GPU RTX 5090 và 5080 Blackwell cho Tạo Ảnh và Video bằng AI

Quý vị đã theo dõi các thông báo của NVIDIA và tự hỏi liệu các GPU Blackwell mới có thực sự là bản nâng cấp đáng giá cho công việc tạo ảnh bằng AI hay không. Xét cho cùng, RTX 4090 đã là vị vua của AI cục bộ (local AI) trong hơn hai năm qua. Vậy RTX 5090 hoặc 5080 có thực sự đáng để đầu tư, hay chỉ là những cải tiến nhỏ được bao bọc trong chiêu trò tiếp thị?

Câu trả lời nhanh: RTX 5090 với 32GB VRAM GDDR7 và RTX 5080 với 16GB VRAM đại diện cho những nâng cấp đáng kể cho các tác vụ tạo nội dung bằng AI. RTX 5090 cung cấp hiệu năng Stable Diffusion và Flux nhanh hơn khoảng 50-70% so với 4090, trong khi băng thông bộ nhớ GDDR7 mới cải thiện đáng kể việc tải các mô hình lớn và các tác vụ tạo video. Đối với công việc AI nghiêm túc, những card này cuối cùng đã vượt qua các giới hạn VRAM trước đây.

Cộng đồng tạo ảnh và video bằng AI đã liên tục gặp phải giới hạn phần cứng trong năm qua. Flux yêu cầu VRAM 12GB+ cho hoạt động cơ bản. Các mô hình video như Hunyuan và Wan 2.1 cần 24GB hoặc hơn. Việc huấn luyện ngay cả các LoRA nhỏ cũng đòi hỏi mọi bit bộ nhớ mà quý vị có thể cung cấp. Mức trần 24GB của RTX 4090, từng được coi là rộng rãi, giờ đây đã cảm thấy chật hẹp.

Blackwell thay đổi phương trình này một cách căn bản. Hãy cùng tìm hiểu chính xác những GPU mới này cung cấp những gì và liệu chúng có phù hợp với quy trình làm việc AI của quý vị hay không.

Các Thông Số Kỹ Thuật Chính cho Tác Vụ AI là Gì?

Hiểu các con số thô giúp quý vị dự đoán hiệu năng thực tế. Dưới đây là những gì quan trọng đặc biệt cho việc tạo nội dung bằng AI.

Thông Số Kỹ Thuật RTX 5090

RTX 5090 flagship tích hợp phần cứng mạnh mẽ cho các tác vụ AI. 32GB VRAM GDDR7 chạy ở tốc độ 28 Gbps cung cấp dung lượng bộ nhớ và băng thông mà người dùng chuyên nghiệp đã yêu cầu.

Số lõi CUDA (CUDA cores) tăng lên 21.760, một sự gia tăng đáng kể so với 16.384 lõi của 4090. Quan trọng hơn cho AI, các Tensor Cores thế hệ thứ năm hỗ trợ các phép toán FP4 mới cùng với các chế độ độ chính xác FP8 và BF16 được nâng cao.

Tổng công suất bo mạch nằm khoảng 575W, yêu cầu nguồn điện và giải pháp tản nhiệt mạnh mẽ. Bus bộ nhớ 512-bit đẩy GDDR7 cung cấp khoảng 1,8 TB/s băng thông bộ nhớ, một bước nhảy lớn so với 1 TB/s của 4090.

Thông Số Kỹ Thuật RTX 5080

RTX 5080 nhắm vào điểm cân bằng lý tưởng cho những người đam mê nghiêm túc không cần mức tối đa tuyệt đối. 16GB VRAM GDDR7 tương đương dung lượng của 4090 trong khi cung cấp băng thông tốt hơn.

Với 10.752 lõi CUDA và cùng kiến trúc Tensor Core thế hệ thứ năm như 5090, hiệu năng trên mỗi đồng đầu tư trông rất hấp dẫn. TDP 360W giúp việc tản nhiệt và cấp nguồn thực tế hơn so với người anh lớn hơn.

Băng thông bộ nhớ khoảng 960 GB/s nhỉnh hơn một chút so với 4090 mặc dù chỉ có một nửa độ rộng bus, nhờ vào cải tiến tốc độ của GDDR7.

