ trợ đa luồng.
• Tần số xung nhịp: Tần số cao giúp tăng tốc độ xử lý. Các CPU hiện đại thường có tần số từ 2.6GHz đến 5.0GHz.
• Bộ nhớ đệm (Cache): Dung lượng bộ nhớ đệm lớn giúp giảm thời gian truy cập dữ liệu. Các CPU cao cấp thường có bộ nhớ đệm từ 12MB đến 20MB.

GPU – Nhân tố quyết định khi chạy AI

Đối với các ứng dụng AI, đặc biệt là học sâu (deep learning), GPU đóng vai trò quan trọng hơn cả CPU.

GPU mạnh, đi về đồ họa, xử lý ảnh và quét ảnh. Điều này quan trọng trong việc xử lý các ứng dụng liên quan đến thị giác máy tính, cũng đồng nghĩa quá trình xử lý ảnh rất nặng.

GPU có khả năng xử lý song song hàng nghìn luồng dữ liệu, giúp tăng tốc độ đào tạo mô hình đáng kể.

• Số lõi CUDA (NVIDIA) hoặc Stream Processors (AMD): Số lượng lõi cao giúp tăng khả năng xử lý song song. Ví dụ, NVIDIA RTX 3080 có 8704 lõi CUDA, trong khi AMD Radeon RX 6800 XT có 4608 Stream Processors.
• Dung lượng VRAM: Bộ nhớ đồ họa lớn cho phép xử lý các mô hình phức tạp hơn. Đối với AI, nên chọn GPU có ít nhất 8GB VRAM.
• Hỗ trợ phần mềm: NVIDIA thường được ưa chuộng trong cộng đồng AI do hỗ trợ tốt cho các thư viện như TensorFlow và PyTorch.

RAM – Bao nhiêu là đủ cho AI?

RAM là bộ nhớ của máy tính, cần dung lượng lớn. Lượng thông tin đầu vào để tập trung xử lý và phân giải là vô cùng lớn.

Bộ nhớ RAM ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng xử lý dữ liệu của máy tính. Đối với các tác vụ AI:

• Dung lượng: Tối thiểu 16GB RAM cho các dự án nhỏ và trung bình. Đối với các dự án lớn hoặc xử lý dữ liệu lớn, 32GB hoặc thậm chí 64GB RAM sẽ tốt hơn.
• Tốc độ: RAM với tần số cao (từ 3200MHz trở lên) giúp tăng tốc độ truy cập dữ liệu.

Ổ Cứng (SSD) – Tốc độ đọc ghi có quan trọng không?

Ổ cứng SSD giúp tăng tốc độ khởi động hệ thống và truy cập dữ liệu.

• Dung lượng: Tối thiểu 512GB để lưu trữ hệ điều hành, phần mềm và dữ liệu dự án. Nếu có điều kiện, 1TB sẽ thoải mái hơn.
• Loại SSD: Hiện tại trên thị trường đang có 2 loại SSD như sau:
  • SSD NVMe: Sở hữu tốc độ đọc/ghi vượt trội, giúp tối ưu hiệu suất cho các tác vụ yêu cầu tốc độ cao, xử lý tác vụ nặng.
  • SSD SATA: Dù không nhanh bằng NVMe, nhưng vẫn là lựa chọn hợp lý với mức giá tiết kiệm hơn, phù hợp với người dùng có ngân sách hạn chế.

2/ Dòng máy tính phù hợp để học về Trí tuệ nhân tạo

Trong xu thế phát triển chung của AI hiện nay, ngành hot về ứng dụng AI đã thu hút nhân lực chất lượng cao ngành CNTT Việt Nam.

Laptop SGN đề xuất cấu hình máy tính phù hợp để bạn học và làm liên quan đến AI như sau:

CPU: Intel Core i5 hoặc AMD Ryzen 5, tối thiểu 4 nhân 8 luồng trở lên. Nếu học AI nâng cao thì cần cấu hình mạnh hơn là Intel Core i7 hoặc AMD Ryzen 7, tối thiểu 8 nhân 16 luồng.

• GPU: Nvidia GeForce GTX 1650 hoặc AMD Radeon RX 5500 XT. Nếu học AI nâng cao thì cần cấu hình mạnh hơn là Nvidia GeForce RTX 3070 hoặc AMD Radeon RX 6700 XT.
• RAM: 16GB. Nếu học AI nâng cao thì cần cấu hình RAM mạnh hơn là 32GB trở lên.
• Ổ cứng: SSD dung lượng 500GB. Nếu học AI nâng cao thì cần cấu hình SSD là 1TB trở lên.

Nên Chọn Laptop Gaming Hay Workstation Cho AI?

Lựa chọn giữa laptop gaming và workstation để phục vụ các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng, ngân sách và yêu cầu về hiệu suất của bạn.

Ưu & nhược điểm của laptop gaming khi chạy AI

Ưu điểm:

• Sức mạnh GPU vượt trội: Các laptop gaming đều được trang bị card đồ họa rời (GPU) hiệu suất cao.
• Giá cả phải chăng: So với một laptop workstation có cùng mức cấu hình, laptop gaming thường có giá rẻ hơn đáng kể, phù hợp với những người có ngân sách hạn chế.

