Trong quá trình phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), việc lựa chọn mô hình phù hợp không chỉ phụ thuộc vào khả năng xử lý. Người dùng còn cần biết mô hình được phát triển cho mục đích nào, hiệu năng ra sao và có những giới hạn gì. Model Cards […]
Sức mạnh và sự ổn định hội tụ trong NVIDIA RTX A5000, GPU chuyên nghiệp được thiết kế để xử lý các tác vụ AI, dựng hình 3D và render video phức tạp. Với 24GB bộ nhớ GDDR6 ECC và kiến trúc Ampere tiên tiến, đến 2026, A5000 giúp các nhà thiết kế, kỹ sư […]
Python 3 là phiên bản thế hệ mới của ngôn ngữ lập trình Python. Đây là ngôn ngữ có cú pháp tương đối dễ đọc, hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, kiểu dữ liệu động và sở hữu hệ sinh thái thư viện lớn. Python được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như phát […]
NVIDIA cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) là thư viện được NVIDIA phát triển để tối ưu các phép toán thường gặp trong Deep Learning trên GPU NVIDIA. cuDNN cung cấp các implementation hiệu năng cao cho nhiều phép toán như convolution, matrix multiplication, attention, normalization, softmax và pooling. Nếu CUDA là nền tảng giúp […]
Framework AI (AI framework) là nền tảng phần mềm giúp lập trình viên và kỹ sư xây dựng, huấn luyện, tối ưu và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mà không phải tự phát triển mọi thành phần từ đầu. Nếu mới tìm hiểu về AI, bạn có thể bắt gặp […]
CUDA là gì? Đây là câu hỏi thường gặp khi bắt đầu tìm hiểu về GPU, trí tuệ nhân tạo (AI) và Cloud GPU. Bạn có thể đã thấy các cụm từ như CUDA, CUDA Toolkit, CUDA Core, CUDA cuDNN, CUDA PyTorch hoặc CUDA version nhưng chưa rõ chúng khác nhau thế nào. CUDA là […]
AI Inference (suy luận AI) là quá trình sử dụng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đã được huấn luyện để xử lý dữ liệu mới và đưa ra kết quả. Ví dụ, khi người dùng gửi câu hỏi cho chatbot AI, hệ thống sẽ đưa câu hỏi vào mô hình. Mô hình […]
Trong lĩnh vực AI, Machine Learning và High Performance Computing (HPC), GPU Data Center đóng vai trò quan trọng. Một trong những dòng GPU từng tạo bước đột phá lớn là NVIDIA V100 hay NVIDIA Tesla V100. Ra mắt dựa trên kiến trúc Volta, Tesla V100 được NVIDIA phát triển cho các trung tâm dữ […]
GPU AI ngày nay không còn chỉ cạnh tranh về VRAM hay số lượng lõi CUDA cores, mà còn phải có khả năng xử lý tensor operation (phép toán tensor) hiệu quả hơn. Đó cũng là lý do NVIDIA phát triển TensorFloat-32 (TF32) trên kiến trúc Ampere và triển khai mạnh nhất trên NVIDIA A100 […]
Các mô hình AI ngày nay cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ với hàng tỷ tham số hoạt động liên tục bên trong GPU AI. Điều này khiến bộ nhớ trở thành một trong những thành phần quan trọng nhất của toàn bộ hệ thống. Hiệu năng AI hiện đại còn phụ thuộc […]
