Hôm nay, ngày 16/07/2026 tại khách sạn JW Marriott Hotel Hanoi, sự kiện công nghệ THE AI NEXUS đã diễn ra với nhiều dấu ấn công nghệ và kết thúc thành công tốt đẹp. Được đồng tổ chức bởi Nhất Tiến Chung (NTC), Tech Data và NVIDIA, sự kiện đã trở thành điểm đến lý tưởng, kết nối các chuyên gia hàng đầu và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhằm khám phá và khai phóng sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong kỷ nguyên ứng dụng trí tuệ số đột phá.
Sôi nổi, đậm chất công nghệ và đầy cảm hứng
Ngay từ những phút đầu tiên, THE AI NEXUS đã ghi nhận sự tham gia đông đảo của hàng trăm khách mời là các giám đốc công nghệ, chuyên gia AI, các nhà quản lý CNTT và những người đam mê công nghệ.
Không gian sự kiện diễn ra sôi nổi với các phiên thảo luận chuyên sâu về AI, khu trải nghiệm công nghệ Agentic AI và siêu máy tính để bàn đầy hào hứng. Cùng với đó là các hoạt động networking giá trị dành cho khách tham dự. Sự tương tác tích cực, những câu hỏi sắc bén từ khán giả cùng sự giải đáp tận tình từ các chuyên gia đã tạo nên một bức tranh toàn cảnh sống động về tiềm năng ứng dụng AI tại Việt Nam.
Điểm lại các nội dung trọng tâm tại sự kiện
Bám sát chủ đề kiến tạo hệ sinh thái AI toàn diện cho doanh nghiệp, chương trình đã mang đến những góc nhìn đa chiều và các giải pháp thực tiễn từ những đối tác lớn:
NVIDIA - Dẫn dắt kỷ nguyên điện toán tăng tốc: Đại diện từ NVIDIA đã mang đến cái nhìn toàn cảnh về tương lai của AI, đặc biệt là Generative AI (AI tạo sinh) và cách các hệ thống GPU kiến trúc mới nhất đang định hình lại hiệu suất xử lý dữ liệu của toàn cầu.
DDN - Đột phá giới hạn lưu trữ cho AI: Chuyên gia từ DDN đã giải quyết bài toán "nút thắt cổ chai" trong hạ tầng dữ liệu, giới thiệu các giải pháp lưu trữ hiệu năng cao, đảm bảo nguồn cấp dữ liệu liên tục và tối ưu hóa thời gian huấn luyện các mô hình AI phức tạp.
GreenNode - Hạ tầng AI Cloud linh hoạt và mạnh mẽ: Mang đến giải pháp tiếp cận AI dễ dàng hơn cho doanh nghiệp, GreenNode đã trình bày về hệ sinh thái Cloud GPU vươn tầm quốc tế, giúp tối ưu hóa chi phí đầu tư hạ tầng phần cứng vật lý mà vẫn đảm bảo hiệu năng tính toán vượt trội.
MISA - Ứng dụng AI vào thực tiễn quản trị: Từ góc độ ứng dụng phần mềm, các diễn giả từ MISA đã chia sẻ những case-study thực tế và cách AI đang được tích hợp sâu vào các giải pháp quản trị doanh nghiệp (ERP, kế toán, nhân sự), giúp tự động hóa quy trình và nâng cao năng suất làm việc.
Một số hình ảnh cập nhật về sự kiện
Về Nhất Tiến Chung (NTC)
Là đơn vị đồng tổ chức sự kiện, Công ty TNHH Tin Học Viễn Thông Nhất Tiến Chung (NTC) tự hào là nhà cung cấp giải pháp hạ tầng AI và các hệ thống điện toán hiệu năng cao hàng đầu tại Việt Nam.
Với trên 20 năm kinh nghiệm và vị thế đối tác NPN cấp độ Elite của NVIDIA tại Việt Nam, NTC cam kết không ngừng mang đến những giải pháp hạ tầng AI tối ưu, dịch vụ tích hợp hệ thống chuyên nghiệp và hỗ trợ kỹ thuật sâu sát, đồng hành cùng doanh nghiệp Việt trên chặng đường chuyển đổi với ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Lời cảm ơn
Thành công của THE AI NEXUS không thể trọn vẹn nếu thiếu đi sự hiện diện và ủng hộ của các khách mời và các đối tác đồng hành.
Ban tổ chức xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến các đối tác đồng tổ chức Tech Data và NVIDIA, đơn vị tài trợ DDN, cùng các diễn giả đến từ GreenNode và MISA. Và đặc biệt, xin gửi lời tri ân lớn nhất tới toàn thể Quý Khách hàng, Đối tác và Khách mời đã dành thời gian quý báu đến tham dự, góp phần làm nên bầu không khí tuyệt vời của sự kiện ngày hôm nay.
Chúng tôi hy vọng THE AI NEXUS đã mang lại cho Quý vị những giá trị thiết thực và những kết nối tiềm năng. Hẹn gặp lại Quý vị trong những sự kiện ý nghĩa tiếp theo.
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số hiện tại, chúng ta đang chứng kiến một sự dịch chuyển mô hình (paradigm shift) từ "điện toán dựa trên truy xuất" (retrieval-based computing) sang "điện toán tạo sinh" (generative computing). Sự dịch chuyển này đòi hỏi một thế hệ hạ tầng mới: AI Factory (Nhà máy AI). Bài viết này nhằm cung cấp một cái nhìn chuyên sâu, toàn diện và chiến lược về khái niệm, kiến trúc cũng như hệ sinh thái của một AI Factory.
"AI Factory" là gì?
AI Factory là một thế hệ trung tâm dữ liệu (Data Center) kiểu mới, được thiết kế và tối ưu hóa đặc biệt không phải để lưu trữ dữ liệu hay chạy các ứng dụng phần mềm truyền thống, mà để sản xuất ra "trí thông minh" (intelligence).
Khái niệm này được định hình mạnh mẽ bởi CEO NVIDIA - Jensen Huang. Nếu như các nhà máy truyền thống ở thế kỷ 20 sử dụng điện và nguyên liệu thô để sản xuất hàng hóa vật lý, thì AI Factory ở thế kỷ 21 sử dụng năng lượng điện và dữ liệu thô (raw data), đưa qua các cỗ máy học sâu (deep learning) để sản xuất ra các mô hình trí tuệ nhân tạo, các "token" dữ liệu có giá trị và những dự đoán có độ chính xác cao.
Ý nghĩa cốt lõi:
Chuyển đổi Dữ liệu thành Tài sản Số: AI Factory là nơi "tinh chế" dữ liệu thô thành tri thức ứng dụng (mô hình AI).
Động cơ của Nền kinh tế Mới: Nó đóng vai trò là "nhà máy điện" của kỷ nguyên GenAI, cung cấp sức mạnh tính toán cho mọi ngành nghề từ y tế, tài chính đến sản xuất công nghiệp và quốc phòng.
Vì sao khái niệm AI Factory xuất hiện?
Sự ra đời của AI Factory không phải là một trào lưu nhất thời, mà là sự tất yếu của công nghệ giải quyết các giới hạn vật lý và kiến trúc:
Sự bùng nổ của Generative AI (GenAI): Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, Gemini hay Llama có hàng trăm tỷ tham số. Việc huấn luyện (training) và suy luận (inference) chúng đòi hỏi năng lực tính toán song song khổng lồ mà kiến trúc CPU truyền thống không thể đáp ứng.
Giới hạn của Trung tâm Dữ liệu truyền thống: Data Center truyền thống được xây dựng theo kiến trúc Bắc-Nam (Client-Server) với mạng lưới tốc độ vừa phải, phù hợp để phục vụ web. AI yêu cầu kiến trúc Đông-Tây (Server-to-Server) với băng thông cực lớn để hàng vạn GPU giao tiếp đồng thời mà không bị nghẽn cổ chai.
Chiến lược AI có chủ quyền (Sovereign AI): Các quốc gia và tập đoàn lớn nhận ra dữ liệu là tài nguyên an ninh quốc gia/tài sản doanh nghiệp. Họ cần các AI Factory tại chỗ (On-premise hoặc Private Cloud) để giữ quyền kiểm soát tuyệt đối thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào Public Cloud.
Kiến trúc hạ tầng của một AI Factory có gì?
Một AI Factory không chỉ đơn thuần là việc xếp nhiều máy chủ chứa GPU lại với nhau. Nó là một cỗ máy thống nhất khổng lồ (one single Supercomputer).
Cấu trúc hạ tầng bao gồm 4 lớp lõi:
A. Lớp Điện toán (Compute Layer)
Trái tim của AI Factory. Thay vì sử dụng máy chủ CPU độc lập, lớp điện toán sử dụng các cụm máy chủ chứa bộ tăng tốc (Accelerators) mật độ cao.
Thiết kế: Các GPU/TPU được liên kết thành các cụm (Clusters) hoặc SuperPODs, cho phép chúng hoạt động như một siêu máy tính duy nhất để xử lý song song các ma trận toán học khổng lồ.
B. Lớp Mạng & Kết nối (Networking & Interconnect Layer)
Nếu Compute là trái tim, thì Networking là hệ tuần hoàn. Trong huấn luyện AI, việc đồng bộ hóa dữ liệu giữa các GPU quyết định thời gian hoàn thành.
Mạng trong node (Scale-up): Kết nối các GPU trong cùng một máy chủ (VD: NVIDIA NVLink).
Mạng giữa các node (Scale-out): Kết nối hàng nghìn máy chủ với nhau với độ trễ siêu thấp và không rớt gói tin (Lossless network).
C. Lớp Lưu trữ (Storage Layer)
AI Factory tiêu thụ dữ liệu với tốc độ kinh hoàng. Nếu bộ lưu trữ chậm, GPU sẽ bị "đói dữ liệu" (starvation), gây lãng phí tài nguyên đắt đỏ.
