Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy những đổi mới giúp nâng cao hiệu suất, hiệu quả và năng lực xử lý. Khi nhu cầu về các ứng dụng AI tiếp tục tăng, phần cứng hỗ trợ các công nghệ này cũng đang phát triển rất nhanh. Trong số các thành phần cốt lõi của một hệ thống sẵn sàng cho AI, lưu trữ (storage) và bộ nhớ (memory/RAM) đóng vai trò then chốt, quyết định AI vận hành hiệu quả đến mức nào.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu: PC AI là gì, các yêu cầu về lưu trữ và bộ nhớ, tác động của AI đến sự phát triển phần cứng, các nhà sản xuất dẫn đầu, những sản phẩm mới nhất hiện có, và các xu hướng tương lai trên thị trường phần cứng AI.

Các thành phần phần cứng chuyên dụng

PC AI về bản chất là một máy tính cá nhân được thiết kế để tối ưu cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo – từ machine learning, deep learning cho tới data analyst.

Khác với PC truyền thống (thường tối ưu cho các tác vụ tính toán tổng quát), PC AI được trang bị các thành phần phần cứng chuyên dụng giúp tăng cường khả năng xử lý:

• CPU hiệu năng cao
• GPU mạnh để tăng tốc tính toán song song
• Giải pháp lưu trữ tốc độ cao (Storage)
• Dung lượng bộ nhớ (RAM) lớn

Hiệu quả thực tế của PC AI phụ thuộc rất nhiều vào lưu trữ mạnh mẽ và bộ nhớ dồi dào, cho phép hệ thống xử lý những bộ dữ liệu lớn mà các ứng dụng AI thường yêu cầu.

Sự phát triển của lưu trữ và bộ nhớ dành cho PC AI đã tăng tốc nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của AI.

Khi các ứng dụng như machine learning, deep learning, phân tích dữ liệu trở nên phổ biến và phức tạp hơn, nhu cầu về phần cứng nhanh hơn, hiệu quả hơn trở nên tối quan trọng.

Thời gian đầu, hệ thống chủ yếu dựa vào ổ cứng HDD truyền thống và dung lượng RAM hạn chế. Ngày nay, PC AI hiện đại đã chuyển sang sử dụng SSD tốc độ cao và RAM dung lượng lớn, giúp:

• Giảm thời gian tải dữ liệu
• Tăng tốc huấn luyện mô hình
• Cải thiện trải nghiệm tổng thể khi làm việc với dataset lớn

Yêu cầu về lưu trữ (Storage)

Với PC AI, loại lưu trữ được chọn có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu năng.

SSD (Solid State Drive) thường được ưu tiên hơn HDD (Hard Disk Drive) vì:

• Tốc độ đọc/ghi nhanh hơn rất nhiều
• Độ trễ thấp hơn
• Phù hợp cho việc truy xuất dataset lớn liên tục

Các yếu tố quan trọng đối với lưu trữ gồm:

1. Tốc độ (Speed)

• SSD, đặc biệt là NVMe (Non-Volatile Memory Express), cung cấp tốc độ truyền dữ liệu vượt trội so với HDD.
• Điều này cực kỳ quan trọng cho các ứng dụng AI cần xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc liên tục đọc/ghi dữ liệu lớn.

• Nhiều tác vụ AI làm việc với bộ dữ liệu có kích thước tính bằng terabyte (TB).
• Do đó, giải pháp lưu trữ phải có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu dataset lớn cho huấn luyện (training) và suy luận (inference).

• PC AI thường chạy dưới tải nặng trong thời gian dài.
• Thiết bị lưu trữ cần bền bỉ và đáng tin cậy.
• SSD thường chịu được khối lượng ghi/đọc cao tốt hơn HDD, mang lại tuổi thọ cao hơn trong môi trường khắc nghiệt.

Yêu cầu về bộ nhớ (Memory / RAM)

Bộ nhớ (RAM) cũng quan trọng không kém trong hiệu năng của PC AI. Đây là nơi mô hình và dữ liệu được nạp vào khi xử lý.

1. Dung lượng (Capacity)

• Các mô hình AI có thể tiêu tốn rất nhiều RAM.
• Thông thường:
• Tối thiểu 16GB RAM cho các tác vụ AI cơ bản
• 32GB hoặc nhiều hơn cho ứng dụng phức tạp, mô hình lớn, batch size lớn

• RAM nhanh hơn giúp tăng đáng kể hiệu năng.
• DDR4 và DDR5 ngày càng được ưa chuộng nhờ băng thông cao, rất quan trọng khi xử lý dataset lớn.

• Dual-channel, quad-channel cho phép truy cập dữ liệu song song, tăng băng thông và tốc độ tính toán.

Ảnh hưởng của AI đối với sự phát triển lưu trữ và bộ nhớ

Sự trỗi dậy của AI đang tái định hình cách phát triển công nghệ lưu trữ và bộ nhớ:

• Tăng tốc độ và dung lượng để đáp ứng workload AI
• Xu hướng SSD dung lượng lớn cho huấn luyện và suy luận

Ngoài ra, nhiều kiến trúc bộ nhớ mới được tạo ra riêng cho AI, ví dụ:

• HBM (High Bandwidth Memory):
• Tốc độ dữ liệu rất cao
• Tiêu thụ điện năng thấp hơn so với RAM truyền thống

Các công ty cũng đang nghiên cứu tích hợp lưu trữ và bộ nhớ trên cùng một chip nhằm:

• Giảm độ trễ
• Tăng hiệu quả tổng thể
• Tối ưu luồng dữ liệu từ bộ nhớ đến đơn vị xử lý

Các nhà sản xuất hàng đầu về lưu trữ và bộ nhớ cho AI

• Samsung: SSD hiệu năng cao, NVMe tối ưu cho AI
• Western Digital: SSD và HDD cho dữ liệu lớn
• Kingston: RAM DDR4/DDR5 và SSD NVMe ổn định, hiệu năng cao
• Transcend: SSD bền bỉ cho môi trường dữ liệu nặng
• Crucial (Micron): Giải pháp RAM và SSD tối ưu cho workload AI

Xu hướng tương lai trên thị trường phần cứng AI

Thị trường phần cứng AI sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh, đặc biệt là AI biên (edge AI):

• Thiết bị IoT
• Camera
• Gateway, thiết bị nhúng

Điều này đòi hỏi:

• Lưu trữ và bộ nhớ nhỏ gọn, hiệu năng cao
• Hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt

Xu hướng nổi bật:

• Tích hợp sâu giữa lưu trữ và bộ nhớ
• Ưu tiên hiệu quả năng lượng
• Ứng dụng AI trực tiếp trong phần cứng để:
• Tối ưu hiệu năng
• Quản lý lỗi
• Nâng cao độ tin cậy

Nghiên cứu và phát triển liên tục được kỳ vọng sẽ tạo ra đột phá mới với:

• Dung lượng cao hơn
• Độ trễ thấp hơn
• Tốc độ cao hơn