Nhược điểm:

• Thiết kế hầm hố: Kiểu dáng gaming có thể không phù hợp với môi trường làm việc chuyên nghiệp hoặc doanh nghiệp.
• Hệ thống tản nhiệt hạn chế: Laptop gaming chủ yếu tối ưu cho trải nghiệm chơi game, nên khi chạy các tác vụ AI liên tục, nhiệt độ có thể tăng cao, ảnh hưởng đến hiệu suất xử lý.

Laptop Workstation – Giải pháp cho Machine Learning

Ưu điểm:

• Độ bền và độ ổn định cao: Laptop workstation được thiết kế cho công việc chuyên nghiệp, rất bền bỉ, phù hợp cho các tác vụ AI kéo dài.
• Tương thích tốt với phần mềm AI: Workstation thường được chứng nhận phần cứng cho các ứng dụng chuyên dụng như TensorFlow, PyTorch, đảm bảo tính tương thích và hiệu suất tối ưu.

Nhược điểm:

• Giá thành cao: Do được tối ưu hóa cho các nhu cầu chuyên sâu, laptop workstation có giá cao hơn laptop gaming, thậm chí gấp 1.5 – 2 lần.
• Tính di động kém: Trọng lượng nặng và kích thước lớn khiến workstation không thuận tiện khi di chuyển, đặc biệt đối với những người làm việc linh hoạt.

Vậy nên chọn Laptop Gaming hay Workstation để làm AI?

• Nếu bạn ưu tiên chi phí, cần một thiết bị có hiệu suất GPU cao nhưng không quá quan trọng độ bền lâu dài, laptop gaming là lựa chọn hợp lý.
• Nếu bạn làm việc với các dự án AI chuyên sâu, cần sự ổn định và tương thích tối đa với phần mềm chuyên dụng, workstation sẽ là sự đầu tư đáng giá.

Gợi Ý Laptop Chạy AI Tốt Tại LaptopSGN

Bên dưới là một vài mẫu Laptop có cấu hình chạy AI tốt tại Laptop SGN. Người dùng có thể tham khảo thêm:

i. Dell Prcision 5540

Dell Precision 5540 là một máy trạm di động mạnh mẽ và đáng chú ý của Dell. Đây là một sản phẩm được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu làm việc chuyên nghiệp trong lĩnh vực thiết kế đồ họa, kỹ thuật, và đa phương tiện.

Xem chi tiết: ĐÁNH GIÁ DELL PRECISION 5540

ii. Dell XPS 9320 plus

Với dòng XPS, Dell luôn nhắm đến người dùng yêu cầu cao về hiệu suất và thiết kế. XPS 9320 được trang bị bộ vi xử lý mạnh mẽ, bộ nhớ RAM lớn, màn hình đẹp và thiết kế nhỏ gọn.

Xem chi tiết: ĐÁNH GIÁ Dell XPS 9320 plus

iii. Lenovo Thinkpad T14s gen 2

Mẫu Thinkpad T14s gen 2 là một sản phẩm ra mắt cạnh tranh với dòng Dell Latitude 7420 vân carbon và bản vỏ nhôm phay sước. Đây cũng là một cách để các thương hiệu lớn cạnh tranh với nhau ở từng phân khúc của thị trường, tiếc là các dòng này cũng đều không được phân phối chính hãng tại Việt Nam, vì vậy người dùng không thể tiếp cận một cách chính thống mà thường phải thông qua các hàng nhập khẩu tiểu ngạch và xách tay về Việt Nam.

Xem chi tiết: Lenovo Thinkpad T14s gen 2

iv. Dell Alienware M16

Trang bị GPU NVIDIA GeForce RTX 4070/4090, phù hợp cho AI, Deep Learning và xử lý đồ họa cao cấp. Hệ thống tản nhiệt Cryo-Tech giúp duy trì hiệu suất ổn định khi chạy các tác vụ nặng. Màn hình 16 inch QHD+, tần số quét 165Hz mang lại trải nghiệm hiển thị mượt mà và sắc nét.

Xem chi tiết: Dell Alienware M16

Những Câu Hỏi Thường Gặp (FAQs)

Phần mềm AI phổ biến cần cấu hình tối thiểu ra sao?

Các phần mềm AI như TensorFlow, PyTorch yêu cầu cấu hình tối thiểu với CPU 4 lõi, RAM 8GB và GPU hỗ trợ CUDA (đối với NVIDIA). Để đảm bảo hiệu suất tốt, nên sử dụng CPU 6 lõi trở lên, RAM 16GB và GPU từ NVIDIA GTX 1660 trở lên.

Nên chọn GPU Nvidia hay AMD?

GPU NVIDIA thường được ưa chuộng trong cộng đồng AI do hỗ trợ tốt cho CUDA và có nhiều thư viện tối ưu. Tuy nhiên, GPU AMD cũng đang cải thiện và có thể là lựa chọn tốt với ngân sách hạn chế.

Có cần đầu tư eGPU cho AI không?

eGPU (External GPU) có thể là giải pháp cho những ai muốn nâng cấp hiệu suất đồ họa mà không thay thế toàn bộ laptop. Tuy nhiên, hiệu suất của eGPU có thể không bằng GPU tích hợp và chi phí đầu tư cũng khá cao.