Giải pháp huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn
Cụm GPU cho huấn luyện LLM từ đầu: chọn bộ nhớ GPU theo số tham số, mạng nội cụm không nghẽn, tầng lưu trữ nạp dữ liệu kịp và bài toán điện – làm mát phải giải trước khi mua máy.
Khám phá ngayThiết kế hạ tầng máy chủ AI theo đúng khối lượng công việc thật: mô hình cần huấn luyện hay suy luận, số người dùng đồng thời, dung lượng dữ liệu, ngân sách điện và làm mát của phòng máy. Mỗi phương án gồm cấu hình máy chủ, số GPU, tầng lưu trữ, mạng nội cụm và lộ trình mở rộng.
Cụm GPU cho huấn luyện LLM từ đầu: chọn bộ nhớ GPU theo số tham số, mạng nội cụm không nghẽn, tầng lưu trữ nạp dữ liệu kịp và bài toán điện – làm mát phải giải trước khi mua máy.
Khám phá ngayHạ tầng phục vụ mô hình cho người dùng cuối: tính bộ nhớ GPU theo số phiên đồng thời, chọn giữa nhiều GPU nhỏ và ít GPU lớn, tối ưu chi phí trên mỗi lượt truy vấn.
Khám phá ngayTinh chỉnh mô hình mở bằng dữ liệu nội bộ với LoRA và QLoRA: cấu hình phần cứng tối thiểu, cách chuẩn bị dữ liệu và khi nào tinh chỉnh không phải lời giải đúng.
Khám phá ngayHạ tầng cho nhận diện đối tượng, kiểm tra chất lượng và phân tích video giám sát: tính GPU theo số luồng camera, xử lý tại biên hay tập trung, giải mã video bằng phần cứng.
Khám phá ngayHạ tầng cho trợ lý nội bộ, tìm kiếm ngữ nghĩa và phân loại tài liệu tiếng Việt: chọn mô hình nền, kiến trúc RAG, và vì sao dữ liệu tiếng Việt cần cấu hình khác.
Khám phá ngayCụm HPC cho mô phỏng khoa học và kỹ thuật: vì sao HPC cần FP64 còn AI thì không, chọn mạng nội cụm, hệ thống tệp song song và bộ điều phối tác vụ.
Khám phá ngayHạ tầng cho mô phỏng CFD, phân tích kết cấu và thiết kế kỹ thuật: chọn giữa máy trạm mạnh và cụm nhiều node, bài toán bản quyền phần mềm, và cách tính RAM.
Khám phá ngayHạ tầng cho studio dựng phim, kiến trúc và quảng cáo: máy trạm GPU cho từng nghệ sĩ, cụm render tập trung, và cách chọn giữa bộ nhớ GPU và số nhân CUDA.
Khám phá ngayHạ tầng cho kho dữ liệu và phân tích: khi nào GPU tăng tốc được truy vấn, cách phân tầng lưu trữ, và vì sao RAM thường là khoản đầu tư hiệu quả nhất.
Khám phá ngayLộ trình xây hạ tầng AI nội bộ từ máy đầu tiên tới cụm nhiều node: bắt đầu từ đâu, khi nào mở rộng, và những khoản chi phí thường bị bỏ sót.
Khám phá ngayHạ tầng GPU dùng chung cho giảng dạy và nghiên cứu: chia GPU cho nhiều sinh viên, quản lý hạn mức, và cách tận dụng ngân sách đầu tư một lần.
Khám phá ngayXây dịch vụ cho thuê GPU: chọn giữa cho thuê nguyên máy và chia nhỏ, tính chi phí trên mỗi giờ GPU, và những yếu tố quyết định biên lợi nhuận.
Khám phá ngayGiải pháp máy chủ AI là toàn bộ hạ tầng cần thiết để một mô hình chạy được ổn định trong môi trường sản xuất: máy chủ và GPU lo phần tính toán, tầng lưu trữ giữ dữ liệu ở nơi GPU đọc được đủ nhanh, mạng nội cụm nối các node lại với nhau, và hệ thống điện cùng làm mát chịu được tải chạy liên tục nhiều tháng.
Trả lời trực tiếp: số GPU không phải điểm khởi đầu. Điểm khởi đầu là mô hình bạn định chạy và mục tiêu sử dụng — huấn luyện từ đầu, tinh chỉnh mô hình có sẵn, hay chỉ suy luận phục vụ người dùng. Ba mục tiêu đó dẫn tới ba cấu hình hoàn toàn khác nhau về bộ nhớ GPU, băng thông giữa các GPU và tầng lưu trữ. Chọn máy trước rồi mới nghĩ tới bài toán là cách nhanh nhất để mua thừa hoặc mua thiếu.
Điểm nghẽn hay bị bỏ sót nhất không nằm ở GPU mà ở hai chỗ: dữ liệu không được nạp kịp khiến GPU chạy ngắt quãng, và phòng máy không đủ điện hoặc không đủ khả năng thoát nhiệt nên máy phải giảm xung. Phần khảo sát hạ tầng vì vậy luôn đi trước phần chọn thiết bị trong mọi dự án chúng tôi triển khai.
Các trang bên dưới đi vào từng bài toán cụ thể: huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn, suy luận và triển khai, thị giác máy tính, tính toán hiệu năng cao, dựng hình và đồ hoạ 3D, phân tích dữ liệu lớn, hạ tầng AI cho doanh nghiệp, cho trường đại học và viện nghiên cứu, và cụm GPU cho nhà cung cấp dịch vụ đám mây.
Mua máy chủ AI trọn gói — tư vấn cấu hình theo bài toán, khảo sát điện và làm mát, bàn giao máy đã cài sẵn môi trường chạy được.
Sản phẩm được quản lý theo đúng model và Part Number của hãng, gồm cả hậu tố về cấu hình GPU, số socket, loại nguồn và khay ổ cứng. Điều này giúp tránh nhầm cấu hình khi đặt hàng và khi bảo hành.
Hỗ trợ chọn GPU, CPU, dung lượng RAM, ổ NVMe, nguồn và phương án làm mát theo đúng mô hình bạn định chạy, số người dùng đồng thời và ngân sách điện của phòng máy.
Mỗi sản phẩm được đối chiếu với datasheet và tài liệu kỹ thuật của hãng, hiển thị rõ thông số, mã đặt hàng, tình trạng vòng đời, thành phần đi kèm và sản phẩm tương thích.