Trong thời đại công nghệ phát triển không ngừng, việc sở hữu một chiếc PC hỗ trợ AI (trí tuệ nhân tạo) trở thành yêu cầu thiết yếu cho nhiều người dùng, đặc biệt là những ai làm việc với các dự án nặng về tài nguyên hoặc cần tăng cường hiệu suất làm việc. Khi quyết định mua một PC AI, bạn cần xem xét kỹ lưỡng các thông số kỹ thuật quan trọng để đảm bảo thiết bị đáp ứng được nhu cầu của mình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá 4 thông số quan trọng mà bạn cần so sánh khi chọn mua PC AI.
1. CPU
Để một CPU có khả năng xử lý AI, điều quan trọng nhất là nó phải tích hợp Đơn vị Xử lý Thần kinh (NPU). NPU là phần cứng chuyên dụng, giúp giảm tải cho các lõi xử lý chính và chip đồ họa. Hiện nay, dòng chip Core Ultra của Intel và dòng Ryzen 8040 của AMD là những lựa chọn hàng đầu trong không gian x86, cả hai đều có NPU tích hợp.
Dòng chip Core Ultra từ dòng Meteor Lake của Intel cung cấp khoảng 10 tera hoạt động mỗi giây (TOPS) chỉ riêng cho NPU, trong khi đó, dòng chip Ryzen 8040 của AMD có NPU với 16 TOPS. Tuy nhiên, cảnh quan AI đang phát triển nhanh chóng. Qualcomm đã nâng cao chuẩn mực với chip Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus, tích hợp Hexagon NPU với 45 TOPS.
Các bộ vi xử lý Lunar Lake của Intel, ra mắt vào giữa tháng 7 năm 2024, được đồn đoán sẽ có NPU với khả năng 48 TOPS. AMD cũng không kém cạnh với dòng chip Ryzen AI 300 thế hệ tiếp theo ra mắt tại Computex 2024, hứa hẹn 50 TOPS hiệu suất AI.
Tuy nhiên, số lượng TOPS không phải là tất cả. Trong khi NPU xử lý các nhiệm vụ cụ thể của AI, bạn vẫn cần một bộ xử lý có thể đáp ứng nhu cầu tính toán hàng ngày. Hãy tìm các chip có sự cân bằng tốt giữa hiệu suất lõi đơn và lõi đa. Các chip Core Ultra 7 và Core Ultra 9 của Intel, cũng như Ryzen 9 8945HS của AMD, là những lựa chọn vững chắc, cung cấp hiệu suất tính toán mạnh mẽ bên cạnh khả năng AI của chúng.
2. GPU
Chip CPU AI với logo của các công ty công nghệ
Nếu bạn nghiêm túc về AI, GPU của NVIDIA nên là ưu tiên hàng đầu. Dòng RTX của họ, từ RTX 2060 đến RTX 4090, đã thiết lập tiêu chuẩn vàng cho hiệu suất AI trong phần cứng dành cho người tiêu dùng. NVIDIA nổi bật với hệ sinh thái CUDA và các công nghệ như TensorRT, cung cấp lợi thế lớn về hỗ trợ phần mềm và tối ưu hóa cho các nhiệm vụ AI.
AMD cũng đã đạt được những bước tiến đáng kể với kiến trúc RDNA của mình, đặc biệt là dòng Radeon (RX 7000, 6700 XT, v.v.). Những GPU này được thiết kế với tăng tốc AI, cung cấp hiệu suất cạnh tranh cho các nhiệm vụ AI cục bộ và các nhiệm vụ học máy quy mô lớn. Mặc dù chúng có thể không có hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ như NVIDIA, nhưng chúng rất đáng cân nhắc, đặc biệt nếu bạn tìm kiếm một lựa chọn tiết kiệm chi phí mà không hy sinh quá nhiều hiệu suất.
Intel, một người chơi mới trong thị trường GPU rời rạc, cũng đang tạo ra sự chú ý với GPU Arc của mình. Điều thú vị là chúng được tích hợp vào các bộ xử lý Core Ultra của Intel, cung cấp một combo CPU-GPU chặt chẽ có thể xử lý công việc AI một cách mượt mà. Ứng dụng AI Playground của họ là một điểm cộng, giúp người mới bắt đầu dễ dàng thử nghiệm với AI trên PC của mình.
Về phía Qualcomm, chip Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus đi kèm với GPU Adreno tích hợp mạnh mẽ nhằm tăng cường xử lý AI.
Cuối cùng, đừng quên về tiêu thụ điện năng và làm mát. Các nhiệm vụ AI hiệu suất cao có thể đẩy GPU đến giới hạn của nó, vì vậy hãy đảm bảo nguồn điện và giải pháp làm mát của PC AI có thể xử lý GPU mà bạn chọn. Không có gì gây thất vọng hơn là hiệu suất AI bị giảm do PC không thể duy trì nhiệt độ.
3. RAM
Việc chạy các mô hình AI cục bộ, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đòi hỏi rất nhiều bộ nhớ. Có những thông tin trái chiều về việc bạn cần bao nhiêu RAM. Mặc dù có tin đồn rằng Microsoft có thể yêu cầu tối thiểu 16GB cho PC AI, chúng ta đã thấy ví dụ như Dell XPS 13 chỉ có 8GB. Tuy nhiên, đừng để điều này đánh lừa bạn; 8GB có thể sẽ không đủ cho bất kỳ nhiệm vụ AI nghiêm túc nào. Tôi khuyên bạn nên không chọn gì dưới 16GB nếu bạn nghiêm túc về việc chạy các nhiệm vụ AI cục bộ, với 32GB hoặc thậm chí 64GB là lý tưởng nếu ngân sách của bạn cho phép.
