So sánh GPU NVIDIA H100 và RTX4090, chọn GPU nào phù hợp hơn?

Trong lĩnh vực công nghệ đồ họa và trí tuệ nhân tạo (AI), việc lựa chọn GPU phù hợp đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất và hiệu quả công việc. Hai trong số những GPU hàng đầu hiện nay là NVIDIA H100 Tensor Core và NVIDIA GeForce RTX 4090. Mỗi sản phẩm được thiết kế với mục đích và ứng dụng riêng biệt. Bài viết này sẽ so sánh NVIDIA H100 và RTX4090 một cách chi tiết dựa trên các khía cạnh sau:

• Mục đích sử dụng
• Thông số kỹ thuật nổi bật
• Khả năng xử lý khối lượng công việc AI
• Hiệu suất trong chơi game, sáng tạo
• Chi phí
• Hệ thống làm mát
• Khả năng mở rộng

1. Mục đích sử dụng

NVIDIA H100 được thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ AI và điện toán hiệu năng cao (HPC). Với kiến trúc Hopper tiên tiến, H100 tập trung vào việc xử lý các mô hình AI lớn, đào tạo học sâu và các ứng dụng HPC yêu cầu hiệu suất cao. Điều này biến H100 trở thành lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu cần xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp.

Trong khi đó, NVIDIA GeForce RTX 4090 dựa trên kiến trúc Ada Lovelace, được thiết kế chủ yếu cho thị trường game thủ và các nhà sáng tạo nội dung. Với số lượng lõi CUDA lên đến 16.384 và bộ nhớ VRAM 24GB GDDR6X, RTX 4090 mang lại hiệu suất đồ họa vượt trội, hỗ trợ chơi game ở độ phân giải cao và xử lý mượt mà các ứng dụng đồ họa chuyên sâu như chỉnh sửa video, thiết kế đồ họa và dựng hình 3D.

Rõ ràng 2 GPU này được thiết kế cho các mục đích sử dụng hoàn toàn khác nhau nên việc so sánh NVIDIA H100 và RTX4090 thoạt đầu có vẻ hơi khập khiễng, nhưng vẫn rất cần làm điều này để hiểu rõ hơn về sự khác biệt cũng như nên dùng chúng trong trường hợp nào thì phù hợp nhất.

2. Thông số kỹ thuật nổi bật

Các bạn có thể xem bảng dữ liệu bên dưới để thấy sự khác biệt về một vài thông số nổi bật của GPU NVIDIA H100 và RTX 4090.

3. Khả năng xử lý khối lượng công việc AI

NVIDIA H100 vượt trội trong việc xử lý các tác vụ AI quy mô lớn. Với bộ nhớ HBM3 80GB (H100 SXM) và 94GB (H100 NVL), băng thông bộ nhớ lên đến 3.35TB/s (H100 SXM) và 3.9TB/s (H100 NVL), H100 có khả năng xử lý các mô hình AI với hàng chục tỷ tham số như Llama 2 70B, GPT-3… 528 lõi Tensor Core thế hệ thứ 4 cùng với Transformer Engine giúp tăng tốc độ đào tạo và suy luận, tối ưu hóa hiệu suất cho các framework AI phổ biến như PyTorch và TensorFlow. 

RTX 4090 cũng có khả năng xử lý các tác vụ AI, nhưng chủ yếu phù hợp với các mô hình nhỏ, đơn giản. Với bộ nhớ 24GB GDDR6X và băng thông bộ nhớ 1 TB/s, RTX 4090 có thể đảm nhận việc đào tạo và suy luận cho các mô hình AI không quá phức tạp. Tuy nhiên, đối với các dự án AI quy mô lớn, RTX 4090 có thể gặp hạn chế về hiệu suất và dung lượng bộ nhớ.

Như vậy, khi so sánh GPU NVIDIA H100 và RTX 4090 về hiệu suất xử lý công việc AI, H100 là “người” chiến thắng.