Yêu cầu: Băng thông cực cao (High throughput) và IOPS khổng lồ để đọc hàng triệu tệp tin nhỏ hoặc các file dữ liệu khổng lồ liên tục.
D. Lớp Hạ tầng Vật lý & Năng lượng (Physical Infrastructure & Power/Cooling)
Đây là thách thức lớn nhất của AI Factory so với Data Center thường.
Năng lượng: Một rack máy chủ AI có thể tiêu thụ từ 40kW đến hơn 120kW điện (gấp 5-10 lần rack thông thường).
Tản nhiệt: Tản nhiệt khí truyền thống đã chạm giới hạn. AI Factory bắt buộc phải sử dụng hệ thống tản nhiệt chất lỏng trực tiếp tới chip (Direct-to-Chip Liquid Cooling) hoặc ngâm làm mát (Immersion Cooling).
Mô phỏng một AI Factory của NVIDIA
Hệ sinh thái Thiết bị và Phần mềm trong AI Factory ra sao?
Để hệ thống vận hành trơn tru, cần có sự kết hợp chặt chẽ giữa phần cứng chuyên dụng và lớp phần mềm (Software Stack) tối ưu hóa.
Bảng: Phân loại Thiết bị & Phần mềm tiêu biểu
Thành phần
Công nghệ / Thiết bị / Phần cứng tiêu biểu
Phần mềm / Giao thức / Nền tảng tiêu biểu
Điện toán (Compute)
Hệ thống GPU NVIDIA (H100, B200 Blackwell), AMD Instinct (MI300X), Google TPUs, Intel Gaudi.
NVIDIA CUDA, AMD ROCm.
Kết nối (Networking)
Switch InfiniBand (Quantum-2/3), Ethernet tốc độ cao 400GbE/800GbE (Spectrum-X, Arista, Cisco), DPU (BlueField).
All-Flash NVMe Arrays, giải pháp từ DDN, Pure Storage, VAST Data, Weka.
Parallel File Systems (Lustre, GPFS), NFS trên nền NVMe.
Hệ điều hành AI & Quản trị
Máy chủ chuyên dụng (VD: NVIDIA DGX SuperPOD, OCP Racks).
NVIDIA AI Enterprise, Base Command, Kubernetes, Slurm (quản lý job), MLflow (MLOps).
Hạ tầng Vật lý
Cấp nguồn UPS mật độ cao, hệ thống CDU (Coolant Distribution Unit) cho tản nhiệt chất lỏng.
Phần mềm quản trị năng lượng hạ tầng trung tâm dữ liệu (DCIM).
Các câu hỏi thường gặp (FAQ) về AI Factory
Điểm khác biệt lớn nhất về mặt chi phí giữa AI Factory và Data Center truyền thống là gì?
Mật độ vốn (Capital density). Cùng một diện tích vật lý, chi phí xây dựng AI Factory cao gấp nhiều lần do giá thành của GPU, thiết bị mạng tốc độ siêu cao và hệ thống tản nhiệt chất lỏng. Tuy nhiên, thay vì chỉ là trung tâm chi phí (Cost Center) phục vụ nội bộ, AI Factory được xem là trung tâm lợi nhuận (Profit Center), trực tiếp tạo ra tài sản trí tuệ và mô hình kinh doanh mới.
Việc tiêu thụ năng lượng của AI Factory quá lớn. Các doanh nghiệp giải quyết bài toán ESG (Môi trường, Xã hội, Quản trị) như thế nào?
Đây là một bài toán hóc búa. Các AI Factory hiện đại giải quyết bằng cách: (1) Sử dụng tản nhiệt chất lỏng giúp giảm chỉ số PUE (Power Usage Effectiveness) xuống mức rất thấp (dưới 1.15); (2) Đặt AI Factory tại những khu vực có nguồn điện tái tạo dồi dào (thủy điện, điện gió, năng lượng mặt trời) hoặc gần các nhà máy điện hạt nhân, thay vì đặt ở trung tâm các siêu đô thị.
Có nên tự xây dựng AI Factory On-premise hay nên thuê hạ tầng Cloud AI (AWS, Azure, GCP)?
Việc này phụ thuộc vào chiến lược dữ liệu và quy mô:
Nên dùng Cloud AI: Khi mới bắt đầu thử nghiệm (PoC), khởi nghiệp, hoặc cần tài nguyên không thường xuyên (bursty workloads). Giúp tránh chi phí đầu tư ban đầu lớn (CapEx).
Nên xây On-premise AI Factory: Khi doanh nghiệp (Ngân hàng, Viễn thông, Chính phủ) cần huấn luyện các mô hình lõi liên tục 24/7, có yêu cầu bảo mật dữ liệu tuyệt đối (Sovereign AI), và muốn tối ưu hóa chi phí dài hạn (OpEx thấp hơn so với thuê Cloud liên tục ở quy mô lớn).
Những rủi ro lớn nhất khi đầu tư vào AI Factory là gì?
Nguy cơ nghẽn cổ chai có thể xảy ra: Đầu tư hệ thống nhiều GPU nhưng liên kết mạng hoặc lưu trữ không tương xứng dẫn đến hiệu suất thực tế của cụm GPU chỉ đạt 40-50%. Quản lý tài nguyên và tối ưu hóa cấp độ phần mềm (Orchestration) là chìa khóa để đạt ROI tốt nhất.
Nhất Tiến Chung hiện là đối tác cấp Elite trong hệ thống thành viên NVIDIA Partner Network cho các giải pháp hạ tầng AI cấp doanh nghiệp tại Việt Nam. Hãy liên hệ với chúng tôi nếu bạn có bất kỳ vướng mắc nào trong việc thiết lập hạ tầng nền tảng cho kỷ nguyên Trí tuệ Nhân tạo hiệu suất cao.
Hôm nay đánh dấu sự khởi đầu của triển lãm thương mại thường niên Computex diễn ra tại Đài Loan. Vốn là “thánh địa” của vô số nhà sản xuất hệ thống và thiết bị, Computex là một "bữa tiệc" khổng lồ của thiết bị điện tử tiêu dùng và hiện đang là sự kiện lấy PC làm trung tâm lớn nhất trong năm. Mặc dù diễn ra vào tháng 6 – mới chỉ đi được nửa chặng đường của năm, nhưng sự kiện này luôn tạo tiền đề cho các sản phẩm tiêu dùng và máy chủ dự kiến ra mắt vào cuối năm, đặc biệt là vào quý 3 và quý 4 cực kỳ quan trọng của ngành công nghệ.
Sẽ có một vài buổi diễn thuyết lớn (keynote) trong khuôn khổ sự kiện năm nay. Trong khi AMD đã bỏ qua việc tổ chức keynote (vì họ đang ở ngay giai đoạn giữa của chu kỳ sản phẩm), thì Intel, NVIDIA và Qualcomm đều góp mặt. Và với tư cách là "gã khổng lồ" công nghệ lớn nhất tại triển lãm, có lẽ hoàn toàn phù hợp khi NVIDIA được trao quyền mở màn bằng buổi keynote lớn đầu tiên.
Tổng quan về NVIDIA Computex 2026 Keynote
Như thường lệ, CEO của NVIDIA (và cũng là "ngôi sao nhạc rock" sinh ra tại Đài Loan) Jensen Huang sẽ là diễn giả chính cho sự kiện 2026 song hành cùng Computex của công ty. Dù về mặt kỹ thuật, nó là một phần của sự kiện GTC Taipei đang diễn ra cùng thời điểm, nhưng đây vẫn là buổi diễn thuyết lớn đầu tiên của mùa Computex – và vì không có lịch trình nào đối đầu, nó nghiễm nhiên trở thành sự kiện mở màn của toàn bộ chuỗi sự kiện Computex.
Mối quan tâm kinh doanh cốt lõi của NVIDIA hiện nay vẫn là mọi thứ xoay quanh AI – được thúc đẩy bởi sự bùng nổ về nhu cầu phần cứng cho đào tạo và suy luận (inference) AI. Và như bạn có thể dự đoán, AI sẽ chiếm một phần khổng lồ trong bài keynote năm nay.
Về mặt sản phẩm, NVIDIA vừa mới "xả" một loạt các thông báo sản phẩm quan trọng vào hai tháng trước tại hội nghị độc quyền của hãng là GTC 2026, thế nên đừng kỳ vọng NVIDIA sẽ có một núi thông báo về phần cứng mới tại Computex. Dù vậy, công ty cũng không đến Đài Loan với hai bàn tay trắng. Vào thứ Sáu vừa rồi, hãng đã đăng một dòng tweet hứa hẹn về “Một kỷ nguyên mới của PC” kèm theo tọa độ địa điểm tổ chức sự kiện tại Đài Loan.
Và để dẹp bỏ mọi nghi ngờ rằng chúng ta đang nói về PC Windows, tài khoản Windows của Microsoft cũng đã đăng tải một thông điệp tương tự cùng thời điểm, trong khi Arm cũng có động thái tương tự vài giờ sau đó.
Một trong những "bí mật ai cũng biết" tồi tệ nhất trong ngành lúc này là NVIDIA đang phát triển một SoC dành cho các thiết bị Windows-on-Arm cho người dùng cuối, với tên mã N1X. Chúng ta sẽ không cố dự toán quá nhiều trước giờ G, nhưng NVIDIA đã đặt nền móng cho con chip như vậy với GB10 – trái tim của DGX Spark và các dòng PC form-factor nhỏ gọn khác – nên có vẻ như họ đang định mở rộng thị phần của mình. Họ nhắm đến đâu, chúng ta chắc chắn sẽ có câu trả lời vào hôm nay.
