Giới thiệu
Trong các hệ thống AI workstation hoặc server AI, mainboard đóng vai trò là “bộ xương sống” kết nối CPU, GPU, RAM và các thành phần lưu trữ. Một mainboard được lựa chọn đúng sẽ đảm bảo tính ổn định, khả năng mở rộng và tối ưu hiệu suất cho cả AI inference (suy luận) và AI training (huấn luyện). Bài viết này sẽ phân tích sâu các yếu tố quan trọng khi chọn mainboard cho AI, giúp bạn đưa ra quyết định đầu tư chính xác.
1. Phân biệt yêu cầu phần cứng giữa AI inference và AI training
Trước khi chọn mainboard, cần hiểu hai tác vụ AI này khác nhau thế nào:
AI inference: Xử lý mô hình đã huấn luyện, yêu cầu tốc độ phản hồi nhanh, tiêu thụ điện ít hơn, thường chỉ cần 1–2 GPU nhưng đòi hỏi băng thông PCIe ổn định.
AI training: Huấn luyện mô hình từ dữ liệu lớn, cần đa GPU hiệu suất cao, băng thông PCIe Gen5, nhiều lane và khả năng cấp nguồn mạnh cho GPU. RAM và bộ lưu trữ tốc độ cao cũng quan trọng.
=> Mainboard cho AI training thường phải cao cấp hơn, hỗ trợ nhiều GPU và có mạch VRM mạnh hơn.
2. Yếu tố quan trọng khi chọn mainboard cho AI
2.1. Số lượng và chuẩn khe PCIe
AI inference: Chỉ cần PCIe Gen4 hoặc Gen5 x16 cho GPU chính.
AI training: Cần từ 2 đến 8 khe PCIe Gen5 x16 (tùy GPU), hỗ trợ NVIDIA NVLink hoặc AMD Infinity Fabric cho kết nối đa GPU tốc độ cao.
2.2. Hỗ trợ CPU và số lane PCIe
Mainboard phải tương thích với CPU HEDT hoặc server (Intel Xeon, AMD Threadripper Pro, EPYC) để có đủ PCIe lane.
Với AI training nhiều GPU, CPU có 64–128 lane PCIe là lý tưởng.
2.3. Hỗ trợ RAM và băng thông bộ nhớ
Inference: DDR5 ECC hoặc non-ECC, dung lượng 64–128GB là đủ.
Training: DDR5 ECC Registered (RDIMM) dung lượng từ 256GB đến 2TB, đảm bảo xử lý dataset lớn.
2.4. Lưu trữ tốc độ cao
Nhiều khe M.2 NVMe Gen4/Gen5 cho tốc độ đọc/ghi dữ liệu nhanh.
Cổng U.2 hoặc PCIe storage card cho SSD enterprise.
2.5. VRM và khả năng cấp nguồn
VRM chất lượng cao (16–20+ phase) đảm bảo CPU và GPU nhận đủ điện ổn định.
Nguồn cấp PCIe bổ sung (6-pin/8-pin trên mainboard) cho hệ thống nhiều GPU.
2.6. Khả năng mở rộng & kết nối mạng
Cổng mạng 10GbE hoặc 25GbE, hỗ trợ InfiniBand cho AI cluster.
USB4/Thunderbolt cho kết nối thiết bị ngoại vi tốc độ cao.
3. Một số dòng mainboard tiêu biểu cho AI
Cho AI inference
ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI – hỗ trợ Threadripper Pro, PCIe Gen4, 7 khe x16.
Supermicro X13SAE – tối ưu cho CPU Xeon W, hỗ trợ PCIe Gen5.
Cho AI training đa GPU
ASUS Pro WS WRX90E-SAGE SE – PCIe Gen5, tối đa 7 GPU, VRM mạnh.
Gigabyte MC62-G40 – hỗ trợ AMD EPYC, 128 lane PCIe, ECC RDIMM.
Supermicro H13DSI – dual-socket EPYC, phù hợp AI training cực nặng.
4. Kinh nghiệm chọn mainboard cho AI theo ngân sách
Ngân sách trung bình (50–100 triệu): Chọn mainboard HEDT hỗ trợ 2–3 GPU, DDR5 non-ECC, PCIe Gen4.
Ngân sách cao cấp (100–300 triệu): Mainboard workstation hỗ trợ Threadripper Pro hoặc Xeon W, PCIe Gen5, ECC RAM, VRM mạnh.
Ngân sách doanh nghiệp (300 triệu trở lên): Mainboard server dual CPU, hỗ trợ 4–8 GPU, 128 lane PCIe, RAM ECC RDIMM, kết nối 10/25GbE.
5. Kết luận
Chọn mainboard cho AI inference và AI training không chỉ dựa trên tương thích CPU và GPU, mà còn phải xét đến số lane PCIe, VRM, RAM, lưu trữ và khả năng mở rộng mạng. Một mainboard tối ưu sẽ giúp tận dụng tối đa hiệu suất phần cứng, rút ngắn thời gian xử lý mô hình và tăng độ ổn định hệ thống trong môi trường làm việc cường độ cao.