4. Hiệu suất trong chơi game, sáng tạo

GeForce RTX 4090 được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng đồ họa cao cấp. Xây dựng trên kiến trúc Ada Lovelace, RTX 4090 hỗ trợ công nghệ Ray Tracing, DLSS 3.0 và trình điều khiển Game Ready Driver mang lại trải nghiệm chơi game nặng như Black Myth Wukong, Dune Avakening, Dragon Age… với đồ họa chân thực và tốc độ khung hình cao. Trong các ứng dụng sáng tạo nội dung như Blender, Adobe Premiere Pro và các phần mềm dựng hình 3D khác, RTX 4090 cho khả năng render với tốc độ cao, không chỉ giảm thời gian tạo nên thành phẩm mà còn giúp tiện kiệm điện cũng như nâng cao hiệu quả công việc.

Ngược lại, NVIDIA H100 không được tối ưu cho các tác vụ đồ họa và chơi game. Thiết kế của H100 tập trung vào hiệu suất tính toán cho AI và HPC, thiếu các driver và tối ưu hóa cần thiết cho ứng dụng đồ họa hay gaming. Do đó, hiệu suất của H100 trong chơi game và các ứng dụng đồ họa có thể không đáp ứng được kỳ vọng của người dùng như là RTX 4090.

5. Chi phí

Sự chênh lệch về chi phí giữa hai GPU này là rất đáng kể. NVIDIA H100 với hiệu suất và tính năng cao cấp có mức giá lên tới khoảng gần 1 tỷ đồng, phù hợp cho các doanh nghiệp và tổ chức lớn đầu tư vào hạ tầng AI và HPC. Trong khi đó, GeForce RTX 4090 có giá bán lẻ đề xuất chỉ khoảng mấy chục triệu đồng, hướng đến người dùng cá nhân, game thủ và các nhà sáng tạo nội dung chuyên nghiệp.

6. Hệ thống làm mát

NVIDIA H100 có mức tiêu thụ điện năng (TDP) dao động từ 350W đến 700W, đòi hỏi hệ thống làm mát chuyên dụng và hiệu quả để duy trì hiệu suất ổn định. Điều này thường yêu cầu các giải pháp làm mát tiên tiến, như hệ thống làm mát bằng chất lỏng, và môi trường vận hành được kiểm soát chặt chẽ, thường thấy trong các trung tâm dữ liệu chuyên nghiệp.

GeForce RTX 4090 có công suất GPU khoảng 450W, phù hợp với các hệ thống máy tính cá nhân cao cấp. Nhiều phiên bản RTX 4090 từ các nhà sản xuất khác nhau được trang bị hệ thống làm mát tiên tiến bao gồm quạt tản nhiệt lớn, thiết kế tối ưu, đảm bảo GPU được mát mẻ và hoạt động ổn định trong quá trình sử dụng.

Như vậy, việc làm mát cho RTX 4090 sẽ đơn giản hơn nhiều so với H100.

7. Khả năng mở rộng

NVIDIA H100 được thiết kế để hoạt động trong môi trường trung tâm dữ liệu và hệ thống máy chủ với khả năng mở rộng mạnh mẽ. Nó hỗ trợ công nghệ NVLink thế hệ thứ 4, cho phép kết nối nhiều GPU H100 với nhau để tăng cường hiệu suất tính toán theo cấp số nhân. H100 cũng được tối ưu hóa để hoạt động trong các hệ thống HPC (High-Performance Computing) và AI, nơi việc kết hợp nhiều GPU là điều cần thiết để xử lý các mô hình học sâu phức tạp hoặc mô phỏng khoa học đòi hỏi khối lượng tính toán lớn.

Ngoài ra, H100 còn có thể tích hợp trên các nền tảng máy chủ mạnh mẽ như NVIDIA DGX và HGX, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và mở rộng quy mô tính toán khi cần thiết. Điều này khiến H100 trở thành lựa chọn phù hợp cho các tổ chức nghiên cứu, phòng thí nghiệm AI và các công ty công nghệ lớn có nhu cầu xử lý tệp dữ liệu khổng lồ.

