Giải pháp bộ nhớ AI mới vừa được công bố đang hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách các doanh nghiệp vận hành trí tuệ nhân tạo. Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng đòi hỏi tài nguyên khổng lồ, tình trạng thiếu hụt bộ nhớ đồ họa (VRAM) trên GPU đã trở thành rào cản cực lớn. Thương hiệu TRUSTTA thuộc tập đoàn ADATA đã giới thiệu công nghệ AI Scaler Extended Memory nhằm tận dụng tối đa nguồn tài nguyên sẵn có từ RAM hệ thống và ổ cứng SSD. Sự đột phá của giải pháp bộ nhớ AI này không chỉ giúp giải quyết bài toán lưu trữ mà còn giúp cắt giảm đáng kể chi phí triển khai cho các tổ chức.
Phá vỡ giới hạn VRAM bằng công nghệ bộ nhớ AI mới
Hiện nay, việc chạy các mô hình AI tiên tiến thường đòi hỏi những dòng GPU cao cấp với dung lượng bộ nhớ cực lớn, điều này tạo ra một rào cản về chi tiết phần cứng như VRAM đắt đỏ đối với nhiều doanh nghiệp. Khi bộ nhớ của card đồ họa bị đầy, hệ thống sẽ gặp tình trạng nghẽn cổ chai, khiến tốc độ xử lý giảm mạnh hoặc thậm chí không thể vận hành được mô hình. Tuy nhiên, giải pháp bộ nhớ AI từ TRUSTTA đã tìm ra một hướng đi thông minh hơn bằng cách mở rộng không gian lưu trữ dữ liệu vượt ra ngoài phạm vi của GPU.
Thay vì chỉ phụ thuộc vào VRAM đắt đỏ, công cụ AI Scaler Toolkit sẽ kết hợp linh hoạt giữa bộ nhớ GPU, RAM của máy tính (DRAM) và cả các ổ cứng SSD tốc độ cao. Hãy tưởng tượng nếu GPU là một chiếc bàn làm việc nhỏ, thì giải pháp bộ nhớ AI này giống như việc bạn mở rộng thêm các ngăn kéo xung quanh để chứa thêm tài liệu, giúp quá trình xử lý không bị gián đoạn. Nhờ khả năng phân bổ dữ liệu thông minh giữa các lớp lưu trữ khác nhau, hệ thống có thể duy trì hiệu suất ổn định ngay cả khi mô hình AI có kích thước cực lớn.
Tiết kiệm hơn 50% chi phí triển khai nhờ bộ nhớ AI tối ưu
Điểm đáng chú ý nhất của công nghệ bộ nhớ AI này chính là khả năng tối ưu hóa ngân sách đầu tư phần cứng. Theo các thử nghiệm thực tế, việc sử dụng giải quyết bộ nhớ mới có thể giúp giảm tới hơn 50% chi phí triển khai AI trong các kịch bản suy luận (inference) và tinh chỉnh mô hình (fine-tuning). Thay vì phải mua thêm nhiều cụm GPU đắt tiền chỉ để lấy thêm dung lượng bộ nhớ, doanh nghiệp có thể tận dụng chính những linh kiện lưu trữ sẵn có trong hệ thống server của mình. Điều này giúp việc xây dựng hạ tầng AI tại chỗ trở nên khả thi và dễ dàng kiểm soát ngân sách hơn rất nhiều.
| Thành phần hỗ trợ | Vai trò trong hệ thống |
| GPU VRAM | Xử lý các tác vụ tính toán chính và dữ liệu nóng. |
| System DRAM | Mở rộng không gian chứa dữ liệu trung gian cho mô hình. |
| High-speed SSD | Lưu trữ các tập dữ liệu lớn, giảm tải áp lực cho bộ nhớ chính. |
Bên cạnh lợi ích về kinh tế, tính linh hoạt và khả năng tương thích cũng là một điểm cộng lớn khi giải pháp bộ nhớ AI này được thiết kế dưới dạng nền tảng mã nguồn mở và không phụ thuộc vào cấu hình phần cứng cụ thể. Các mô hình ngôn ngữ phổ biến hiện nay như Llama, Qwen hay DeepSeek đều có thể chạy mượt mà trên hệ thống này. Hơn nữa, việc tích hợp tốt với các quy trình AI Agentic giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng các hệ thống tự động hóa phức tạp mà không lo ngại về vấn đề nâng cấp phần cứng quá mức cần thiết nhờ vào cơ chế bộ nhớ AI linh hoạt.