Gác lại tham vọng về mảng PC tiêu dùng, chúng tôi cũng kỳ vọng bài phát biểu năm nay sẽ tập trung mạnh vào mảng robotics của NVIDIA, biến đây thành một trong những trụ cột trong nỗ lực của họ tại Đài Loan để giúp quốc đảo này trở thành quốc gia dẫn đầu về robotics. Vì vậy, sẽ không có gì đáng ngạc nhiên khi thấy một số tiết lộ liên quan đến robot từ hãng.
Nhìn chung, Đài Loan được cho là tâm điểm lớn của bài phát biểu năm nay, thậm chí còn mạnh mẽ hơn mức bình thường. Đứng từ góc độ kinh doanh, NVIDIA phụ thuộc rất lớn vào các đối tác tại Đài Loan trong việc cung cấp linh kiện, lắp ráp và vận chuyển các hệ thống tích hợp GPU, CPU và thiết bị mạng của mình. Do đó, một phần quan trọng trong các bài phát biểu của NVIDIA tại Computex những năm gần đây là để tri ân các đối tác và giúp quảng bá cho họ. Thêm vào đó, quá trình xây dựng cơ sở Constellation tại địa phương của NVIDIA sắp sửa khởi công, và Jensen đã chính thức xác nhận vào tuần trước tại GTC Taipei rằng ông dự kiến công ty sẽ chi 150 tỷ đô la mỗi năm tại Đài Loan. Tóm lại, mối quan hệ của NVIDIA với Đài Loan vốn đã sâu đậm nay sẽ còn sâu đậm hơn nữa.
Cuối cùng, không có bài phát biểu nào của NVIDIA được coi là trọn vẹn nếu thiếu đi những nội dung liên quan đến AI trong trung tâm dữ liệu. NVIDIA hiện chưa vận chuyển (ship) số lượng lớn nền tảng Vera Rubin, nên Computex sẽ là cơ hội tuyệt vời để "push" mạnh hơn cho phần cứng này trước khi nó chính thức ra mắt vào cuối năm nay.
Tường thuật Trực tiếp NVIDIA Computex 2026 Keynote
Hiện tại là vài phút trước 8 giờ tối theo giờ Thái Bình Dương (PT), và chúng ta đang chờ đợi sự kiện bắt đầu. Thường thì chúng không bao giờ bắt đầu đúng giờ cả, nên hãy chờ xem sao.
Và ngay lúc tôi vừa dứt lời, NVIDIA đã bắt đầu phát các video thông báo miễn trừ trách nhiệm trước sự kiện. Bắt đầu thôi!
Như thường lệ, mở đầu bằng một đoạn video giới thiệu. Chủ đề: Tokens và AI.
Cũng có một sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào robotics, đặc biệt là cách AI kích hoạt nó. "Và đây, tại Đài Bắc là nơi mọi thứ bắt đầu."
Jensen xuất hiện! "Chào mừng đến với GTC Taiwan."
Có vẻ Jensen đã đưa cả bố mẹ mình tới. Dường như có tới 70 watch party (tiệc xem chung) cho bài phát biểu này ở Đài Loan.
Jensen nói rằng ông có rất nhiều đối tác tại Đài Loan cần phải gửi lời cảm ơn. “Hệ sinh thái của NVIDIA trải dài ngược dòng lên tới toàn bộ chuỗi cung ứng của chúng tôi” và “xuôi dòng xuống các trung tâm dữ liệu và người dùng cuối.” NVIDIA sẽ nói về gần như toàn bộ hệ sinh thái trong tối nay.
Sự trỗi dậy của AI Tự chủ (Agentic AI)
Và để mở đầu, Jensen dẫn dắt bằng AI tự chủ (Agentic AI).
Số lượng commit trên GitHub đang tăng lên với tốc độ chóng mặt. Nó đã tăng gần gấp ba vào năm 2026, nhờ các công cụ lập trình AI giúp cải thiện năng suất của các kỹ sư phần mềm. Jensen cũng lập luận rằng điều này sẽ thúc đẩy việc tuyển dụng thêm kỹ sư phần mềm, vì sản lượng (output) trên mỗi kỹ sư đang tăng lên. “Điều này sẽ sớm hiển hiện trong nền kinh tế của chúng ta theo một cách nào đó.”
“Tokens giờ đây là những đơn vị doanh thu sinh lời.” Jensen hiện đang tóm tắt lại luồng thực thi cho Agentic AI và các agent (tác nhân) riêng lẻ. Ông cho xem các ví dụ về các prompt/dự án mã hóa AI đơn giản.
“Đây hiện là mô hình điện toán mới.” “Trong hai năm qua, chúng tôi đã xây dựng hướng tới điều này, và giờ nó đã đến.” Và để đưa mọi thứ trở lại với NVIDIA, Jensen nói về cách các thư viện CUDA-X của công ty đã giúp mang lại tất cả những điều này.
“Mô hình điện toán của phần mềm sẽ thay đổi.”
Các agent của ngày mai sẽ là những người sử dụng công cụ rất tinh vi. Điều này sẽ khiến các thư viện CUDA-X trở nên vô cùng quan trọng đối với chúng. Các thư viện CUDA-X sẽ đi kèm với các bộ kỹ năng (skills) để giúp các agent hiểu cách thực hiện nhiệm vụ. Và tất cả những điều này sẽ yêu cầu một bộ sưu tập phần cứng khổng lồ: GPU cho LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn), CPU để điều phối, bộ nhớ, DPU, v.v.
Hệ sinh thái Vera Rubin & DSX AI Factory
Đó là lý do tại sao NVIDIA xây dựng toàn bộ hệ sinh thái Vera Rubin của mình. The full stack (toàn bộ ngăn xếp).
Rốt cuộc, các đối tác của NVIDIA không chỉ muốn mua máy tính, mà họ muốn xây dựng các "Nhà máy AI" (AI Factories).
Đó là lý do tại sao NVIDIA lại bắt đầu chuyển mình một lần nữa.
NVIDIA DSX chính là bản thiết kế (blueprint) để xây dựng các nhà máy này.
Tất cả bắt đầu bằng các mô phỏng (simulations) trước khi bất kỳ thứ gì được xây dựng vật lý. Sau khi cơ sở hạ tầng vật lý được hoàn thành, phần mềm của NVIDIA là bước tiếp theo.
DSX MaxLPS giúp các nhà điều hành trung tâm dữ liệu quản lý mức tiêu thụ điện năng và chạy nhiều phần cứng hơn ở một mức ngân sách điện nhất định.
Và DSX Flex để hợp tác với các nhà cung cấp năng lượng nhằm thu hẹp mức tiêu thụ điện năng của trung tâm dữ liệu khi nguồn năng lượng hiện có ở mức thấp.
Chi phí cho một gigawatt cơ sở hạ tầng AI sẽ chạm mức 100 tỷ đô la. Đó là lý do tại sao các mô phỏng lại cực kỳ quan trọng; không có chỗ cho sai sót.
Jensen đang nói về các công ty cung cấp dịch vụ đám mây và phần cứng được xây dựng từ phần cứng/phần mềm của NVIDIA. “Điện toán giờ là doanh thu. Điện toán là lợi nhuận.”
Và tóm tắt lại cách NVIDIA đã xây dựng tất cả những điều này, cho phép họ tạo ra một hệ sinh thái kết hợp cả phần cứng lẫn phần mềm có tốc độ thiết lập nhanh hơn và hiệu năng cao hơn bất kỳ thứ gì khác. Đồng thiết kế cực hạn (Extreme co-design) trong thực tế.
“1 gigawatt nghĩa là 1 gigawatt. Đó là toàn bộ nguồn điện bạn có thể tạo ra.”
Thông lượng trên mỗi Watt (Throughput per Watt) chính là doanh thu. Những con chip rẻ hơn sẽ chẳng giúp ích gì nếu chi phí vận hành chúng đắt đỏ hơn. “Bạn càng mua nhiều, bạn càng kiếm được nhiều.”
Trong khi đó, phần mềm cho các hệ thống này đang thay đổi từng ngày. AI đã thay đổi hoàn toàn kể từ thời Hopper, chứ đừng nói đến Ampere. Từ LLMs sang MoE và giờ là Agentic. “Bạn không thể dự đoán hệ thống của mình sẽ kéo dài được bao lâu. Nhưng tôi có thể.”
Jensen hứa hẹn tuổi đời hiệu dụng sẽ lâu dài hơn cho phần cứng NVIDIA.
“AI hữu ích đã ở đây. AI sinh lời đã ở đây.” Và để hỗ trợ cho điều đó, Jensen tuyên bố rằng Vera Rubin hiện đã đi vào sản xuất hàng loạt (full production). Trong khi đó, thời gian lắp ráp đã giảm xuống. Một rack Grace Blackwell giờ đây rõ ràng có thể được lắp ráp chỉ trong vòng 5 phút.
“Cảm ơn Đài Loan.”
Jensen gửi lời cảm ơn mọi người vì đã đưa Vera Rubin vào sản xuất hàng loạt.
(Một clip ngắn được phát về Vera Rubin, bao gồm các trích đoạn ngắn của các nhà cung cấp Đài Loan tham gia vào hệ sinh thái Vera Rubin như TSMC và Foxconn.)
Vera Rubin không chỉ được chế tạo để chạy AI, mà nó được tạo ra để chạy các Agent (tác nhân). Cỗ máy tính có thể chạy các agent sẽ là cỗ máy tính tiên tiến nhất trên thế giới.
(Jensen mang ra một tủ rack Vera Rubin) NVL72. Groq. Các rack CPU Vera. Các rack mạng. “Chi phí token của NVIDIA là thấp nhất thế giới” nhờ vào khả năng đồng thiết kế cực hạn và sự am hiểu của NVIDIA về inference (suy luận), dẫn đến sự ra đời của NVL72.