Các Thông Số Này Chuyển Đổi Thành Hiệu Năng AI Như Thế Nào

Thông số kỹ thuật thô chỉ quan trọng nếu chúng cải thiện quy trình làm việc thực tế của quý vị. Đối với việc tạo Stable Diffusion và Flux, các lõi CUDA bổ sung và băng thông bộ nhớ được cải thiện chuyển thành việc tạo ảnh nhanh hơn 40-50% so với 4090.

Đối với các mô hình tạo video, câu chuyện còn tốt hơn. Các ứng dụng như Wan 2.1, Hunyuan Video và LTX Video hưởng lợi rất nhiều từ băng thông bộ nhớ vì chúng liên tục truyền các tensor lớn qua GPU. Cải tiến băng thông của GDDR7 có nghĩa là việc tạo video mượt mà hơn đáng kể với ít giật hơn.

Huấn luyện LoRA (LoRA training) thấy những cải tiến đáng kể từ cả việc tăng VRAM và băng thông. Dung lượng 32GB của 5090 cho phép huấn luyện với kích thước batch lớn hơn và đầu vào độ phân giải cao hơn mà không có chi phí gradient checkpointing làm chậm quá trình huấn luyện trên các card hạn chế hơn.

Hiệu Năng So Sánh Với RTX 4090 và 4080 Như Thế Nào?

Các benchmark thực tế kể câu chuyện tốt hơn thông số kỹ thuật. Dưới đây là những gì cần mong đợi qua các tác vụ tạo AI phổ biến.

Hiệu Năng Stable Diffusion XL

Chạy SDXL ở độ phân giải 1024x1024 với 30 bước, RTX 5090 hoàn thành việc tạo ảnh trong khoảng 3,2 giây so với 5,5 giây của 4090. Đó là cải thiện 42% cho quy trình tạo ảnh phổ biến nhất.

RTX 5080 đạt khoảng 4,8 giây cho cùng tác vụ, đánh bại 4090 trong khi có giá thấp hơn đáng kể. Đối với người dùng tạo hàng trăm ảnh mỗi ngày, những tiết kiệm thời gian này cộng dồn đáng kể.

Xử lý batch cho thấy mức tăng còn lớn hơn. Chạy 8 ảnh đồng thời, VRAM và băng thông bổ sung của 5090 giữ cho tất cả Tensor Cores được cung cấp hiệu quả. Cải tiến thông lượng (throughput) đạt 60-70% so với 4090 trong các kịch bản batch.

Hiệu Năng Flux

Các mô hình Flux đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn SDXL, làm cho sự khác biệt về VRAM và băng thông rõ ràng hơn. Mô hình Flux.1 Dev tạo ảnh 1024x1024 trong khoảng 8 giây trên 5090 so với 14 giây trên 4090.

Đối với Flux Schnell, đánh đổi chất lượng lấy tốc độ, 5090 tạo ảnh trong dưới 2 giây. Điều này tiến gần đến khả năng phản hồi cần thiết cho việc lặp sáng tạo theo thời gian thực.

Sự khác biệt quan trọng đến với độ phân giải lớn hơn. Flux ở 2048x2048 yêu cầu memory tiling trên 4090, làm chậm việc tạo ảnh đáng kể. 32GB của 5090 xử lý độ phân giải này một cách native, duy trì tính tuyến tính hiệu năng.

Hiệu Năng Tạo Video

Các mô hình video đại diện cho trường hợp rõ ràng nhất cho GPU Blackwell. Tạo 4 giây video 720p với Wan 2.1 mất khoảng 6 phút trên RTX 5090 so với hơn 12 phút trên 4090.

Hunyuan Video cho thấy những cải tiến tương tự. Yêu cầu bộ nhớ cao của mô hình có nghĩa là nó hầu như không chạy được trên card 24GB ngay cả với tối ưu hóa tích cực. Trên 5090, quý vị có thể sử dụng cài đặt chất lượng cao hơn và độ dài video dài hơn mà không lo lỗi hết bộ nhớ (out-of-memory).

LTX Video 13B, thậm chí còn gặp khó khăn trên 4090, chạy thoải mái trên 32GB của 5090. Điều này mở ra các mô hình video lớn nhất, chất lượng cao nhất cho phần cứng người tiêu dùng lần đầu tiên.

Tại Sao VRAM Quan Trọng Đến Vậy Cho Tạo AI?

Bước nhảy từ 24GB lên 32GB VRAM có thể không có vẻ cách mạng trên giấy, nhưng nó thay đổi căn bản những gì có thể thực hiện được.

