4 thông số kỹ thuật cần lưu ý khi mua PC AI

Bạn có đang gặp khó khăn trong việc theo kịp khối lượng công việc hoặc các dự án phụ đòi hỏi nhiều tài nguyên không? Máy tính xách tay cũ của bạn có thể cần nâng cấp và PC AI là một lựa chọn. Nhưng trước khi mua, bạn phải cân nhắc các thông số kỹ thuật và tính năng quan trọng sau.

1. CPU

Điều quan trọng cần tìm kiếm ở một CPU có khả năng AI là sự hiện diện của Neural Processing Unit (NPU). Phần cứng chuyên dụng này được thiết kế riêng để xử lý khối lượng công việc AI, giảm gánh nặng cho các lõi xử lý chính và chip đồ họa. Dòng Core Ultra của Intel và bộ xử lý dòng Ryzen 8040 của AMD hiện đang dẫn đầu trong không gian x86, cả hai đều có NPU tích hợp.

Các chip Core Ultra của Intel từ dòng Meteor Lake cung cấp khoảng 10 tera hoạt động mỗi giây (TOPS) chỉ riêng cho NPU, trong khi bộ xử lý dòng Ryzen 8040 của AMD có NPU với 16 TOPS. Điều này có vẻ ấn tượng, nhưng cần lưu ý rằng bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng. Qualcomm đã nâng cấp chip Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus, tích hợp NPU Hexagon, cung cấp 45 TOPS.

Bộ xử lý Lunar Lake của Intel, phát hành vào khoảng giữa tháng 7 năm 2024, được đồn đoán là có NPU với khả năng xử lý 48 TOPS. AMD cũng không kém cạnh, với chip Ryzen AI 300 thế hệ tiếp theo được phát hành tại Computex 2024 hứa hẹn hiệu suất AI đạt 50 TOPS.

Nhưng số liệu TOPS thô không phải là tất cả. Mặc dù NPU xử lý các tác vụ dành riêng cho AI, nhưng bạn vẫn muốn có một bộ xử lý có thể theo kịp nhu cầu điện toán hàng ngày của mình. Hãy tìm những con chip có sự cân bằng tốt giữa hiệu suất lõi đơn và đa lõi. Bộ xử lý Core Ultra 7 và Core Ultra 9 của Intel, cũng như Ryzen 9 8945HS của AMD, là những lựa chọn chắc chắn mang lại hiệu suất điện toán chung mạnh mẽ cùng với khả năng AI của chúng.

2. GPU

Nếu bạn nghiêm túc về AI, GPU NVIDIA nên đứng đầu danh sách. Dòng RTX của hãng, từ RTX 2060 cho đến RTX 4090 khủng khiếp, đã thiết lập tiêu chuẩn vàng cho hiệu suất AI trong phần cứng dành cho người tiêu dùng. Điểm tạo nên sự khác biệt của NVIDIA là hệ sinh thái CUDA và các công nghệ như TensorRT, mang lại lợi thế lớn về mặt hỗ trợ phần mềm và tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI.

AMD cũng đã có những bước tiến đáng kể với kiến ​​trúc RDNA của mình, đặc biệt là trong dòng Radeon (RX 7000, 6700 XT, v.v...). Các GPU này được thiết kế với mục tiêu tăng tốc AI, mang lại hiệu suất cạnh tranh cho khối lượng công việc AI cục bộ và những tác vụ Machine Learning quy mô lớn. Mặc dù chúng có thể chưa có cùng hệ sinh thái phần mềm như NVIDIA, nhưng chúng chắc chắn đáng để cân nhắc, đặc biệt nếu bạn đang tìm kiếm một tùy chọn thân thiện với ngân sách hơn mà không phải hy sinh quá nhiều hiệu suất.