Không có dây cáp nào trong một khay điện toán (compute tray) của Vera Rubin. NVIDIA giờ đã là công ty mạng lưới lớn nhất trên thế giới.
Vera CPU: Trái tim của Kỷ nguyên AI Agent
Bây giờ, hãy chuyển sang một ngành công nghiệp lớn tiếp theo mà NVIDIA sẽ góp mặt. “Hãy nói về CPU.” Vera CPU được chế tạo cho kỷ nguyên của AI. “Các Agent rất mất kiên nhẫn.” “Việc chúng ta làm cho các CPU có độ trễ thấp nhất có thể là điều sống còn.”
Jensen hiện đang phác thảo cách các CPU Vera được sử dụng trong nhiều loại tray khác nhau của NVIDIA. Các rack điện toán Vera Rubin, rack CPU và sau đó là các rack lưu trữ. “NVIDIA vốn đã là một trong những nhà sản xuất CPU lớn nhất thế giới.” CPU giờ đây là một phần trong "con đường sống còn" của phần đắt đỏ nhất trong trung tâm dữ liệu.
Nhắc lại các thông số kỹ thuật phần cứng cho Vera mà NVIDIA đã tiết lộ trước đó. Hiệu năng đơn luồng (single-threaded) phải ở đẳng cấp thế giới. IPC "cao nhất thế giới". Băng thông trên mỗi nhân và băng thông tổng thể cũng cực kỳ quan trọng. Vera đang ở giới hạn reticle. “Không bị đánh thuế chiplet” (No chiplet tax - ý chỉ không bị suy giảm hiệu năng do cấu trúc chiplet).
Jensen tiếp tục nhấn mạnh về mức băng thông mà con chip này cung cấp, cả cho cấu trúc nội bộ (fabric) lẫn bên ngoài. Nó là một CPU được tạo ra cho người dùng agent, chứ không phải cho con người. Các CPU này cần phải có hiệu năng cao, nhưng cũng phải tiết kiệm năng lượng. (Năng lượng tiêu thụ cho CPU sẽ lấy đi năng lượng có thể được dùng để tạo token). Đủ để nói rằng, NVIDIA tin rằng họ sẽ dẫn đầu ở mảng này.
(Phát một video về CPU Vera) NVIDIA tuyên bố rằng Vera sẽ mang lại hiệu năng agentic gấp 1.8 lần so với các CPU x86. “Vera là CPU dành cho kỷ nguyên của các Agent.” “Đây sẽ là động lực tăng trưởng chính mới của chúng tôi.”
“Vera sẽ là CPU agentic tối ưu nhất trên thế giới” nhờ vào tất cả những công việc tối ưu hóa vốn đã được đưa vào để mang các khối lượng công việc hiện tại lên Grace.
Jensen tiết lộ một chút về các benchmark ban đầu của Vera. Tốc độ xử lý SQL nhanh hơn 3 lần. “Vera hoàn toàn mang tính cách mạng.”
Các công ty lớn về AI/Agentic – OpenAI, Anthropic, SpaceX – sẽ là những "early adopters" (người tiên phong ứng dụng) Vera. “Thị trường này chắc chắn sẽ lớn hơn thị trường trước đó” bởi vì sẽ có nhiều agent hơn là con người. Và đó là Vera.
Công cụ phát triển & Tối ưu AI cho doanh nghiệp
Quay trở lại mô hình ứng dụng cho AI Agentic. Công bố bộ công cụ NVIDIA Agent Toolkit for Enterprise AI. AI cần mô hình (models), hệ thống khai thác (harnesses), công cụ & kỹ năng (tools & skills), và môi trường thực thi (runtime). NVIDIA cung cấp tất cả những thứ đó bằng bộ công cụ của họ.
Các mô hình mở (Open models). Và OpenShell để chạy chúng trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật. Các agent này sẽ được sử dụng như thế nào? Thiết kế chip, là điểm khởi đầu. (Phát video về thông báo hợp tác cùng Cadence và quá trình thiết kế, xác minh chip)
NVIDIA làm điều này một phần là cho chính họ; họ cần các công cụ thiết kế chip tốt cho các sản phẩm trong tương lai của chính mình. Các công cụ có thể rút ngắn nhiều tuần làm việc trong thiết kế chip xuống chỉ còn vài phút.
Công bố hôm nay: Nemotron 3 Ultra, mô hình mở tiếp theo của NVIDIA. Nemotron 3 Ultra nhanh hơn gấp 5 lần (không rõ là so với gì). Và chi phí chạy thấp hơn 30% xét về FLOPS và thời gian suy luận. Và NVIDIA hiện đang phát triển Nemotron 4.
RTX Spark (N1X): Tái phát minh Máy tính cá nhân (PC)
Có vẻ như đó là phần tổng kết về AI Agentic, ít nhất là trong trung tâm dữ liệu. Bây giờ chúng ta chuyển hướng sang điện toán cá nhân (Personal Computing). PC là nơi NVIDIA khởi nghiệp. Jensen tóm tắt lại lịch sử của PC và của Windows. Windows đã (và đang) được trừu tượng hóa khỏi phần cứng. BIOS, drivers, các lớp trừu tượng, API đa phương tiện, v.v.
“40 năm sau, Microsoft và NVIDIA sẽ tái phát minh lại chiếc PC.”
Có vẻ Jensen sẽ có mặt tại một buổi thuyết trình khác vào tối mai cùng với CEO Microsoft Satya Nadella, nơi họ sẽ nói nhiều hơn về điều này. Hệ điều hành mới chính là hệ điều hành cũ được cộng thêm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ứng dụng hiện đại sẽ được thay thế bằng các runtime agentic.
(Phát một video về việc PC sẽ ra sao trong kỷ nguyên của Agent).
Giới thiệu RTX Spark. Tiến trình TSMC 3nm. 70 tỷ bóng bán dẫn. 20 nhân CPU. 6144 nhân CUDA.
“Chúng tôi đang tái phát minh lại máy tính cá nhân.”
Vậy ra đây chính là N1X. Được chế tạo nhờ sự hợp tác với Mediatek.
Ngay từ đầu chưa rõ con chip này khác biệt thế nào so với chip GB10 được dùng trong DGX Spark (nếu có khác). Nhờ lớp tương thích (compatibility layer) của Windows cũng như tất cả các phần mềm đã được port sang Windows-on-Arm, RTX Spark có thể chạy toàn bộ hệ sinh thái Windows. Cộng với hệ sinh thái của NVIDIA.
(Phát video về các khối lượng công việc AI agentic chạy trên RTX Spark) Trong video, một ngôi nhà đang được thiết kế bằng AI agentic, với người vận hành tinh chỉnh thiết kế.
Cũng có thông báo rằng Adobe Premiere và Photoshop đang nhận được bản cập nhật cho RTX Spark để tăng tốc độ lên gấp đôi. Công bố các dòng Laptop RTX Spark. Sẽ có mặt vào mùa thu năm nay.
Công bố ba dòng máy Windows:
Laptop RTX Spark.
Desktop RTX Spark (Một cỗ máy tại gia để chạy AI agentic cục bộ, không làm tăng hóa đơn điện toán đám mây - cỗ máy MSI này trông giống như bản sơn lại của hệ thống GB10 của họ).
Và cuối cùng, DGX Station cho Windows (Dành cho các nhà phát triển trong hệ sinh thái Windows thay vì Linux, thứ mà DGX Station vốn đã hỗ trợ).
RTX Spark laptops
The new Windows machines
RTX Spark desktops DGX Station for Windows
Jensen so sánh sự tiến hóa của PC với điện thoại di động. Ngày nay, mọi người không thực sự gọi điện nhiều trên smartphone nữa. Vậy PC sẽ thay đổi ra sao? Các máy tính AI agentic sẽ chạy trong nhà bạn. Jensen đang đánh cược rất mạnh vào ý tưởng về các AI agentic và tầm nhìn Copilot của Microsoft về những cỗ máy thực hiện mọi tác vụ thay cho chủ nhân.
Bản đồ lộ trình (roadmap) của RTX Spark: Sẽ có các bộ xử lý Vera Rubin và Rosa Feynman Spark nối tiếp vào năm 2028 và 2030. Và đó là RTX Spark.
Đột phá trong Robotics và Xe Tự Lái
Bây giờ chuyển hướng một lần nữa, lần này là về Robotics. Jensen đang phác thảo quy trình để đạt được các mô hình nền tảng thế giới (world foundation models). Tự vận động từ điều khiển từ xa (teleoperation) và mô phỏng đến dữ liệu tổng hợp (synthetic data), và cuối cùng là một mô hình thế giới.
Công bố NVIDIA Cosmos 3 dành cho robotics. Jensen tin rằng NVIDIA sở hữu mô hình AI tốt nhất cho robotics. (Phát video về Cosmos 3) Nói ngắn gọn, Cosmos là tất cả về việc thấu hiểu thế giới vật lý và có thể mô phỏng chính xác thế giới đó. “Bây giờ chúng ta đã có AI, điện toán chính là dữ liệu.”
Cosmos là một mô hình mở, giống như Nemotron. Dữ liệu cũng được mở. Một nơi Cosmos sẽ được sử dụng: Robotaxis (Taxi tự lái). Đặc biệt là với nền tảng Drive Hyperion của NVIDIA. (Phát video về Alpamayo và Drive Hyperion) “Alpamayo: Phương tiện tự lái có khả năng suy luận đầu tiên trên thế giới.”
