Xu hướng AI Local đang bùng nổ. Để tự chạy các model AI tại nhà mà không tốn phí thuê Cloud GPU, bạn cần một cỗ máy trạm (Workstation) được tối ưu hóa đúng cách.
1. Tại sao VRAM quan trọng nhất?
Khi load một model AI (ví dụ SDXL hoặc Llama-3-70B), toàn bộ model đó phải được nạp vào VRAM của Card đồ họa. Nếu tràn VRAM, hệ thống sẽ phải dùng RAM hệ thống (System RAM) chậm hơn hàng chục lần, khiến tốc độ generation giảm thê thảm.
- Tối thiểu: 12GB VRAM (RTX 3060 12GB, RTX 4070) - Đủ cho Stable Diffusion cơ bản.
- Khuyên dùng: 16GB - 24GB VRAM (RTX 4060 Ti 16GB, RTX 3090, RTX 4090) - Chạy tốt SDXL, Llama 13B.
2. Hệ sinh thái CUDA & NVIDIA
Mặc dù AMD đang nỗ lực với ROCm, nhưng thực tế NVIDIA CUDA vẫn là tiêu chuẩn ngành. Hầu hết các thư viện (PyTorch, TensorFlow) đều hỗ trợ CUDA tốt nhất và ổn định nhất.
3. Các thành phần khác
- RAM hệ thống: Nên gấp đôi dung lượng VRAM. Nếu dùng GPU 24GB, hãy lắp tối thiểu 64GB RAM.
- SSD: Bắt buộc dùng NVMe Gen 4 để load model nhanh (model file thường nặng vài chục GB).
- Nguồn (PSU): Khi chạy training, GPU sẽ load 100% liên tục. Hãy chọn nguồn Tier A (Corsair RM, Seasonic) để tránh sập nguồn giữa chừng.
Chia sẻ bài viết này:
