[Cần tư vấn] chọn GPU

Tình hình là tao đang gợi ý chỗ offer tao việc trang bị cho tao con GPU. Tao thì ko chạy AI nhưng cũng cần dùng tensorflow để tính toán.
Hiện giờ tao đang làm trên ec2 của lab, có thằng IT hỗ trợ nên cũng đéo rõ.
Tml nào tư vấn cho tao chọn con nào được ko :burn_joss_stick:
@venson @thichchemgio

Tình hình là tao đang gợi ý chỗ offer tao việc trang bị cho tao con GPU. Tao thì ko chạy AI nhưng cũng cần dùng tensorflow để tính toán.
Hiện giờ tao đang làm trên ec2 của lab, có thằng IT hỗ trợ nên cũng đéo rõ.
Tml nào tư vấn cho tao chọn con nào được ko :burn_joss_stick:
Chạy ké kết quả nô đề t với
 
Tình hình là tao đang gợi ý chỗ offer tao việc trang bị cho tao con GPU. Tao thì ko chạy AI nhưng cũng cần dùng tensorflow để tính toán.
Hiện giờ tao đang làm trên ec2 của lab, có thằng IT hỗ trợ nên cũng đéo rõ.
Tml nào tư vấn cho tao chọn con nào được ko :burn_joss_stick:
RTX 4060 hoặc RX 7600 nếu kinh phí thấp hơn.

RTX 4060 vs RX 7600 – Nên chọn card màn hình nào cho PC gaming tầm trung?​

Người dùng nào nên chọn card màn hình RTX 4060

RTX 4060 có phải là lựa chọn lý tưởng cho nhu cầu của bạn hay không? Dưới đây là các đối tượng phù hợp nhất.
  1. Game thủ ưu tiên ray tracing và DLSS 3.5
    RTX 4060 là sự lựa chọn lý tưởng cho các game thủ mong muốn trải nghiệm hình ảnh chân thực nhờ công nghệ ray tracing. Công nghệ DLSS 3.5 của NVIDIA giúp tăng cường hiệu suất, cho phép chơi các tựa game nặng ở độ phân giải cao mà không làm giảm tốc độ khung hình. Điều này đặc biệt quan trọng với các trò chơi AAA như Cyberpunk 2077 hoặc Control.
  2. Dân sáng tạo nội dung: sửa video, thiết kế 3D, AI
    Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực chỉnh sửa video, thiết kế đồ họa hoặc các ứng dụng AI, RTX 4060 sẽ tối ưu nhờ CUDA cores mạnh mẽ. Kiến trúc Ada Lovelace hỗ trợ các phần mềm như Adobe Premiere Pro, Blender, hoặc TensorFlow, giúp giảm thời gian render và tăng hiệu suất làm việc.
  3. Người quan tâm đến tiết kiệm điện
    Với mức tiêu thụ chỉ 115W, RTX 4060 là một trong những card đồ họa tiết kiệm điện nhất hiện nay. Điều này không chỉ giúp giảm hóa đơn tiền điện mà còn giữ nhiệt độ hệ thống thấp, phù hợp cho những cấu hình nhỏ gọn.
Với mức tiêu thụ chỉ 115W, RTX 4060 là một trong những card đồ họa tiết kiệm điện nhất hiện nay
Với mức tiêu thụ chỉ 115W, RTX 4060 là một trong những card đồ họa tiết kiệm điện nhất hiện nay​

Nếu bạn là game thủ đang tìm kiếm hiệu năng vượt trội với ngân sách tiết kiệm, RX 7600 sẽ không làm bạn thất vọng.
  1. Game thủ chú trọng hiệu năng chơi game truyền thống (native)
    RX 7600 mang lại hiệu suất tốt cho các trò chơi không cần ray tracing, với mức khung hình mượt mà ở độ phân giải Full HD hoặc 1440p. Điều này phù hợp với các tựa game eSports như League of Legends, Valorant hoặc CS:GO, nơi tốc độ khung hình là yếu tố quyết định.
  2. Người dùng tập trung vào gaming độ phân giải cao giá rẻ
    Nếu bạn muốn chơi game ở độ phân giải cao với ngân sách hạn chế, RX 7600 là một lựa chọn sáng giá. Với băng thông bộ nhớ 288 GB/s và mức giá phải chăng hơn RTX 4060, nó đảm bảo hiệu năng ổn định mà không làm cạn kiệt ngân sách.
  3. Người tìm kiếm giải pháp tiết kiệm chi phí ban đầu
    Với mức giá khởi điểm từ 7,5 triệu đồng, RX 7600 là lựa chọn hợp lý cho người dùng không cần các công nghệ nâng cao như DLSS hay ray tracing. Đầu tư này đặc biệt hấp dẫn với những người nâng cấp PC lần đầu hoặc có ngân sách hạn hẹp.
RX 7600 mang lại hiệu suất tốt cho các trò chơi không cần ray tracing, với mức khung hình mượt mà ở độ phân giải Full HD hoặc 1440p.
RX 7600 mang lại hiệu suất tốt cho các trò chơi không cần ray tracing, với mức khung hình mượt mà ở độ phân giải Full HD hoặc 1440p.