Chuyển hướng nhanh sang nền tảng Isaac GROOT. Ô tô chỉ là một ứng dụng chuyên biệt của robotics. Và đối với mọi thứ khác, đã có nền tảng robotics của NVIDIA. Công bố hôm nay: NVIDIA Isaac GROOT Reference Humanoid Robot. Một robot hình người dựa trên nền tảng Jetson Thor với stack phần mềm của NVIDIA và cơ thể cùng bàn tay có độ khớp nối cực cao từ hãng Unitree. (Phát video về Isaac GROOT) “Thật nhiều robot.”
Và đó là về robotics.
Có vẻ đã đến lúc bắt đầu tóm tắt và kết thúc. Dù là trung tâm dữ liệu, PC hay robotics, tất cả đều được gắn kết với nhau bằng việc sử dụng các AI Agentic. Vera Rubin đang được sản xuất hàng loạt, Vera sẽ thay đổi thế giới CPU, PC Windows được trang bị sức mạnh của NVIDIA và tương lai của robot tích hợp AI.
“Tôi còn một điều nữa dành cho các bạn.” (One more thing) NVIDIA đã tổng hợp một video tóm tắt (recap video) được tạo ra bởi AI, giống như cách họ đã làm cho GTC vài tháng trước.
Và đó là khép lại của bài diễn thuyết NVIDIA Computex 2026.
NVIDIA hôm nay đã công bố bắt đầu xuất xưởng NVIDIA DGX Spark, siêu máy tính AI nhỏ nhất thế giới, và giao đến tay khách hàng trên toàn cầu.
Các tải công việc AI đang nhanh chóng vượt quá khả năng của bộ nhớ và phần mềm trên PC, máy trạm và máy tính xách tay mà hàng triệu nhà phát triển đang sử dụng hiện nay — buộc các nhóm phải chuyển công việc của họ sang đám mây hoặc trung tâm dữ liệu tại chỗ.
Là một thế hệ máy tính mới, DGX Spark mang đến hiệu năng AI lên đến cấp độ petaflop và bộ nhớ hợp nhất 128GB trong một thiết kế máy tính để bàn nhỏ gọn, cho phép các nhà phát triển chạy suy luận trên các mô hình AI với tối đa 200 tỷ tham số và tinh chỉnh các mô hình lên đến 70 tỷ tham số cục bộ. Ngoài ra, DGX Spark cho phép các nhà phát triển tạo ra các AI agent và chạy các lớp phần mềm tiên tiến cục bộ.
“Năm 2016, chúng tôi đã xây dựng DGX-1 để cung cấp cho các nhà nghiên cứu AI siêu máy tính riêng. Tôi đã tận tay giao hệ thống đầu tiên cho Elon Musk tại một công ty khởi nghiệp nhỏ tên là OpenAI — và từ đó ChatGPT ra đời, khởi đầu cho cuộc cách mạng AI,” Jensen Huang, nhà sáng lập kiêm CEO của NVIDIA, cho biết. “DGX-1 đã mở ra kỷ nguyên của siêu máy tính AI và mở ra những quy luật mở rộng thúc đẩy AI hiện đại. Với DGX Spark, chúng tôi quay trở lại với sứ mệnh đó — trao một máy tính AI vào tay mỗi nhà phát triển để khơi nguồn làn sóng đột phá tiếp theo.”
DGX Spark kết hợp toàn bộ nền tảng AI của NVIDIA — bao gồm GPU, CPU, mạng, thư viện CUDA và bộ phần mềm NVIDIA AI — thành một hệ thống đủ nhỏ gọn cho phòng thí nghiệm hoặc văn phòng, nhưng vẫn đủ mạnh mẽ để tăng tốc quá trình phát triển AI tác nhân và AI vật lý. Bằng cách kết hợp hiệu suất đột phá với khả năng tiếp cận liền mạch đến hệ sinh thái NVIDIA, DGX Spark biến máy tính để bàn thành một nền tảng phát triển AI.
Hệ thống DGX Spark cung cấp hiệu suất AI lên tới 1 petaflop, được tăng tốc bởi siêu chip mới NVIDIA GB10 Grace Blackwell, mạng NVIDIA ConnectX-7 200Gbps và công nghệ NVIDIA NVLink-C2C, cung cấp băng thông gấp 5 lần PCIe Gen 5 với bộ nhớ kết hợp CPU-GPU 128GB.
Bộ phần mềm NVIDIA AI được cài đặt sẵn để các nhà phát triển có thể bắt đầu làm việc trên các dự án AI ngay lập tức. Với DGX Spark, các nhà phát triển có thể truy cập các công cụ trong hệ sinh thái AI của NVIDIA bao gồm mô hình, thư viện và các microservice NVIDIA NIM, cho phép thực hiện các quy trình làm việc cục bộ như tùy chỉnh mô hình FLUX.1 của Black Forest Labs để tinh chỉnh quá trình tạo hình ảnh, tạo tác nhân tìm kiếm và tóm tắt thị giác bằng mô hình ngôn ngữ thị giác NVIDIA Cosmos Reason, hoặc xây dựng chatbot AI bằng Qwen3 được tối ưu hóa cho DGX Spark.
Để chào mừng việc DGX Spark được vận chuyển đến khách hàng trên toàn thế giới, hôm nay, tại Starbase, Texas, Huang đã đích thân trao tặng một trong những thiết bị DGX Spark đầu tiên cho Elon Musk, kỹ sư trưởng của SpaceX. Buổi trao đổi này là một sự kết nối với nguồn gốc của siêu máy tính, bởi Musk là một trong những người đầu tiên nhận được siêu máy tính NVIDIA DGX-1 từ Huang vào năm 2016.
Những nơi khác nhận được DGX Spark sớm, bao gồm Anaconda Cadence, ComfyUI, Docker, Google, Hugging Face, JetBrains, LM Studio, Meta, Microsoft, Ollama và Roboflow, đang thử nghiệm, xác thực và tối ưu hóa các công cụ, phần mềm và mô hình của họ cho DGX Spark.
Các tổ chức nghiên cứu trên toàn thế giới, bao gồm NYU Global AI Frontier Lab, đã được thử nghiệm trước DGX Spark để thúc đẩy quá trình phát triển AI của họ.
“DGX Spark cho phép chúng tôi tiếp cận điện toán peta-scale ngay trên máy tính để bàn”, Kyunghyun Cho, giáo sư khoa học máy tính và dữ liệu tại Phòng thí nghiệm Global AI Frontier thuộc Đại học New York, cho biết. “Cách thức thực thi nghiên cứu và phát triển AI mới này cho phép chúng tôi nhanh chóng tạo nguyên mẫu và thử nghiệm các thuật toán và mô hình AI tiên tiến — ngay cả đối với các ứng dụng nhạy cảm về quyền riêng tư và bảo mật, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe.”
NVIDIA DGX Spark chính thức lên kệ
Bắt đầu từ thứ Tư, ngày 15 tháng 10, bạn có thể đặt hàng DGX Spark trên NVIDIA.com. Các hệ thống đối tác sẽ có sẵn tại ASUS MSI, GIGABYTE, Dell Technologies, HP, Lenovo cũng như các cửa hàng Micro Center tại Hoa Kỳ và từ các đối tác kênh của NVIDIA trên toàn thế giới.
Nhất Tiến Chung hiện đang phân phối sản phẩm này qua kênh đối tác Thế Giới Máy Chủ với các ưu đãi đặt sớm, cùng chính sách bảo hành và hỗ trợ sau bán hàng.
Thế giới Trí tuệ Nhân tạo (AI), đặc biệt là lĩnh vực AI Tạo sinh (Generative AI) và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đang đòi hỏi sức mạnh tính toán vượt ra ngoài giới hạn vật lý hiện tại. NVIDIA Blackwell không chỉ là một kiến trúc GPU mới; nó là một nền tảng điện toán toàn diện được thiết kế để giải quyết những thách thức về vấn đề gia tăng quy mô, hiệu suất xử lý và hiệu quả sử dụng điện năng trong kỷ nguyên AI hàng nghìn tỷ tham số.
Kiến trúc Blackwell GPU: Đột phá từ chiplet với hàng tỷ bóng bán dẫn
Kiến trúc Blackwell là sự kế thừa mang tính cách mạng từ thế hệ Hopper, tập trung giải quyết vấn đề lớn nhất của việc huấn luyện mô hình: tắc nghẽn truyền dẫn và hiệu suất sử dụng điện năng.
1. Cấu tạo và công nghệ sản xuất
Mật độ tuyệt đối: GPU Blackwell, ví dụ như B200 GPU, là một kỳ tích kỹ thuật với 208 tỷ bóng bán dẫn. NVIDIA đạt được điều này bằng cách sử dụng kiến trúc chiplet (hay multi-die) tiên tiến.
Kết nối chip-to-Chip (C2C) 10 TB/s: Hai khuôn (dies) Blackwell được kết nối vật lý với nhau bằng một giao diện băng thông 10 Terabytes/giây (TB/s), giúp chúng hoạt động như một GPU thống nhất. Điều này cho phép mở rộng quy mô tính toán mà vẫn duy trì băng thông nội tại cực cao.
Bộ nhớ HBM3e: Tích hợp bộ nhớ băng thông cao HBM3e với tổng băng thông bộ nhớ cực lớn (ví dụ: lên tới 8TB/s cho B200), đảm bảo GPU luôn được cấp dữ liệu kịp thời.
2. Công nghệ Tensor Core thế hệ mới
Hỗ trợ độ chính xác FP4: Blackwell giới thiệu việc hỗ trợ cho định dạng FP4 (4-bit Floating point) mới, một bước tiến lớn so với FP8 của thế hệ trước. Đối với suy luận AI (AI Inference), việc giảm độ chính xác xuống FP4 giúp tăng mật độ tính toán lên gấp đôi, từ đó mang lại tốc độ suy luận nhanh hơn tới 30 lần cho các LLM khổng lồ.