Intel, một công ty mới nổi trên thị trường GPU rời, cũng đang tạo nên làn sóng với GPU Arc của mình. Những GPU này đặc biệt thú vị vì chúng được tích hợp vào bộ xử lý Core Ultra của Intel, cung cấp sự kết hợp CPU-GPU chặt chẽ có thể xử lý công việc AI một cách trơn tru. Ứng dụng AI Playground của chúng là một điểm nhấn tuyệt vời, giúp người mới dễ dàng mày mò AI trên PC của họ hơn.

Về phía Qualcomm, chip Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus của hãng đi kèm với GPU Adreno tích hợp được cải tiến nhằm tăng cường khả năng xử lý AI.

Cuối cùng, đừng quên mức tiêu thụ điện năng và làm mát. Khối lượng công việc AI hiệu suất cao có thể đẩy GPU đến giới hạn của chúng, vì vậy hãy đảm bảo rằng giải pháp cung cấp điện và làm mát PC AI của bạn có thể xử lý được GPU mà bạn chọn. Không có gì khó chịu hơn việc làm chậm hiệu suất AI vì PC của bạn không thể theo kịp nhiệt lượng tỏa ra.

3. RAM

Việc chạy các mô hình AI cục bộ, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tốn rất nhiều bộ nhớ. Có một số thông điệp trái chiều về lượng RAM mà bạn thực sự cần. Mặc dù có tin đồn rằng Microsoft có thể yêu cầu tối thiểu 16GB cho PC AI, chúng ta đã thấy những ví dụ như XPS 13 của Dell chỉ có 8GB. Tuy nhiên, đừng để điều này đánh lừa bạn; 8GB có thể không đủ cho bất kỳ khối lượng công việc AI nghiêm túc nào. Không nên chọn bất kỳ loại RAM nào dưới 16GB nếu bạn nghiêm túc muốn chạy các tác vụ AI cục bộ, với 32GB hoặc thậm chí 64GB là lý tưởng nếu ngân sách cho phép.

Một yếu tố khác cần xem xét là loại RAM. Nên tìm kiếm các tiêu chuẩn DDR mới nhất (DDR5, tính đến thời điểm bài viết) cho PC AI. DDR5 tăng gấp đôi hiệu suất của DDR4, tạo ra sự khác biệt đáng kể về tốc độ xử lý AI.

4. Phần mềm

Khi cân nhắc về PC AI, hệ sinh thái phần mềm cũng quan trọng như thông số kỹ thuật phần cứng. Trước hết, bạn sẽ muốn đảm bảo PC đang chạy Windows 11 (và có thể là các phiên bản Windows mới hơn). Microsoft đã đầu tư rất nhiều vào tích hợp AI, với các tính năng như Windows Copilot và Windows Studio Effects trở thành trọng tâm cho trải nghiệm của người dùng. Nó cũng đã thử nghiệm các tính năng như Windows Recall, thành thật mà nói, nghe có vẻ hơi xâm phạm quyền riêng tư đối với một số người.

Ngoài ra, hãy tìm máy tính xách tay có phím Copilot chuyên dụng. Đó là dấu hiệu chắc chắn cho thấy bạn đang xem xét một chiếc PC AI thực sự.

Máy tính của bạn có chip AI không? Đây là cách kiểm tra!

Bạn có một vài tùy chọn đơn giản để kiểm tra xem máy tính của mình có được hỗ trợ AI hay không. Phương pháp dễ nhất là sử dụng Windows Task Manager. Chỉ cần nhấp chuột phải vào thanh tác vụ, nhấp vào Taskbar settings và điều hướng đến tab Performance. Nếu bạn thấy NPU được liệt kê bên cạnh CPU và GPU, xin chúc mừng - bạn đã có PC hỗ trợ AI.

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Device Manager để xem chi tiết hơn. Mở nó ra và tìm kiếm 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 được trang bị cho các tác vụ AI.

Cần lưu ý rằng nếu bạn chắc chắn rằng thiết bị của mình phải có NPU nhưng không thấy nó được liệt kê, bạn có thể đang gặp sự cố về driver. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể cân nhắc chạy Windows Update hoặc tải xuống driver mới nhất từ ​​trang web của nhà sản xuất.