 
RTX 4060 hoặc RX 7600 nếu kinh phí thấp hơn.

mày tư vấn con nào hiệu năng ấy, limited càng tốt, nó chọn chứ có bỏ tiền đâu.
 
Tình hình là tao đang gợi ý chỗ offer tao việc trang bị cho tao con GPU. Tao thì ko chạy AI nhưng cũng cần dùng tensorflow để tính toán.
Hiện giờ tao đang làm trên ec2 của lab, có thằng IT hỗ trợ nên cũng đéo rõ.
Tml nào tư vấn cho tao chọn con nào được ko :burn_joss_stick:
Để chọn GPU phù hợp cho việc tính toán với TensorFlow trên Amazon EC2 mà không chạy AI nặng, mình sẽ phân tích dựa trên nhu cầu của bạn và tình hình thực tế. Vì bạn nói không rõ chi tiết cấu hình hiện tại và có IT hỗ trợ, mình sẽ đưa ra gợi ý tổng quát, tập trung vào hiệu năng, chi phí, và tính khả dụng trên EC2. Mình cũng sẽ giải thích dễ hiểu, không vòng vo, đúng kiểu "nói chuyện với bạn".

### 1. Xác định nhu cầu
- **Bạn cần TensorFlow để tính toán**: TensorFlow thường tận dụng GPU để tăng tốc các phép tính ma trận, đặc biệt là trong deep learning hoặc các tác vụ xử lý dữ liệu lớn. Dù bạn không chạy AI, việc dùng GPU vẫn giúp tăng tốc đáng kể so với CPU.
- **Chạy trên EC2**: AWS cung cấp nhiều loại instance GPU, từ dòng P (hiệu năng cao) đến G (cân bằng chi phí). Vì bạn không chạy AI nặng, mình sẽ ưu tiên các dòng tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đủ mạnh cho TensorFlow.
- **IT hỗ trợ**: Nếu IT của lab lo cấu hình, bạn chỉ cần chọn instance phù hợp và yêu cầu họ setup. Điều quan trọng là chọn instance có GPU tương thích với TensorFlow và ngân sách của lab.

### 2. Các dòng GPU instance trên AWS EC2
AWS có vài dòng instance GPU phổ biến, mình sẽ liệt kê các lựa chọn phù hợp và đánh giá:

#### a. G4 instances (NVIDIA T4)
- **GPU**: NVIDIA T4 (16GB VRAM, Turing architecture).
- **Ưu điểm**:
- Tiết kiệm chi phí hơn so với dòng P (P3, P4).
- Hiệu năng tốt cho các tác vụ tính toán không quá nặng, đặc biệt với TensorFlow.
- Hỗ trợ CUDA và cuDNN, tương thích hoàn toàn với TensorFlow.
- Phù hợp cho các workload như xử lý dữ liệu, mô phỏng, hoặc tính toán khoa học không yêu cầu model AI lớn.
- **Nhược điểm**:
- Không mạnh bằng V100 (P3) hay A100 (P4) nếu sau này bạn muốn mở rộng sang AI nặng.
- **Instance đề xuất**: `g4dn.xlarge` (1 GPU, 4 vCPU, 16GB RAM).
- **Chi phí**: Khoảng $0.526/giờ (on-demand, US East). Nếu lab dùng Spot Instances, có thể rẻ hơn nhiều (~$0.15-$0.20/giờ).
- **Khi nào chọn**: Nếu bạn muốn cân bằng chi phí và hiệu năng, đây là lựa chọn tốt nhất.

#### b. P3 instances (NVIDIA V100)
- **GPU**: NVIDIA Tesla V100 (16GB hoặc 32GB VRAM, Volta architecture).
- **Ưu điểm**:
- Hiệu năng vượt trội, đặc biệt với các tác vụ TensorFlow đòi hỏi nhiều phép tính song song.
- Hỗ trợ FP16 (half-precision), giúp tăng tốc nếu bạn tối ưu code TensorFlow.
- Lý tưởng nếu lab có ngân sách dư dả hoặc bạn dự đoán sau này cần chạy các tác vụ nặng hơn.
- **Nhược điểm**:
- Đắt hơn G4 (khoảng $3.06/giờ cho `p3.2xlarge` on-demand).
- Có thể dư thừa sức mạnh nếu bạn chỉ làm tính toán nhẹ.
- **Instance đề xuất**: `p3.2xlarge` (1 GPU, 8 vCPU, 61GB RAM).
- **Khi nào chọn**: Nếu lab không tiếc tiền và bạn muốn GPU mạnh để chạy nhanh, không lo bottleneck.