Công nghệ Transformer Engine thế hệ 2: Bộ phận này được thiết kế lại để quản lý việc truyền dẫn dữ liệu và tính toán với độ chính xác hỗn hợp (mixed-precision) hiệu quả hơn. Nó tự động điều chỉnh việc sử dụng các định dạng số như FP8, FP6, và FP4, đảm bảo độ chính xác của mô hình trong khi tối đa hóa thông lượng.
Grace Blackwell Superchip (GB200): Xóa bỏ nút thắt băng thông
GB200 Superchip là thành phần cơ bản và là đỉnh cao của triết lý điện toán tăng tốc của NVIDIA: Tích hợp sâu (Deep integration).
1. Kiến trúc Superchip
GB200 kết hợp một NVIDIA Grace CPU (72 lõi Arm neoverse V2) cùng với hai NVIDIA Blackwell GPU thành một Superchip duy nhất.
Thành phần
Vai trò chính
Đặc điểm kỹ thuật
Grace CPU
Xử lý dữ liệu, OS, các tác vụ không tăng tốc
72 Lõi Arm neoverse V2, Bộ nhớ LPDDR5X dung lượng lớn (480GB)
Blackwell GPU (x2)
Huấn luyện/Suy luận AI, HPC
208 Tỷ bóng bán dẫn, Bộ nhớ HBM3e băng thông cao
2. Công nghệ NVLink-Chip-to-Chip (C2C)
Liên kết vật lý trực tiếp: Đây là giao diện tốc độ cao, độ trễ thấp, kết nối Grace CPU với các GPU Blackwell.
Băng thông liên kết: Cung cấp băng thông hai chiều 900 GB/s (GigaBytes/giây). Tốc độ này nhanh hơn đáng kể so với kết nối PCIe thế hệ trước, loại bỏ hiện tượng "nghẽn cổ chai" dữ liệu giữa CPU và GPU.
Bộ nhớ đồng nhất (Coherent memory): Cho phép CPU và GPU truy cập cùng một không gian bộ nhớ. Điều này cực kỳ quan trọng đối với các khối lượng công việc liên quan đến xử lý dữ liệu lớn (Data Processing), giúp tăng tốc độ tải, truy cập, và tổng hợp dữ liệu gấp nhiều lần so với kiến trúc truyền thống.
III. GB200 NVL72: Hệ thống siêu máy tính AI quy mô tủ rack (Rack-Scale)
GB200 NVL72 là một hệ thống siêu máy tính hoàn chỉnh, được thiết kế theo kiến trúc quy mô tủ rack (Rack-Scale architecture) để giải quyết các mô hình AI có hàng nghìn tỷ tham số.
Làm mát bằng chất lỏng (Liquid cooling): Đây là tính năng bắt buộc. Với mật độ năng lượng lên tới 120kW trên một tủ rack, chỉ có làm mát bằng chất lỏng mới đảm bảo nhiệt độ ổn định và đạt được hiệu suất năng lượng tối ưu.
2. Công nghệ NVLink Switch: Biến cả tủ rack thành một "siêu chip" duy nhất
Đây là điểm khác biệt cốt lõi:
NVLink Thế hệ 5: Các superchip GB200 được kết nối với nhau thông qua 9 NVLink Switches đặc biệt bên trong tủ rack.
Miền NVLink Thống nhất: Toàn bộ 72 GPU trong tủ rack được kết nối với nhau trong một Miền NVLink duy nhất. Điều này cho phép các GPU giao tiếp với mọi GPU khác với tốc độ cực cao, tương đương như chúng đang nằm trên cùng một bo mạch chủ.
Băng thông hệ thống: Cung cấp băng thông All-to-All tổng hợp lên tới 130 TB/s và băng thông AllReduce (cần thiết cho huấn luyện AI phân tán) lên tới 260 TB/s. Tốc độ này nhanh hơn gấp 36 lần so với việc sử dụng mạng Ethernet 400Gb/s truyền thống.
3. Công nghệ làm mát bằng chất lỏng: Chìa khóa cho mật độ tính toán kỷ lục
Trong các hệ thống điện toán tăng tốc thế hệ mới như GB200 NVL72, mật độ sử dụng năng lượng và nhiệt lượng sinh ra từ các chip GPU/CPU là rất lớn. Việc sử dụng quạt gió (làm mát bằng khí) truyền thống không còn đảm bảo. Do đó, làm mát bằng chất lỏng trực tiếp lên chip (Direct-to-Chip Liquid cooling - DLC) trở thành một yêu cầu bắt buộc và là một phần không thể thiếu trong thiết kế của GB200 NVL72.
Sự cần thiết của giải pháp làm mát bằng chất lỏng
Quản lý lượng điện năng rất cao: Một tủ rack GB200 NVL72 hoàn chỉnh có thể tiêu thụ tới 120kW điện năng (tương đương với cả một ngôi nhà hoặc một khu dân cư nhỏ). Lượng nhiệt phát ra từ 72 GPU Blackwell và 36 CPU Grace là cực kỳ lớn.
Hiệu suất tản nhiệt: Chất lỏng (thường là nước đã được xử lý hoặc chất điện môi chuyên dụng) có khả năng hấp thụ và dẫn nhiệt tốt hơn không khí gấp nhiều lần. DLC giúp loại bỏ nhiệt trực tiếp tại nguồn (trên bề mặt chip), giữ cho các linh kiện hoạt động ở nhiệt độ tối ưu, đảm bảo hiệu suất cao nhất và độ ổn định lâu dài.
Giảm chi phí và tiếng ồn: So với việc phải xây dựng các trung tâm dữ liệu với hệ thống điều hòa không khí khổng lồ và tốn kém, làm mát bằng chất lỏng giúp giảm đáng kể chi phí vận hành (điện năng tiêu thụ cho làm mát) và loại bỏ tiếng ồn lớn từ quạt.
Cấu trúc làm mát bên trong GB200 NVL72
Hệ thống làm mát được thiết kế đồng bộ theo quy mô tủ rack:
Tấm lạnh (Cold plate): Mỗi GB200 Superchip được trang bị các tấm lạnh chuyên dụng, được gắn trực tiếp lên bề mặt GPU Blackwell và CPU Grace. Chất lỏng làm mát sẽ lưu thông qua các kênh nhỏ trong tấm lạnh này, hấp thụ nhiệt từ chip.
Lưu thông chất lỏng: Chất lỏng làm mát được bơm từ Bộ phân phối chất lỏng (Coolant distribution unit - CDU) nằm ngay trong hoặc sát tủ rack.
CDU In-Rack: CDU là trái tim của hệ thống làm mát. Nó bơm chất lỏng vào các khay tính toán (Compute trays) và nhận lại chất lỏng đã hấp thụ lượng nhiệt nóng. CDU cũng có vai trò trao đổi nhiệt với một hệ thống nước lớn hơn của trung tâm dữ liệu (thường là nước tháp giải nhiệt).
Ống dẫn và khớp nối nhanh (Quick-Connect): Hệ thống sử dụng các ống dẫn và khớp nối chất lượng cao, chống rò rỉ, cho phép kỹ thuật viên tháo lắp các khay tính toán mà không cần xả toàn bộ chất lỏng trong hệ thống.
Thiết kế đã tối ưu hóa (Optimized design): Với việc tích hợp các khay tính toán MGX (Kiến trúc Module hóa của NVIDIA), thiết kế làm mát đã được tối ưu hóa để đảm bảo luồng chất lỏng đồng đều qua tất cả 72 GPU và 36 CPU, bất kể vị trí của chúng trong tủ rack.
Nhờ công nghệ làm mát bằng chất lỏng tinh vi này, GB200 NVL72 có thể cung cấp hiệu suất điện toán tăng tốc cao nhất hiện nay, đóng vai trò là xương sống cho các nhà máy AI thế hệ mới.
3. Định nghĩa lại điện toán AI cấp độ Exascale
Được thiết kế có mục đích hướng đến kỷ nguyên AI hàng nghìn tỷ tham số, các hệ thống dựa trên Grace Blackwell mang lại những con số gây ấn tượng cho ngành công nghiệp:
Tăng tốc suy luận
Tăng tốc độ suy luận LLM (ví dụ: GPT-MoE 1.8T) lên 30 lần so với H100.
Giảm tổng chi phí sở hữu (TCO)
Giảm 25 lần Chi phí Sở hữu Tổng thể và tiêu thụ năng lượng cho cùng một khối lượng công việc.
Huấn luyện quy mô lớn
Tăng tốc huấn luyện LLM lên 4 lần nhờ NVLink Switch system.
Điện toán bền vững
Hiệu suất năng lượng vượt trội nhờ làm mát bằng chất lỏng.
NVIDIA GB200 NVL72 không chỉ là một cỗ máy tính toán, mà là một "nhà máy AI" hoàn chỉnh, cung cấp nền tảng cần thiết để xây dựng và vận hành các mô hình AI thế hệ tiếp theo, đưa Trí tuệ Nhân tạo từ phòng thí nghiệm ra ứng dụng thực tế với tốc độ và quy mô chưa từng thấy.
Thế giới đang bước vào kỷ nguyên của các mô hình AI với hàng nghìn tỷ tham số, biến trung tâm dữ liệu truyền thống thành những "nhà máy AI siêu quy mô" (giga-scale AI factories). Để vận hành những cỗ máy khổng lồ này, yêu cầu về hệ thống mạng không chỉ là "nhanh hơn" mà phải là một "hệ thống thần kinh" hoàn toàn mới.
NVIDIA đã chính thức giới thiệu giải pháp mang tính đột phá đó: Bộ chuyển mạch Ethernet NVIDIA Spectrum-X™. Đáng chú ý, hai ông lớn trong lĩnh vực công nghệ là Meta và Oracle đã ngay lập tức mở rộng việc áp dụng các giải pháp mạng của NVIDIA, khẳng định tầm quan trọng của Spectrum-X trong sự phát triển của công nghệ AI.