Loại Bỏ Các Giới Hạn Bộ Nhớ

Với 24GB, việc chạy Flux với ControlNet và nhiều LoRA yêu cầu quản lý bộ nhớ cẩn thận. Quý vị liên tục phải unload và reload các mô hình, lượng tử hóa tích cực, và tránh các kỹ thuật cần phân bổ bộ nhớ tạm thời.

32GB của 5090 có nghĩa là quý vị có thể tải Flux, một mô hình ControlNet, IP-Adapter, và ba style LoRA đồng thời. Quy trình làm việc của quý vị tăng tốc đáng kể khi không phải chờ đợi việc hoán đổi mô hình.

Tạo video hưởng lợi nhiều hơn nữa. Các mô hình như Hunyuan Video phân bổ các tensor trung gian lớn trong quá trình suy luận (inference). Với 32GB, quý vị có thể sử dụng cài đặt chất lượng cao hơn và tạo clip dài hơn mà mô hình không bị hết bộ nhớ giữa chừng.

Độ Phân Giải Cao Hơn Không Phải Đánh Đổi

Tạo ảnh ở 2048x2048 hoặc cao hơn yêu cầu VRAM tăng theo cấp số nhân cho các tính toán attention. 4090 cần tiling hoặc các giải pháp tạm thời khác làm giảm chất lượng và tăng thời gian tạo ảnh.

Tạo 2K và 4K native trở nên thực tế trên 5090. Đối với công việc in ấn, quy trình upscaling, hoặc đơn giản là muốn chi tiết tối đa, khả năng này rất quan trọng.

Huấn luyện cũng hưởng lợi từ dư địa độ phân giải. Tinh chỉnh (fine-tuning) các mô hình trên ảnh độ phân giải cao tạo ra kết quả tốt hơn so với huấn luyện trên dữ liệu đã giảm kích thước. VRAM bổ sung làm cho phương pháp này khả thi.

Linh Hoạt Về Kích Thước Mô Hình

Các mô hình lớn hơn thường tạo ra kết quả tốt hơn. Các mô hình kế nhiệm SDXL sắp tới và các mô hình video thế hệ tiếp theo sẽ tiếp tục đẩy số lượng tham số cao hơn.

Có 32GB có nghĩa là quý vị đã chuẩn bị cho các mô hình tương lai này mà không cần nâng cấp khác. 5090 sẽ duy trì khả năng trong nhiều thế hệ mô hình.

Đối với những ai muốn có khả năng tạo nội dung mạnh mẽ mà không cần quản lý các giới hạn phần cứng, Apatero.com cung cấp quyền truy cập vào hiệu năng GPU cao cấp thông qua giao diện trực quan. Quý vị có được lợi ích của phần cứng hàng đầu mà không cần đầu tư ban đầu hoặc cấu hình kỹ thuật.

Làm Thế Nào Để Tối Ưu Hóa GPU Blackwell Cho Tạo AI?

Kiến trúc mới có nghĩa là cơ hội tối ưu hóa mới. Dưới đây là cách để đạt hiệu năng tối đa từ card Blackwell của quý vị.

Thiết Lập Driver và CUDA

Bắt đầu với các Studio driver mới nhất từ NVIDIA. Các Game Ready driver ưu tiên tối ưu hóa gaming không giúp ích cho tác vụ AI và đôi khi còn gây hại.

CUDA 12.8 mang đến các tối ưu hóa dành riêng cho Blackwell. Đảm bảo cài đặt PyTorch hoặc TensorFlow của quý vị sử dụng phiên bản CUDA này. Các phiên bản CUDA cũ hơn sẽ hoạt động nhưng bỏ lỡ hiệu năng.

Cài đặt cuDNN 9.x để có hiệu năng mạng neural tối ưu. Thư viện bao gồm các kernel được điều chỉnh cho Blackwell giúp tăng tốc đáng kể các hoạt động AI phổ biến.

Quản Lý Bộ Nhớ

Mặc dù có nhiều VRAM hơn, quản lý bộ nhớ hiệu quả vẫn cải thiện hiệu năng. Bật attention slicing cho các tác vụ không cần tăng tốc từ full attention.

Sử dụng torch.cuda.empty_cache() giữa các tác vụ tạo khác nhau để ngăn phân mảnh bộ nhớ (memory fragmentation). Điều này ít quan trọng hơn so với các card nhỏ hơn nhưng vẫn giúp duy trì hiệu năng ổn định.

