Máy Chủ GPU - Tại sao sử dụng GPU thay vì chỉ CPU?

Máy Chủ GPU – Tại sao sử dụng GPU thay vì chỉ CPU?

Posted by: Phạm Đăng / On : May 22, 2025 /

Post Views: 262

Một trong những yếu tố quyết định đến tốc độ và hiệu quả của quá trình huấn luyện mô hình chính là phần cứng khi bạn sử dụng máy chủ GPU. Trong đó, GPU (Graphics Processing Unit) đã trở thành lựa chọn gần như mặc định để huấn luyện các mô hình học sâu, thay vì CPU truyền thống.

Vậy vì sao GPU lại phù hợp hơn cho nhiệm vụ này? Hãy cùng phân tích các lý do cốt lõi bên dưới.

GPU hỗ trợ xử lý song song ở quy mô cực lớn

Trong khi CPU được thiết kế để xử lý một số ít tác vụ tuần tự với hiệu năng cao, GPU lại được xây dựng để xử lý hàng ngàn tác vụ cùng lúc. Đây là điểm khác biệt mang tính kiến trúc phần cứng và cũng là nền tảng khiến GPU vượt trội trong các bài toán cần tính toán song song khổng lồ như huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo.

Một CPU thường có từ 4 đến 64 lõi xử lý mạnh, hoạt động linh hoạt, tối ưu cho các công việc cần luồng điều khiển logic phức tạp như chạy hệ điều hành, trình biên dịch hay phần mềm văn phòng. Trong khi đó, một GPU có thể có tới hàng nghìn lõi (cores), mỗi lõi đảm nhiệm những phép toán nhỏ đơn giản nhưng có thể chạy đồng thời, giúp xử lý một khối lượng lớn dữ liệu cùng lúc — điều rất cần trong deep learning, khi hàng triệu phép toán phải được thực hiện mỗi giây.

Tính toán ma trận là cốt lõi của deep learning, và Máy chủ GPU được thiết kế cho việc đó

Cốt lõi của hầu hết các thuật toán học sâu là các phép nhân ma trận quy mô lớn, lặp đi lặp lại hàng triệu lần. Đây không phải là phép nhân thông thường giữa hai con số, mà là một dạng xử lý phức tạp cần nhiều lớp vòng lặp để xử lý toàn bộ hàng và cột của ma trận đầu vào và trọng số.

Ví dụ, khi nhân ma trận A (kích thước 1024×2048) với ma trận B (kích thước 2048×1024), kết quả thu được là ma trận C có kích thước 1024×1024. Để tính một phần tử duy nhất C[i][j]C[i][j]C[i][j], bạn cần thực hiện 2048 phép nhân và cộng — và nhân với tổng số phần tử (~1 triệu), bạn cần khoảng 2 tỷ phép tính chỉ để hoàn thành một lần truyền dữ liệu qua mạng. GPU, với khả năng xử lý song song hàng nghìn phép toán cùng lúc, có thể phân chia công việc này thành hàng triệu luồng xử lý đồng thời, trong khi CPU buộc phải xử lý nối tiếp phần lớn các phép tính này, khiến hiệu năng thấp hơn rất nhiều.

Ví dụ dễ hình dung

Giả sử ta có hai ma trận:

Ma trận A: 1024 dòng × 2048 cột
Ma trận B: 2048 dòng × 1024 cột

Khi nhân A với B, ta thu được ma trận kết quả C có kích thước 1024 × 1024.

Điều đó có nghĩa: ma trận C có 1,048,576 phần tử (vì 1024 × 1024 = 1,048,576).

Mỗi phần tử trong C là cả một quy trình tính toán

Để tính ra một phần tử C[i][j]C[i][j]C[i][j], ta cần:

Lấy hàng thứ i của A
Lấy cột thứ j của B
Nhân từng cặp phần tử tương ứng trong hàng và cột (có 2048 cặp như vậy)
Cộng dồn lại → ra được giá trị cuối cùng tại C[i][j]C[i][j]C[i][j]

Như vậy, mỗi phần tử trong C cần thực hiện 2048 phép nhân và cộng.

Tổng số phép toán cần thiết là bao nhiêu?

Với 1,048,576 phần tử trong ma trận C, ta có:

1,048,576 phần tử × 2048 phép toán phần tử ≈ 2.1 tỷ phép toán

Và đó chỉ là một lần nhân ma trận trong mạng nơ-ron — trong thực tế, một mô hình AI sẽ phải thực hiện hàng ngàn lần như thế khi huấn luyện.

CPU hay GPU sẽ xử lý việc này hiệu quả hơn?