Spectrum-X: "Hệ thống Thần kinh" của Nhà máy AI
CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ này:
"Các mô hình nghìn tỷ tham số đang biến các trung tâm dữ liệu thành nhà máy AI quy mô giga, và các nhà lãnh đạo ngành như Meta và Oracle đang tiêu chuẩn hóa Spectrum-X Ethernet để thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp này. Spectrum-X không chỉ là Ethernet nhanh hơn — nó là hệ thống thần kinh của nhà máy AI, cho phép các nhà cung cấp siêu quy mô kết nối hàng triệu GPU thành một siêu máy tính duy nhất để đào tạo các mô hình lớn nhất từng được xây dựng."
Điểm sáng công nghệ của Spectrum-X:
Nền tảng Đầu tiên cho AI: Spectrum-X là nền tảng Ethernet đầu tiên được xây dựng có mục đích dành riêng cho AI, bao gồm Bộ chuyển mạch Spectrum-X Ethernet và SuperNICs Spectrum-X Ethernet.
Hiệu suất Đột phá: Nền tảng này đã chứng minh hiệu suất lập kỷ lục, đạt thông lượng dữ liệu 95% nhờ công nghệ kiểm soát tắc nghẽn tiên tiến. Con số này vượt trội hẳn so với Ethernet tiêu chuẩn ở quy mô lớn, vốn chỉ đạt khoảng 60% do xung đột luồng.
Khả năng Mở rộng Giga-Scale: Với công nghệ Spectrum-XGS Ethernet, nền tảng này có thể liên kết các trung tâm dữ liệu qua các thành phố, quốc gia và lục địa, tạo thành các siêu nhà máy AI khổng lồ.
Meta và Oracle lên kế hoạch thay đổi cuộc chơi
Việc hai gã khổng lồ này áp dụng Spectrum-X không chỉ là một thỏa thuận kinh doanh, mà còn là một bước ngoặt về chiến lược hạ tầng AI.
1. Meta: Tăng tốc nền tảng FBOSS mở
Meta sẽ tích hợp các bộ chuyển mạch Spectrum Ethernet vào cơ sở hạ tầng mạng lưới của mình cho Facebook Open Switching System (FBOSS) – một nền tảng phần mềm được phát triển để quản lý và kiểm soát các bộ chuyển mạch mạng ở quy mô lớn.
Mục tiêu: Tăng tốc triển khai ở quy mô lớn, mở khóa những cải tiến đáng kể trong hiệu quả đào tạo AI và rút ngắn thời gian thu thập thông tin chuyên sâu.
Phát biểu từ Meta: "Cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo của Meta đòi hỏi mạng lưới mở và hiệu quả ở quy mô chưa từng thấy trong ngành," ông Gaya Nagarajan, Phó Chủ tịch Kỹ thuật Mạng tại Meta, chia sẻ. "Việc tích hợp sẽ mở ra hiệu quả và khả năng dự đoán cần thiết để đào tạo các mô hình ngày càng lớn hơn."
2. Oracle: Xây dựng siêu máy tính AI cấp độ Giga-scale
Oracle sẽ sử dụng Spectrum-X Ethernet để xây dựng các siêu máy tính AI quy mô giga, được tăng tốc bởi kiến trúc NVIDIA Vera Rubin sắp tới.
Mục tiêu: Kết nối hàng triệu GPU với hiệu suất đột phá, cho phép khách hàng nhanh chóng đào tạo, triển khai và hưởng lợi từ làn sóng AI tạo sinh và AI suy luận tiếp theo.
Phát biểu từ Oracle: Ông Mahesh Thiagarajan, Phó Chủ tịch Điều hành Oracle Cloud Infrastructure, cho biết: "Bằng cách áp dụng Spectrum-X Ethernet, chúng tôi có thể kết nối hàng triệu GPU với hiệu suất đột phá để khách hàng có thể nhanh chóng đào tạo và triển khai AI thế hệ mới."
Tương lai nằm ở hệ thống mạng
Thông tin này từ NVIDIA củng cố vị thế dẫn đầu của hãng không chỉ ở GPU mà còn ở toàn bộ hệ sinh thái công nghệ AI. Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển về kích thước và độ phức tạp, vai trò của nền tảng mạng hiệu suất cao như Spectrum-X sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, định hình nên tốc độ tiến hóa của Trí tuệ Nhân tạo trên toàn cầu.
Đây là một bước tiến quyết định, biến trung tâm dữ liệu từ nơi lưu trữ dữ liệu thành những cỗ máy tạo ra trí tuệ khổng lồ, hiệu quả và đáng tin cậy.
Hà Nội, ngày 8 tháng 10 năm 2025 - Nhất Tiến Chung và TechData đã phối hợp cùng các hãng công nghệ NVIDIA, DDN và Vertiv tổ chức thành công buổi hội thảo với chuyên đề: "Tăng tốc Hành trình Chuyển đổi Doanh nghiệp với Sức mạnh AI" tại khách sạn Pullman Hà Nội, mở ra những góc nhìn chiến lược và các giải pháp hạ tầng tiên tiến nhất cho cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam trong kỷ nguyên Trí tuệ Nhân tạo (AI).
Sự kiện đã thu hút sự tham gia đông đảo của đại diện từ các doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và các chuyên gia công nghệ uy tín, nhấn mạnh tầm quan trọng trong việc ứng dụng AI để tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Khi các doanh nghiệp ngày nay tìm cách chuyển mình với động lực chính đến từ Trí tuệ Nhân tạo, hạ tầng Data Center phục vụ cho các workload có nhu cầu điện toán tăng cao này cũng chuyển biến mạnh mẽ để đáp ứng các nhu cầu về lưu trữ, công suất và mật độ điện toán. Buổi hội thảo đã giúp làm rõ bức tranh của một Data Center thế hệ mới, với nền tảng điện toán tăng tốc toàn diện, lưu trữ hiệu suất cao và môi trường Data Center đủ tiêu chuẩn.
Các nội dung được chia sẻ trong hội thảo bao gồm:
Thúc đẩy doanh nghiệp trong kỷ nguyên Al cùng NVIDIA
Nguyễn Anh Tú - Senior Pre-sales Consultant, Tech Data
Thúc đẩy hoạt động Al cho doanh nghiệp: Nhà máy Al, Al có chủ quyền, Trung tâm dữ liệu và Điện toán đám mây
Phạm Phú Khoa - Presales engineer, DDN
Thiết kế Trung tâm Dữ liệu cho khối lượng công việc HPC/AI của tương lai
Trương Quang Dũng - General Manager, Vertiv
Hà Nội, ngày 19 tháng 04 năm 2023 – NVIDIA đã phối hợp cùng Run:ai, VNPT AI, NTC và nhà phân phối ADG tổ chức thành công hội thảo công nghệ về Trí tuệ Nhân tạo, thu hút hơn 50 khách hàng và đối tác tham dự.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) trong tài chính có mặt ở mọi nơi, từ trợ lý chatbot đến phát hiện gian lận, hoặc tự động hoá một số tác vụ khác. Hơn 80% ngân hàng công nhận những lợi ích tiềm năng của AI trong quá trình xử lý công việc, theo báo cáo từ Insider Intelligence’s AI in Banking.
Trí tuệ nhân tạo đã được phát triển dưới một số hình thức trong nhiều thập kỷ. Dù vậy, phần lớn vẫn xem AI như một công nghệ mới nổi. Gần đây, sự quan tâm ngày càng tăng đối với AI tạo sinh (Generative AI), đáng chú ý nhất là các sản phẩm ChatGPT và DALL-E của OpenAI đã thu hút sự quan tâm đông đảo của các nhà đầu tư, và một số người tin rằng chúng cũng có thể tạo ra những phần thưởng tài chính khổng lồ. Theo Reuters, trong báo cáo tài chính quý mới nhất, hàng loạt giám đốc điều hành của các tập đoàn công nghệ lớn đều dành nhiều thời gian nói về AI. Các từ khóa “trí tuệ nhân tạo”, “AI thế hệ mới”, “máy học” được nhắc đến nhiều hơn 2-6 lần so với những cuộc họp quý trước.
Cũng chính vì lý do đó, ADG đã phối hợp cùng các đối tác công nghệ hàng đầu về AI như NVIDIA, Run:ai và VNPT AI tổ chức chương trình hội thảo “Transforming Financial Services with Generative AI”. Tại sự kiện, các diễn giả đến từ NVIDIA, Run:ai và VNPT AI đã giải đáp rất nhiều bài toán về ứng dụng AI cho Doanh nghiệp mà các khách mời đặt ra, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính.
Ông Vũ Cường – Giám đốc phụ trách khối KH doanh nghiệp NVIDIA Việt Nam phát biểu khai mạc hội thảo
Trong số nhiều lợi ích tiềm năng là giảm chi phí, tăng lợi nhuận, cải thiện hiệu quả và tăng sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, AI giúp công ty tài chính đổi mới hơn và cho phép họ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới mà chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được ngay bây giờ. Tuy nhiên, theo thống kê từ NVIDIA cho thấy hơn một nửa các dự án AI không đi được đến cuối cùng vì thiếu công cụ vận hành hoặc sự phối hợp giữa các team (AI Practitioner; Infrastructure và Business User) không tốt. Và để giúp giới công nghệ Việt tại Việt Nam tiếp cận và cập nhật các thông tin mới nhất về Generative AI, vừa qua, NVIDIA đã phối hợp cùng Run:ai, VNPT AI, NTC và nhà phân phối ADG tổ chức hội thảo “Transforming Financial Services with Generative AI” tại Hà Nội, thu hút hơn 50 khách hàng và đối tác tham dự.