Một yếu tố khác cần xem xét là loại RAM. Tôi khuyên bạn nên tìm các tiêu chuẩn DDR mới nhất (DDR5, tính đến thời điểm viết bài) cho PC AI. DDR5 tăng gấp đôi hiệu suất của DDR4, tạo ra sự khác biệt đáng kể trong tốc độ xử lý AI.
4. Phần Mềm
Khi xem xét một PC AI, hệ sinh thái phần mềm cũng quan trọng không kém các thông số phần cứng. Trước hết, bạn cần đảm bảo rằng PC chạy Windows 11 (và có thể là các phiên bản Windows sau này). Microsoft đã đầu tư mạnh vào tích hợp AI, với các tính năng như Windows Copilot và Windows Studio Effects trở thành trung tâm của trải nghiệm người dùng. Họ cũng đã thử nghiệm các tính năng như Windows Recall, mà thực sự nghe có vẻ hơi quá mức về quyền riêng tư đối với một số người.
Ngoài ra, hãy tìm các máy tính xách tay với phím Copilot chuyên dụng. Đó là dấu hiệu chắc chắn rằng bạn đang xem xét một PC AI thực thụ.
Logo Microsoft Copilot trên bàn phím thay vì phím Windows
Kiểm Tra Máy Tính Có Chip AI Không
Bạn có một vài tùy chọn đơn giản để kiểm tra xem máy tính của mình có được trang bị AI không. Phương pháp dễ nhất là sử dụng Trình quản lý Tác vụ của Windows. Chỉ cần nhấp chuột phải vào thanh tác vụ, chọn Cài đặt thanh tác vụ, và điều hướng đến tab Hiệu suất. Nếu bạn thấy NPU được liệt kê cùng với CPU và GPU của bạn, chúc mừng – bạn có một PC được trang bị AI.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Trình quản lý Thiết bị để có cái nhìn chi tiết hơn. Mở nó và tìm Intel AI Boost trên hệ thống Intel hoặc AMD IPU Device trên hệ thống AMD. Sự hiện diện của bất kỳ mục nào trong số này xác nhận rằng PC của bạn đã được trang bị cho các nhiệm vụ AI.
Đáng chú ý là nếu bạn chắc chắn rằng thiết bị của mình nên có NPU nhưng bạn không thấy nó được liệt kê, bạn có thể đang gặp vấn đề về driver. Để giải quyết điều này, bạn có thể xem xét việc chạy Windows Update hoặc tải xuống các driver mới nhất từ trang web của nhà sản xuất.
1. Tại sao NPU lại quan trọng trong PC AI?
NPU giúp xử lý các nhiệm vụ AI một cách hiệu quả, giảm tải cho CPU và GPU, từ đó tăng hiệu suất tổng thể của hệ thống.
2. GPU nào tốt nhất cho AI?
NVIDIA RTX series thường được coi là lựa chọn hàng đầu cho AI nhờ vào hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ. Tuy nhiên, AMD Radeon series cũng là một lựa chọn đáng cân nhắc với giá cả hợp lý hơn.
3. Bao nhiêu RAM là đủ cho PC AI?
Ít nhất 16GB RAM là cần thiết cho các nhiệm vụ AI cơ bản, nhưng 32GB hoặc 64GB sẽ tối ưu hơn cho các mô hình lớn và phức tạp hơn.
4. Tại sao DDR5 lại quan trọng cho PC AI?
DDR5 cung cấp hiệu suất cao hơn so với DDR4, giúp tăng tốc độ xử lý AI và cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống.
5. Phần mềm nào quan trọng cho PC AI?
Windows 11 với các tính năng AI tích hợp như Windows Copilot là lựa chọn tốt nhất hiện tại. Các ứng dụng như AI Playground của Intel cũng rất hữu ích.
6. Làm thế nào để kiểm tra xem máy tính có chip AI không?
Sử dụng Trình quản lý Tác vụ hoặc Trình quản lý Thiết bị để kiểm tra sự hiện diện của NPU hoặc các thiết bị AI khác.
7. Tôi nên làm gì nếu không thấy NPU trên PC của mình?
Kiểm tra và cập nhật driver từ trang web của nhà sản xuất hoặc chạy Windows Update để đảm bảo hệ thống nhận diện được NPU.
Kết Luận
Khi chọn mua một PC AI, việc xem xét kỹ lưỡng các thông số kỹ thuật như CPU, GPU, RAM và phần mềm là rất quan trọng. Mỗi yếu tố đều đóng vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo hiệu suất và khả năng xử lý AI của hệ thống. Hãy đảm bảo rằng bạn chọn một PC có thể đáp ứng nhu cầu công việc và dự án của bạn một cách hiệu quả.
Nếu bạn đang tìm kiếm thêm thông tin về công nghệ, hãy ghé thăm Tạp Chí Mobile. Để khám phá thêm các bài viết về công nghệ, hãy truy cập chuyên mục Tech.
