4 điều bạn nên lưu ý trước khi mua PC AI

Bạn có đang cảm thấy khó khăn trong việc xử lý khối lượng công việc lớn hoặc các dự án phụ tiêu tốn nhiều tài nguyên? Có lẽ đã đến lúc bạn cần nâng cấp lên một chiêc laptop hoặc máy tính để bàn mới, và một chiếc PC AI có thể là giải pháp lý tưởng cho bạn ở cả hiện tại và tương lai. Tuy nhiên, trước khi đưa ra quyết định PC AI, bạn hãy xem xét kĩ 4 yếu tố mà Nguyễn Công PC sẽ đưa ra ngay trong bài viết dưới đây nhé!

TOP 4 điều bạn nên lưu ý trước khi "xuống tay" mua PC AI

1. CPU

Khi tìm kiếm một CPU với khả năng AI, điều quan trọng là phải chú ý đến sự hiện diện của Neural Processing Unit (NPU). Phần cứng chuyên biệt này được thiết kế để xử lý các tác vụ AI, giúp giảm tải cho các lõi xử lý chính và chip đồ họa. Hiện tại, dòng Core Ultra của Intel và bộ xử lý Ryzen 8040 của AMD đang dẫn đầu trong thị trường x86, cả hai đều tích hợp NPU.

Các vi xử lý Core Ultra của Intel từ dòng Meteor Lake cung cấp khoảng 10 tera hoạt động mỗi giây (TOPS) chỉ riêng cho NPU, trong khi dòng Ryzen 8040 của AMD sở hữu NPU với 16 TOPS. Dù những con số này khá ấn tượng, nhưng cần lưu ý rằng lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng. Qualcomm cũng đã nâng cấp chip Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus với NPU Hexagon, cung cấp tới 45 TOPS.

Bộ xử lý Lunar Lake của Intel, dự kiến ra mắt vào giữa tháng 7 năm 2024, được cho là trang bị NPU với khả năng xử lý lên tới 48 TOPS. Không kém cạnh, AMD cũng chuẩn bị ra mắt chip Ryzen AI 300 thế hệ mới tại Computex 2024, hứa hẹn hiệu suất AI đạt đến 50 TOPS.

Tuy nhiên, chỉ số TOPS không phải là yếu tố duy nhất cần cân nhắc. Mặc dù NPU chuyên xử lý các tác vụ AI, bạn vẫn cần một bộ xử lý có khả năng đáp ứng tốt các nhu cầu điện toán hàng ngày. Nên tìm các vi xử lý có sự cân bằng giữa hiệu suất lõi đơn và đa lõi. Bộ xử lý Core Ultra 7 và Core Ultra 9 của Intel, cùng với Ryzen 9 8945HS của AMD, là những lựa chọn đáng tin cậy, cung cấp hiệu suất mạnh mẽ cho cả điện toán chung lẫn khả năng AI.

2. GPU

Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp mạnh mẽ cho AI, GPU của NVIDIA nên là lựa chọn hàng đầu. Dòng RTX của hãng, từ RTX 2060 đến RTX 4090, đã thiết lập tiêu chuẩn về hiệu suất AI trong phần cứng tiêu dùng. NVIDIA nổi bật với hệ sinh thái CUDA và các công nghệ như TensorRT, cung cấp lợi thế lớn về hỗ trợ phần mềm và tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI.

Trong khi đó, AMD cũng đã có những cải tiến đáng kể với kiến trúc RDNA của mình, đặc biệt là trong dòng GPU Radeon (RX 7000, 6700 XT, v.v...). Những GPU này được thiết kế để tăng tốc AI, mang lại hiệu suất cạnh tranh cho cả khối lượng công việc AI cục bộ và các tác vụ Machine Learning quy mô lớn. Mặc dù hệ sinh thái phần mềm của AMD có thể chưa phong phú như của NVIDIA, nhưng chúng vẫn là một lựa chọn đáng xem xét, đặc biệt nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp tiết kiệm hơn mà vẫn giữ được hiệu suất cao.

Intel, một cái tên mới nổi trong lĩnh vực GPU rời, đang tạo ra ảnh hưởng đáng kể với dòng GPU Arc của mình. Những GPU này đặc biệt thú vị vì chúng được tích hợp vào bộ xử lý Core Ultra của Intel, mang đến sự kết hợp liền mạch giữa CPU và GPU, giúp xử lý các tác vụ AI một cách hiệu quả. Ứng dụng AI Playground của Intel là một điểm cộng nổi bật, giúp người dùng mới dễ dàng khám phá và làm quen với AI trên PC của họ.

Bên cạnh đó, Qualcomm cũng không đứng ngoài cuộc, với các chip Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus trang bị GPU Adreno được cải tiến, nhằm nâng cao khả năng xử lý AI.

Cuối cùng, đừng quên cân nhắc về mức tiêu thụ điện năng và hệ thống làm mát. Các tác vụ AI yêu cầu hiệu suất cao có thể làm GPU hoạt động hết công suất, vì vậy hãy đảm bảo rằng hệ thống cung cấp điện và làm mát của bạn đủ khả năng đáp ứng. Không gì tệ hơn việc hiệu suất AI bị giảm sút chỉ vì hệ thống làm mát không theo kịp nhiệt lượng tỏa ra.

3. RAM

Khi triển khai các mô hình AI cục bộ, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), yêu cầu về bộ nhớ có thể rất cao. Mặc dù có những dự đoán cho rằng Microsoft có thể yêu cầu ít nhất 16GB RAM cho các PC AI, các mẫu như Dell XPS 13 chỉ được trang bị 8GB RAM. Tuy nhiên, điều này có thể không đủ cho những tác vụ AI nghiêm túc. Để đảm bảo hiệu suất tốt nhất, nên chọn ít nhất 16GB RAM, và 32GB hoặc 64GB là lý tưởng nếu ngân sách cho phép.

Cũng cần lưu ý đến loại RAM được sử dụng. Để đạt hiệu suất tối ưu cho các ứng dụng AI, nên chọn RAM với tiêu chuẩn DDR mới nhất, cụ thể là DDR5. DDR5 cung cấp hiệu suất gấp đôi so với DDR4, giúp tăng tốc độ xử lý AI một cách rõ rệt.

4. Phần mềm và phím bấm Copilot

Khi lựa chọn một PC cho các tác vụ AI, hệ sinh thái phần mềm là yếu tố không kém phần quan trọng so với cấu hình phần cứng. Đầu tiên, hãy đảm bảo rằng hệ điều hành là Windows 11 hoặc phiên bản mới hơn. Microsoft đã đầu tư mạnh mẽ vào tích hợp AI với các tính năng như Windows Copilot và Windows Studio Effects, trở thành trung tâm trong trải nghiệm người dùng. Họ cũng đã thử nghiệm các tính năng như Windows Recall, mặc dù một số người có thể cảm thấy chúng xâm phạm quyền riêng tư.

Bên cạnh đó, hãy lưu ý đến các máy tính xách tay có phím Copilot chuyên biệt. Đây là dấu hiệu rõ ràng cho thấy bạn đang chuẩn bị có một hệ thống PC thực sự hỗ trợ AI.

Xem thêm:

Cách đơn giản để kiểm tra xem PC của bạn có hỗ trợ AI hay không

Laptop AI là gì? Những tính năng của laptop AI và những lợi ích dành cho người dùng