Nếu dùng CPU:
CPU thông thường chỉ có vài lõi (thường là 4 đến 16). Mỗi lõi phải xử lý hàng triệu phép toán nối tiếp nhau. Quá trình này diễn ra rất chậm và tốn nhiều thời gian, đôi khi phải tính từng hàng hoặc từng nhóm nhỏ.
Nếu dùng GPU:
GPU có hàng ngàn lõi nhỏ (lõi CUDA), được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý song song. Mỗi lõi có thể đảm nhiệm tính toán một phần tử, hoặc một nhóm nhỏ phần tử trong ma trận.

Kết quả là:

Tốc độ tăng lên gấp hàng chục, thậm chí hàng trăm lần
Một phép nhân ma trận có thể thực hiện chỉ trong vài mili-giây
Toàn bộ quá trình huấn luyện giảm từ nhiều giờ xuống còn vài phút, hoặc thậm chí vài giây

Máy chủ GPU băng thông bộ nhớ vượt trội, giúp truy xuất dữ liệu nhanh hơn

Không chỉ mạnh ở khâu tính toán, GPU còn sở hữu băng thông bộ nhớ lớn hơn rất nhiều so với CPU. Điều này giúp nó đọc, ghi và di chuyển dữ liệu giữa các vùng nhớ nhanh hơn — một yếu tố cực kỳ quan trọng khi huấn luyện AI với tập dữ liệu lớn.

Trong khi CPU thông thường sử dụng RAM DDR4 hoặc DDR5 với băng thông khoảng 20–40 GB/s, thì GPU sử dụng bộ nhớ GDDR6 hoặc HBM2 với tốc độ có thể lên đến hàng trăm GB/s, thậm chí hơn 1000 GB/s ở các dòng cao cấp. Nhờ đó, GPU có thể xử lý các batch dữ liệu lớn trong thời gian ngắn hơn, tránh được tình trạng “nghẽn cổ chai” khi truyền dữ liệu giữa bộ nhớ và bộ xử lý.

Các framework AI hiện đại được tối ưu để chạy trên GPU

Không chỉ phần cứng, mà hệ sinh thái phần mềm cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy GPU trở thành tiêu chuẩn cho AI. Các framework phổ biến như TensorFlow, PyTorch, JAX và MXNet đều hỗ trợ GPU một cách tối ưu và dễ sử dụng.

Chỉ với một dòng lệnh, bạn có thể chuyển toàn bộ dữ liệu và mô hình từ CPU sang GPU trong các framework này. Ngoài ra, chúng còn tận dụng các thư viện chuyên biệt của NVIDIA như cuBLAS (tối ưu nhân ma trận) và cuDNN (tối ưu mạng neuron tích chập), giúp đẩy nhanh tốc độ tính toán một cách đáng kể. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI tập trung vào thuật toán mà không phải lo tối ưu quá sâu phần cứng.

Huấn luyện nhanh hơn đồng nghĩa tiết kiệm thời gian và chi phí

Tốc độ huấn luyện là yếu tố sống còn trong nghiên cứu và triển khai AI, đặc biệt khi làm việc với các mô hình lớn hoặc dữ liệu phức tạp. GPU không chỉ giúp huấn luyện nhanh hơn mà còn tiết kiệm năng lượng, giảm chi phí thuê máy chủ hoặc sử dụng dịch vụ cloud.

Ví dụ thực tế, một mô hình GPT nhỏ có thể mất đến 2–3 ngày để huấn luyện bằng CPU, trong khi chỉ cần vài giờ nếu chạy trên GPU RTX 3090. Ở quy mô lớn hơn, với các mô hình như GPT-3 hoặc các mô hình multi-modal hiện đại, việc không dùng GPU gần như khiến quá trình huấn luyện trở nên bất khả thi. Vì vậy, GPU không chỉ là công cụ tăng tốc, mà còn là điều kiện bắt buộc để huấn luyện AI hiệu quả trong thời đại hiện nay.

Máy chủ GPU – Giải pháp hiệu quả cho đào tạo AI hiện đại

Máy chủ GPU cho phép bạn tiếp cận các tài nguyên tính toán mạnh mẽ, đồng thời giảm bớt chi phí bảo trì và nâng cấp hệ thống. Bên cạnh đó, máy chủ GPU giúp tăng tính linh hoạt, bạn có thể dễ dàng mở rộng hoặc thu nhỏ quy mô tài nguyên theo nhu cầu thực tế của dự án. Điều này tối ưu hóa chi phí, đồng thời đẩy nhanh tiến độ huấn luyện mô hình AI, giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.