#### c. G5 instances (NVIDIA A10G)
- **GPU**: NVIDIA A10G (24GB VRAM, Ampere architecture).
- **Ưu điểm**:
- Thế hệ mới hơn T4, hiệu năng tốt hơn trong một số workload.
- VRAM lớn hơn, phù hợp nếu bạn xử lý dataset lớn.
- Tương thích tốt với TensorFlow, hỗ trợ CUDA 11.x.
- **Nhược điểm**:
- Chi phí cao hơn G4, nhưng thấp hơn P3 (khoảng $1.006/giờ cho `g5.xlarge`).
- Không phổ biến bằng G4, có thể khó tìm Spot Instances.
- **Instance đề xuất**: `g5.xlarge` (1 GPU, 4 vCPU, 16GB RAM).
- **Khi nào chọn**: Nếu bạn cần VRAM lớn và hiệu năng cao hơn G4, nhưng không muốn tốn quá nhiều như P3.

#### d. P4 instances (NVIDIA A100)
- **GPU**: NVIDIA A100 (40GB hoặc 80GB VRAM, Ampere architecture).
- **Ưu điểm**:
- GPU mạnh nhất hiện nay trên EC2, lý tưởng cho AI nặng hoặc tính toán siêu lớn.
- Hỗ trợ mixed precision và Tensor Cores, cực nhanh với TensorFlow.
- **Nhược điểm**:
- Rất đắt ($12.24/giờ cho `p4d.24xlarge`).
- Quá dư thừa cho nhu cầu của bạn.
- **Khi nào chọn**: Không khuyến nghị trừ khi lab dư tiền và bạn muốn "chơi lớn".

### 3. Đề xuất cuối cùng
Dựa trên việc bạn không chạy AI nặng và muốn tối ưu chi phí, mình khuyên chọn **G4 instances (NVIDIA T4)**, cụ thể là `g4dn.xlarge`. Lý do:
- **Hiệu năng đủ dùng**: T4 đủ mạnh để chạy TensorFlow cho các tác vụ tính toán thông thường, từ xử lý dữ liệu đến mô phỏng.
- **Chi phí hợp lý**: Rẻ hơn nhiều so với P3/P4, phù hợp với ngân sách lab.
- **Tương thích tốt**: T4 hỗ trợ CUDA 10.x/11.x và cuDNN, đảm bảo TensorFlow chạy mượt.
- **Dễ setup**: IT của bạn có thể dùng Deep Learning AMI (GPU TensorFlow) để cài đặt nhanh, giảm thời gian cấu hình.

Nếu lab có ngân sách dư dả hoặc bạn muốn dư sức mạnh để sau này mở rộng, có thể cân nhắc **P3 instances (V100)** với `p3.2xlarge`.

### 4. Lưu ý khi yêu cầu IT
- **Yêu cầu AMI phù hợp**: Gợi ý IT dùng **Deep Learning AMI (Ubuntu 20.04, TensorFlow 2.x)**. AMI này đã cài sẵn TensorFlow, NVIDIA drivers, CUDA, và cuDNN, tiết kiệm thời gian setup.[](https://saturncloud.io/blog/getting-started-with-amazon-ec2-tensorflow-gpu-support/)
- **Kiểm tra CUDA version**: TensorFlow yêu cầu phiên bản CUDA cụ thể (thường là 11.x cho TensorFlow 2.x). Đảm bảo IT cài đúng phiên bản, vì sai CUDA sẽ khiến GPU không nhận.[](https://arinzeakutekwe.medium.com/how-to-configure-nvidia-gpu-to-work-with-tensorflow-2-on-aws-sagemaker-1be98b9db464)
- **Spot Instances**: Nếu lab muốn tiết kiệm, yêu cầu IT dùng Spot Instances. G4 thường có giá Spot rất rẻ, nhưng cần lưu ý về khả năng bị gián đoạn.
- **Kiểm tra GPU nhận diện**: Sau khi setup, yêu cầu IT chạy lệnh `nvidia-smi` để kiểm tra GPU có hoạt động không. Tiếp theo, chạy code Python:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
```
Nếu output > 0, GPU đã sẵn sàng.[](https://repost.aws/questions/QUPQIAs-_5SoO3H2NSPuIwkw/what-is-a-good-ami-for-gpu-based-tensorflow-work)

### 5. Nếu cần chi tiết hơn
Nếu bạn có thêm thông tin (ví dụ: kích thước dataset, loại tính toán cụ thể, ngân sách lab), mình có thể tinh chỉnh gợi ý. Bạn cũng có thể hỏi IT xem lab đang dùng instance nào hiện tại để mình so sánh và đề xuất nâng cấp hợp lý.

Chốt lại, cứ yêu cầu **g4dn.xlarge** với Deep Learning AMI, bảo IT setup TensorFlow 2.x và kiểm tra GPU. Xong là bạn chiến được rồi! Có gì cứ hỏi tiếp, mình tư vấn thêm. 😎
 
Đang dùng máy mini.
Thôi mày tư vấn luôn máy cho nhanh. Con của tao chạy code demo rồi tống lên ec2 chạy ấy mà. Tao có để ý đéo đâu.
Code demo thì chạy lap i5 lởm cũng được.
Tao hỏi thế thôi chứ chờ thằng dưới nó tư vấn cho mày :vozvn (1):
 
Top