Đối với huấn luyện, gradient checkpointing vẫn hữu ích khi đẩy kích thước batch lên tối đa. Đánh đổi một số thời gian tính toán để có thông lượng cao hơn cho mỗi lần chạy huấn luyện.

Cài Đặt Độ Chính Xác

Hỗ trợ FP4 mới của Blackwell cho phép biểu diễn mô hình cực kỳ nhỏ gọn. Đối với suy luận (inference), lượng tử hóa FP4 cung cấp gần như cùng chất lượng với FP8 trong khi giảm sử dụng bộ nhớ và tăng tốc độ.

BF16 vẫn là điểm cân bằng lý tưởng cho huấn luyện. Phạm vi động lớn hơn của định dạng ngăn các vấn đề gradient trong khi vẫn hưởng lợi từ tăng tốc Tensor Core.

Để có chất lượng tối đa khi tốc độ không quan trọng, suy luận FP32 tạo ra kết quả tốt hơn một chút. VRAM bổ sung trên 5090 làm cho điều này thực tế cho các render sản xuất cuối cùng.

Quản Lý Điện Năng và Nhiệt

TDP 575W của 5090 yêu cầu tản nhiệt nghiêm túc. Đảm bảo case của quý vị có luồng khí tốt và xem xét đường cong quạt tùy chỉnh ưu tiên giữ GPU dưới 80°C.

Giảm điện áp (undervolting) có thể giảm tiêu thụ điện năng 15-20% với tác động hiệu năng tối thiểu. Điểm hiệu quả tối ưu thường nằm khoảng 85-90% điện áp gốc.

Đối với các lần chạy huấn luyện qua đêm, giảm giới hạn điện năng kéo dài tuổi thọ linh kiện. Giới hạn điện năng 400W trên 5090 vẫn cung cấp hiệu năng xuất sắc trong khi giảm stress nhiệt.

Các Giới Hạn và Vấn Đề Hiện Tại là Gì?

Việc áp dụng sớm luôn đi kèm với một số khó khăn. Dưới đây là những gì cần mong đợi với GPU Blackwell.

Tương Thích Phần Mềm

Một số custom node của ComfyUI và ứng dụng AI chưa được cập nhật cho CUDA 12.8 và kiến trúc Blackwell. Quý vị có thể gặp lỗi với các node cụ thể cho đến khi các nhà phát triển đẩy bản cập nhật.

xFormers cần biên dịch dành riêng cho kiến trúc để có hiệu năng tối ưu. Các wheel được xây dựng sẵn có thể không bao gồm tối ưu hóa Blackwell ban đầu.

Biên dịch Triton cho các kernel tùy chỉnh yêu cầu cập nhật cho kiến trúc mới. SageAttention và các tối ưu hóa tương tự cần được xây dựng lại.

Yêu Cầu Nguồn Điện

RTX 5090 cần nguồn điện chất lượng 850W+ với đầu nối 12V-2x6 mới. Các nguồn điện cũ ngay cả với công suất đủ có thể không cung cấp điện sạch đủ để ổn định.

Các đỉnh điện năng tạm thời (transient power spikes) có thể vượt quá 600W trong thời gian ngắn dưới tải nặng. Đảm bảo nguồn điện của quý vị xử lý được các đỉnh này mà không kích hoạt mạch bảo vệ.

Thách Thức Nhiệt

Tản nhiệt GPU 575W yêu cầu luồng khí case đáng kể. Các build form factor nhỏ có thể gặp khó khăn để duy trì nhiệt độ chấp nhận được dưới tải AI kéo dài.

Một số card đối tác AIB với giải pháp tản nhiệt tích cực chạy cực kỳ ồn dưới tải đầy đủ. Xem xét mức độ tiếng ồn nếu hệ thống của quý vị ở trong không gian làm việc.

Tình Trạng Hàng và Giá

Tình trạng hàng ban đầu sẽ bị hạn chế. Mong đợi phải trả cao hơn giá MSRP khi ra mắt nếu quý vị cần truy cập ngay lập tức.

Mức giá cao của RTX 5090 có nghĩa là 5080 cung cấp giá trị tốt hơn cho nhiều người dùng. Trừ khi quý vị cụ thể cần 32GB VRAM, tỷ lệ giá/hiệu năng của 5080 vượt trội hơn.

Quý Vị Có Nên Nâng Cấp Từ RTX 4090?

Quyết định nâng cấp phụ thuộc nhiều vào quy trình làm việc cụ thể và các điểm khó khăn của quý vị.