Ngược lại, GeForce RTX 4090 không được thiết kế cho các hệ thống nhiều GPU với khả năng mở rộng cao. Dù có thể sử dụng nhiều GPU RTX 4090 trong một hệ thống thông qua kết nối PCIe, nhưng việc liên kết và tối ưu hóa chúng để hoạt động như một hệ thống duy nhất sẽ không hiệu quả như NVLink của H100. Ngoài ra, RTX 4090 thiếu các công nghệ chuyên dụng như Transformer Engine để xử lý khối lượng công việc AI quy mô lớn.

Trong một số trường hợp, các nhà sáng tạo nội dung và game thủ có thể sử dụng RTX 4090 trong hệ thống đa GPU để tăng tốc độ render hoặc tối ưu hóa một vài quy trình đồ họa bằng cách sử dụng phần mềm hỗ trợ nhiều GPU như OctaneRender, Blender hay Adobe Premiere Pro.

Nên sử dụng GPU NVIDIA H100 và RTX4090 khi nào?

NVIDIA H100 là lựa chọn rất phù hợp cho các doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và trung tâm dữ liệu cần xử lý AI, học sâu, mô phỏng khoa học và điện toán hiệu năng cao. Với khả năng mở rộng quy mô tính toán mạnh mẽ thông qua NVLink, H100 đặc biệt phù hợp cho các hệ thống sử dụng nhiều GPU, giúp tối ưu hiệu suất và tốc độ xử lý. Đây cũng là giải pháp lý tưởng cho những ai làm việc với các mô hình AI cực lớn như ChatGPT, Stable Diffusion hay các thuật toán phân tích dữ liệu phức tạp, mang đến sức mạnh tính toán vượt trội để giải quyết những bài toán công nghệ tiên tiến nhất.

GeForce RTX 4090 là lựa chọn phù hợp cho game thủ, nhà sáng tạo nội dung và chuyên gia công nghệ cần một GPU mạnh mẽ để đáp ứng những tác vụ đòi hỏi hiệu suất cao. Với công nghệ chuyên dụng, RTX 4090 mang đến trải nghiệm chơi game 4K mượt mà với tốc độ khung hình cao và đồ họa chân thực đáng kinh ngạc. Không chỉ dành cho gaming, chiếc card đồ họa này còn là công cụ mạnh mẽ cho các nhà thiết kế đồ họa, biên tập video, nghệ sĩ 3D và kỹ sư mô phỏng, giúp tối ưu hiệu suất render và rút ngắn thời gian xử lý. Đặc biệt, RTX 4090 mang đến sức mạnh vượt trội mà không yêu cầu đầu tư vào hệ thống trung tâm dữ liệu, phù hợp cả với người dùng cá nhân lẫn chuyên gia công nghệ đang tìm kiếm một giải pháp GPU cao cấp.

Kết luận

Qua những nội dung so sánh NVIDIA H100 và RTX4090 ở trên đây, hy vọng rằng bạn đọc đã hiểu rõ hơn về 2 GPU này, sự khác biệt cũng như tính ứng dụng của chúng trong thực tế. Nếu như các bạn đang cần tìm GPU NVIDIA phục vụ mục đích sử dụng cá nhân hay xây dựng giải pháp hạ tầng AI cho doanh nghiệp mà vẫn chưa có được lựa chọn tốt nhất, hãy liên hệ với CNTTShop để được chuyên gia của chúng tôi hỗ trợ ngay nhé.

Các chuyên gia của chúng tôi đã có nhiều năm kinh nghiệm trong việc tư vấn, xây dựng giải pháp AI tổng thể và đặc biệt là rất am hiểu về sản phẩm GPU, máy chủ… của NVIDIA, chắc chắn sẽ giúp được bạn!