Tại sự kiện, các chuyên gia đã tập trung chia sẻ, cung cấp cho các vị khách mời cái nhìn sâu hơn về ứng dụng của Generative AI trong lĩnh vực tài chính, cũng như các vấn đề thường gặp khi vận hành hạ tầng AI. Hội thảo diễn ra trong sáng ngày 19 tháng 4 với 3 phiên nội dung chính:
Generative AI và ứng dụng trong lĩnh vực tài chính – Diễn giả: Anissh PanDey – Giám đốc kinh doanh phụ trách khối doanh nghiệp các quốc gia Đông Nam Á
Tối ưu hoá tài nguyên GPU và hỗ trợ vận hành MLOPs – Diễn giả: Nir Lubliner – Giám đốc kinh doanh và phát triển thị trường khu vực Châu Á Thái Bình Dương
Large-scale AI in production – Diễn giả: Cao Thanh Hà – Phó Giám đốc Trung tâm Sáng Tạo, VNPT-IT
Tại sự kiện, các diễn giả đến từ NVIDIA, Run:ai và VNPT AI đã giải đáp rất nhiều bài toán về ứng dụng AI cho Doanh nghiệp mà các khách mời đặt ra, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính.
Cám ơn tất cả các chuyên gia, đối tác và quý vị Đối tác đã tham gia và đóng góp cho sự thành công của hội thảo. Hy vọng rằng những kiến thức và kinh nghiệm được chia sẻ tại đây sẽ giúp ích cho quý vị trong vấn đề ứng dụng AI vào quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp.
VnExpress - ADG Distribution, Nhat Tien Chung IT Telecoms, FIS, TDSouth được NVIDIA vinh là các đối tác xuất sắc của năm tại thị trường Việt Nam.
Mới đây, NVIDIA đã tổ chức sự kiện "NVIDIA EOY Partners - Get Together" tại Hà Nội, nhằm tri ân những đối tác có thành tích ấn tượng trong năm.
Tại sự kiện, đại diện doanh nghiệp cho biết, 2022 là một năm nhiều biến động và thử thách, đồng thời cũng mở ra nhiều cơ hội mới. Chương trình vinh danh như lời tri ân cho các đối tác vượt qua khó khăn và nắm bắt cơ hội, tạo nên những kết quả vượt mong đợi.
Ông Vũ Cường, Giám đốc phụ trách khối khách hàng Doanh nghiệp, NVIDIA Việt Nam - chia sẻ tại sự kiện.
Theo đó, hạng mục NVIDIA Distributor FY23 Enterprise Business và Top Distributor FY23 Vietnam được NVIDIA trao cho nhà phân phối ADG National Investment and Technology Development Corporation. Trong năm qua, ADG distribution là nhà phân phối có thành tích xuất sắc tại thị trường Việt Nam. Đơn vị cũng là nhà phân phối có các hoạt động marketing, chăm sóc đối tác và mở rộng kênh năng động nhất.
Ông Vũ Minh Tuấn - Chủ tịch Hội đồng quản trị, đại diện công ty ADG (áo đỏ) nhận giải thưởng.
Hạng mục NPN Elite Level FY23 Enterprise Business gọi tên đối tác Nhat Tien Chung IT Telecoms. Đây là đối tác xuất sắc Việt Nam trong danh sách của NVIDIA Partner Network (NPN) cho việc thiết kế giải pháp, cung cấp các dịch vụ và sản phẩm của NVIDIA. Ngoài ra, đơn vị có thêm 2 giải Top NPN FY23 - Vietnam và Top Compute DGX FY23 - Vietnam.
Ông Hồ Vi Đại Nghĩa - Tổng giám đốc công ty Nhất Tiến Chung - Nhận giải thưởng.
Hạng mục tiếp theo là NPN Preferred Level FY23 Enterprise Business được trao cho FPT Information System Corporation (FIS), One Communication Technology Corporation và Southern Technology Development Co., Ltd. (TDSouth).
Cũng tại sự kiện, ông Vũ Mạnh Cường, Giám đốc phụ trách khối khách hàng Doanh nghiệp, NVIDIA Việt Nam đã có những chia sẻ về thành tựu doanh nghiệp đã đạt được trong năm 2022 cũng như những mục tiêu trong năm 2023. Ông John Boey, Giám đốc phụ trách đối tác khối các quốc gia Đông Nam Á chia sẻ định hướng và những ưu tiên của NVIDIA dành cho khu vực nói riêng và thị trường Việt Nam nói chung. Các công nghệ mới nhất của doanh nghiệp cũng được cập nhật bởi chuyên gia giải pháp ADG - ông Nguyễn Thành Quế.
Cuối sự kiện là chương bốc thăm may mắn với nhiều giải thưởng hấp dẫn như bộ nữ trang Prosperous Path được chế tác từ đá Larimar, bộ nữ trang Inner Ocean được chế tác từ đá mắt hổ và nhiều giải thưởng hấp dẫn khác.
Tập đoàn công nghệ đa quốc gia NVIDIA thành lập vào năm 1993 tại Santa Clara, California, bởi Jensen Huang, Chris Malachowsky và Curtis Priem. Doanh nghiệp chuyên về lĩnh vực đồ họa, chơi game và tính toán song song (parallel computing). Các sản phẩm của doanh nghiệp gồm bộ xử lý trung tâm cho siêu máy tính (NVIDIA Grace CPU), bộ xử lý đồ hoạ (GPU), bộ xử lý dữ liệu (DPU) và hàng loạt các công cụ lập trình (SDK) hỗ trợ lập trình AI/ML cũng như các thư viện tăng tốc ứng dụng HPC.
TP.HCM, ngày 28.10.2022 – NVIDIA đã phối hợp cùng NPP ADG, NTC và DDN tổ chức thành công hội thảo công nghệ cùng hơn 40 khách mời là các kỹ sư và đại diện các khách hàng khối doanh nghiệp, ngân hàng, tài chính,…
Việc các công ty tăng cường đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) đã gia tăng áp lực đối với các developer và kỹ sư trong việc triển khai các dự án AI nhanh hơn và ở quy mô lớn hơn trong toàn doanh nghiệp. Các công cụ và dịch vụ ứng dụng Trí tuệ nhân tạo AI đang được mở rộng với tốc độ nhanh chóng chưa từng thấy, và việc nắm bắt được hệ sinh thái đang phát triển này trở thành một yêu cầu quan trọng cho sự thành công của doanh nghiệp.
Cụ thể, tại hội thảo công nghệ về xây dựng hạ tầng AI Full Stack, các khách mời được tham dự các phiên hội thảo với chủ đề về Tăng tốc trung tâm dữ liệu với giải pháp NVIDIA; Nền tảng quản trị hạ tầng AI cho giải pháp DGX A100; Lưu trữ hiệu suất cao: Con đường dẫn đến các dự án HPC & AI thành công do các diễn giả đến từ NVIDIA, DDN và ADG trình bày.
Sự kiện diễn ra thành công với sự tham gia của đại diện hãng và các diễn giả:
Đại diện NVIDIA:
Anh Dương Phạm – Channel Manager NVIDIA Việt Nam.
Mr. Alvin Law – Solution Architecture NVIDIA
Đại diện DDN:
Mr. Ifan Wibowo – Manager Executive
Anh Khoa Khạm – Presale & Professional Engineer DDN khu vực châu Á
Đại diện NTC:
Anh Hồ Vi Đại Nghĩa – Tổng giám đốc NTC
Đại diện ADG:
Nguyễn Tiến Dũng – NVIDIA Product Manager
Nguyễn Thành Quế – Chuyên gia giải pháp
Anh Nguyen Tien Dung – ADG
Mr. Alvin Law – Đại diện NVIDIA
Với sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp IoT và AI, quy mô và số lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp phải xử lý đang tăng lên đáng kể. Điều này dẫn đến sự xuất hiện các nhu cầu về hệ thống máy tính hiệu suất cao (HPC) để xử lý, lưu trữ và thực hiện các phép tính phức tạp của một lượng lớn dữ liệu ở tốc độ rất cao nhằm phân tích dữ liệu trong thời gian thực và ra quyết định cho nhiều chiến lược kinh doanh khác nhau.
Trong phiên hội thảo của DDN, các khách mời đã được tìm hiểu về những giải pháp lưu trữ góp phần vào sự thành công của những dự án HPC & AI thông qua phần trình bày “High performance storage: The path to successful HPC & AI projects” của Mr Ifan và Khoa Phạm.
Ông Nguyễn Thành Quế – ADG
Ông Ifan Wibowo – Đại diện DDN tại VN tham dự phiên hội thảo
Mr. Khoa Phạm – DDN
Với chủ đề “xây dựng hệ thống AI full stack”, NVIDIA, DDN đã giúp cộng đồng, doanh nghiệp hiểu hơn về việc công nghệ AI đã thay đổi cuộc sống như thế nào. Sự kiện diễn ra trong ngày 28.10 tại The Myst Đồng Khởi HCM là bức tranh toàn cảnh từ góc nhìn ứng dụng, sự hưởng ứng của doanh nghiệp trong hệ sinh thái phát triển AI tại Việt Nam. Sự kiện thu hút các nhà quản lý, đào tạo, khách hàng, doanh nghiệp… hoạt động ở lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tham dự.
Thông tin hình ảnh từ NPP ADG.
Thông tin liên hệ với bộ phận kinh doanh sản phẩm NVIDIA của NTC:
Ms. Lê Thơm NVIDIA Enterprise Product Sale
Phone: 0976 876 187
Email: thomlt@nhattienchung.vn
Ông Hồ Vi Đại Nghĩa - Tổng giám đốc công ty Nhất Tiến Chung - Nhận giải thưởng.