Nâng Cấp Hợp Lý Nếu

Quý vị thường xuyên gặp giới hạn VRAM khi chạy các mô hình tạo video. Bước nhảy từ 24GB lên 32GB loại bỏ việc quản lý bộ nhớ liên tục.

Quý vị làm công việc sản xuất mà thời gian tạo trực tiếp tốn tiền. Cải tiến tốc độ 50%+ cộng dồn thành tiết kiệm thời gian đáng kể.

Quý vị huấn luyện mô hình cục bộ và giới hạn kích thước batch làm nghẽn tốc độ huấn luyện. Batch lớn hơn có nghĩa là ít lần lặp hơn cho lượng huấn luyện tương đương.

Quý vị muốn chạy nhiều mô hình đồng thời mà không cần hoán đổi. Giữ mọi thứ được tải sẵn biến đổi quy trình làm việc của quý vị.

Xem Xét Chờ Đợi Nếu

4090 của quý vị xử lý các tác vụ hiện tại mà không gây khó chịu liên tục. Các cải tiến có ý nghĩa nhưng không mang tính chuyển đổi cho các quy trình làm việc đã mượt mà.

Quý vị chủ yếu tạo ảnh đơn lẻ ở độ phân giải tiêu chuẩn. 4090 vẫn xuất sắc cho việc tạo SDXL và Flux điển hình.

Quý vị thoải mái với các dịch vụ đám mây cho các tác vụ nặng thỉnh thoảng. Các dịch vụ như Apatero.com cung cấp quyền truy cập vào khả năng tạo cao cấp khi quý vị cần mà không cần đầu tư phần cứng.

Hạn chế ngân sách làm cho chênh lệch giá trở nên đáng kể. 4090 sẽ vẫn có khả năng trong nhiều năm, và giá đã qua sử dụng sẽ giảm.

Lộ Trình Nâng Cấp Từ Các Card Cũ Hơn

Từ RTX 3080, 3090, hoặc 4080, các card Blackwell đại diện cho những cải tiến đáng kể trên toàn diện. Bước nhảy thế hệ về VRAM, tính toán và băng thông biến đổi những gì có thể thực hiện được.

RTX 5080 đặc biệt hợp lý cho chủ sở hữu 3080 và 4080. Quý vị có được nhiều VRAM hơn, hiệu năng tốt hơn đáng kể, và các tính năng kiến trúc hiện đại ở mức giá hợp lý.

Chủ sở hữu RTX 3090 đối mặt với lựa chọn thú vị. VRAM 24GB của 3090 xử lý nhiều tác vụ hiện tại, nhưng hiệu năng tính toán tụt hậu nhiều so với Blackwell. Nếu tốc độ quan trọng hơn bộ nhớ, nâng cấp sớm. Nếu quý vị có thể chờ qua các tình huống thiếu bộ nhớ, hãy giữ lại cho thế hệ tiếp theo.

Các Câu Hỏi Thường Gặp

RTX 5090 và 5080 sẽ có mặt khi nào?

NVIDIA thông báo tình trạng hàng bắt đầu vào cuối tháng 1 năm 2025, với RTX 5090 ra mắt trước sau đó là 5080. Mong đợi hàng hạn chế khi ra mắt với tình trạng cải thiện trong suốt Q1 2025.

Tôi cần nguồn điện gì cho RTX 5090?

NVIDIA khuyến nghị nguồn điện 850W với đầu nối 12V-2x6 mới. Để hoạt động ổn định trong các tác vụ AI nặng, PSU chất lượng 1000W cung cấp dư địa cho các đỉnh điện năng tạm thời có thể vượt quá 600W.

Các quy trình ComfyUI hiện tại của tôi có hoạt động trên Blackwell không?

Hầu hết các quy trình sẽ hoạt động ngay lập tức, nhưng một số custom node có thể cần cập nhật để tương thích CUDA 12.8. Chức năng ComfyUI cốt lõi và các node chính sẽ hoạt động khi ra mắt, với hỗ trợ hệ sinh thái đầy đủ theo sau trong vài tuần.

16GB trên 5080 có đủ cho Flux và tạo video không?

Đối với Flux ở độ phân giải tiêu chuẩn, 16GB hoạt động tốt. Tạo video với các mô hình như Wan 2.1 yêu cầu tối ưu hóa nhưng vẫn có thể. Nếu quý vị thường xuyên cần tạo video hoặc độ phân giải Flux tối đa, 32GB của 5090 cung cấp dư địa có ý nghĩa.

5090 nhanh hơn 4090 bao nhiêu cho huấn luyện LoRA?

Mong đợi huấn luyện nhanh hơn 40-60% tùy thuộc vào kích thước batch và loại mô hình. Sự kết hợp của VRAM bổ sung cho phép batch lớn hơn và băng thông bộ nhớ được cải thiện tạo ra tăng tốc cộng hưởng cho các tác vụ huấn luyện.

RTX 5090 có hỗ trợ NVLink cho cấu hình đa GPU không?

Các card Blackwell tiêu dùng không hỗ trợ NVLink. Đối với huấn luyện hoặc tạo đa GPU, quý vị sẽ sử dụng giao tiếp PCIe chậm hơn đáng kể so với NVLink. Hầu hết người dùng thấy một 5090 đơn lẻ được ưu tiên hơn hai 4090 vì lý do này.

Giải pháp tản nhiệt nào hoạt động tốt nhất cho tác vụ AI?

Card Founders Edition với tản nhiệt kiểu blower đẩy nhiệt ra khỏi case, hoạt động tốt trong nhiều cấu hình. Card đối tác AIB với heatsink lớn và nhiều quạt thường chạy mát hơn nhưng yêu cầu luồng khí case tốt. Tản nhiệt nước cung cấp nhiệt độ tốt nhất cho các lần chạy huấn luyện kéo dài.

Có vấn đề đã biết nào với Blackwell cho tạo AI không?

Các báo cáo ban đầu cho thấy một số không ổn định với việc ép xung tích cực và các vấn đề driver thỉnh thoảng với các ứng dụng AI cụ thể. Những vấn đề này thường được giải quyết với các bản cập nhật driver trong những tuần sau khi ra mắt. Chạy cài đặt gốc đảm bảo ổn định.

Tôi có nên bán 4090 trước khi Blackwell ra mắt không?

Nếu quý vị chắc chắn về việc nâng cấp, bán trước khi ra mắt khi giá 4090 vẫn cao có ý nghĩa tài chính. Mong đợi giá 4090 đã qua sử dụng giảm 20-30% khi tình trạng hàng Blackwell cải thiện. Tuy nhiên, chỉ bán nếu quý vị có thể vượt qua khoảng trống mà không có card.

5080 và 5090 so sánh như thế nào về hiệu năng trên mỗi watt?

5080 cung cấp hiệu quả tốt hơn, tạo ra công việc tương đương trên mỗi watt như 5090. Đối với người dùng có hạn chế điện năng hoặc quan ngại về hiệu quả, TDP 360W của 5080 dễ quản lý hơn đáng kể so với 575W của 5090.

Kết Luận và Khuyến Nghị

RTX 5090 và 5080 đại diện cho những cải tiến thế hệ thực sự cho tạo ảnh và video bằng AI. Các gia tăng về VRAM, băng thông và tính toán chuyển trực tiếp thành quy trình làm việc nhanh hơn và khả năng mới.

Đối với người dùng hiện đang bị giới hạn bởi mức trần VRAM 24GB của RTX 4090, 32GB của 5090 cuối cùng đã loại bỏ ràng buộc đó. Tạo video, ảnh độ phân giải cao, và các quy trình đa mô hình phức tạp đều hưởng lợi đáng kể.

RTX 5080 nổi lên như nhà vô địch giá trị cho hầu hết người dùng. VRAM 16GB của nó xử lý tốt các quy trình làm việc tiêu chuẩn trong khi có giá thấp hơn đáng kể so với 5090. Trừ khi quý vị cụ thể cần 32GB, 5080 cung cấp tỷ lệ giá/hiệu năng xuất sắc.

Nếu quý vị chưa sẵn sàng cho đầu tư phần cứng nhưng muốn truy cập vào khả năng tạo tiên tiến, Apatero.com cung cấp một con đường thay thế. Quý vị có được kết quả của GPU cao cấp mà không cần quản lý phần cứng, driver, hoặc các ràng buộc nhiệt.

Đối với những ai cam kết với việc tạo cục bộ, con đường phía trước rõ ràng. Đặt trước hoặc chờ đợi tình trạng hàng khi ra mắt cho model phù hợp với nhu cầu và ngân sách của quý vị. Kiến trúc Blackwell đặt nền tảng cho việc tạo AI đến năm 2026 và xa hơn nữa.