Xây dựng một máy tính AI đa năng: Những bài học rút ra từ sai lầm trong thiết lập chuyên dụng

Kể từ khi AI thấm vào hầu hết các lĩnh vực của ngành công nghệ, tôi ngày càng bị cám dỗ khám phá một số ứng dụng thú vị của AI. Động lực ngày một lớn này cuối cùng đã khiến tôi xây dựng một chiếc máy tính để bàn hoàn toàn dành riêng cho AI — để thử nghiệm các phần mềm lập trình vibe chỉ để thưởng thức. Với ngân sách hạn chế, tôi chọn bộ xử lý AMD Ryzen 5 2400G xung nhịp 3. 6GHz, kết hợp với card đồ họa Nvidia RTX 3090. Sự kết hợp này được các nhà lắp ráp PC khác trực tuyến xác nhận là đủ khả năng cho các nhiệm vụ AI, giúp tôi tự tin rằng mình đã đưa ra lựa chọn đúng đắn. Và họ đúng!Cấu hình mới của tôi hoạt động tốt cho sở thích mới nhất của tôi, cho phép tôi thử sức tạo ra các ứng dụng đơn giản bằng DeepAgent. Tuy nhiên, khi nhìn lại, tôi nhận ra rằng mình đã mắc một sai lầm lớn trong việc chọn cấu hình — một điều tôi rất hối tiếc. Vấn đề là, và vẫn còn, tôi đã xây dựng một chiếc PC chỉ dành cho một mục đích sử dụng duy nhất, thứ đã trở nên lỗi thời trong cuộc sống hàng ngày của tôi. Tôi đã đi đến cấu hình này mà không biết rằng đã vi phạm một trong những quy tắc ít người biết đến trong cuộc sống: “Hiểu chính mình”. Điều đó có nghĩa là hai điều: đầu tiên, ngoài những chiếc PC làm việc dành riêng cho công việc, tôi hầu như không có cơ hội dùng các thiết bị cá nhân để phục vụ cho chỉ một mục đích — tôi quá bận rộn.
Điện thoại của tôi là ví dụ điển hình: nó vừa là lịch di động, vừa là kho lưu trữ ảnh kỳ nghỉ, vừa là trung tâm liên lạc. Thứ hai, tôi đã bỏ qua một đặc điểm tính cách mà tôi đôi khi thể hiện, giống với Toad trong câu chuyện kinh điển “Gió thổi qua cây sậy” — xu hướng đắm chìm vào một sở thích mới trong vài tháng, rồi đột ngột mất hứng và bỏ dở. Tất nhiên, tôi phải nhận ra rằng AI chỉ là sở thích mới nhất trong chuỗi những sở thích phù du này, sớm muộn gì cũng sẽ nhường đường cho sở thích khác. Hai thiếu sót này sẽ không thành vấn đề nếu tôi đã chọn phần cứng đa năng hơn cho PC AI của mình. Thay vào đó, tôi lại chọn những linh kiện khá tầm trung — đủ để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn nhưng ít hơn thế nữa. Điều này rõ ràng hơn sau một buổi lập trình kéo dài, khi tôi quyết định dành thời gian nghỉ ngơi và chơi Counter-Strike: Global Offensive. Ngay khoảnh khắc đó, chiếc PC AI bóng bẩy của tôi, vốn khiến tôi hài lòng cho tới lúc đó, biến thành một phiền toái không hợp tác. Dù tôi có card đồ họa tốt, nhưng hệ thống của tôi bị nghẽn mạnh bởi CPU, và không có chỉnh sửa nào về cài đặt có thể khắc phục điều đó. Giống như hầu hết game thủ, tôi đặt ra mục tiêu tối thiểu 60 FPS để chơi mượt mà, nếu thấp hơn thì tôi không thể thưởng thức trò chơi. Tốc độ khung hình tốt nhất tôi đạt được trên chiếc PC này — ngay cả trong các game đơn giản, hoạt hình kiểu hoạt hình vui nhộn — chỉ là 40 FPS, quá thấp để chơi những trò chơi đòi hỏi sự chuẩn mực cao. Chắc chắn, tôi có thể đã nâng cấp CPU lên model mạnh hơn, nhưng còn nhiều vấn đề khác nữa — như bộ RAM 8GB chậm chạp và nguồn điện quá yếu, đến mức gần như là không đủ để giữ đèn sáng trong một chuồng gà. Nếu có bài học rút ra từ câu chuyện này, như trong một buổi nói chuyện gia đình cuối một bộ phim sitcom thập niên 1990 nhảm nhí, thì đó là: Đừng xây dựng một chiếc PC cho một mục đích duy nhất. Thay vào đó, hãy đặt mục tiêu cao hơn từ đầu về phần cứng, và xây dựng một hệ thống mạnh mẽ, đa năng hơn để xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau. Việc này sẽ tiết kiệm cho bạn rất nhiều phiền phức và có thể cả một khoản tiền đáng kể. Dù sở thích tiếp theo của bạn là gì — có thể là sáng tác nhạc, chơi game VR, hay thậm chí là quay video tua nhanh về chú mèo của bạn — bạn cũng sẽ có một hệ thống đủ mạnh để đáp ứng mọi nhu cầu!
Brief news summary
Sau khi khám phá tác động của AI đối với công nghệ, tôi đã tự xây dựng một chiếc PC để bàn phù hợp cho các dự án sở thích về AI, chọn CPU AMD Ryzen 5 2400G và GPU Nvidia RTX 3090 dựa trên các đề xuất trực tuyến. Trong khi nó xử lý tốt các ứng dụng AI như DeepAgent, tôi sớm nhận ra một nhược điểm quan trọng: máy tính được thiết kế cho mục đích duy nhất, bỏ qua thói quen đa dụng của tôi và xu hướng nhanh chán các sở thích. Card đồ họa của hệ thống khá tốt nhưng bị giới hạn bởi CPU yếu, RAM hạn chế và nguồn điện thiếu công suất, gây ra các điểm nghẽn nghiêm trọng, đặc biệt là trong chơi game. Ví dụ, khi chơi Counter-Strike: GO chỉ đạt 40FPS, quá thấp so với mức tối thiểu thoải mái của tôi là 60FPS. Việc nâng cấp rất phức tạp và tốn kém. Trải nghiệm này đã dạy tôi một bài học quan trọng: từ ban đầu hãy xây dựng những chiếc PC đa năng, mạnh mẽ, có thể hỗ trợ nhiều hoạt động khác nhau. Dù là đam mê AI, âm nhạc, VR hay nhiếp ảnh, việc có phần cứng linh hoạt, vững chắc giúp tránh lãng phí tài nguyên và đảm bảo hiệu suất trơn tru trong nhiều sở thích và nhiệm vụ khác nhau.
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

Chỉ có tại đây: Công ty khởi nghiệp sử dụng AI để…
Earth AI, một startup sáng tạo chuyên về khai thác địa chất dựa trên trí tuệ nhân tạo, gần đây đã phát hiện một mỏ indium đáng kể ở Úc, cách Sydney khoảng 310 dặm về phía tây bắc.

Mở rộng đăng ký của Coinbase, sáp nhập Deribit, d…
Các nhà phân tích phố Wall đã cập nhật đánh giá về Coinbase Global, Inc.

Ra mắt các mô hình AI mới
Google gần đây đã công bố TxGemma, một bộ mô hình AI mới nhằm chuyển đổi quá trình khám phá thuốc, dự kiến ra mắt trong tháng này.

Biến Blockchain thành hiện thực trong ngành công …
Theo các quan sát của Deloitte về thị trường, năm 2016 đánh dấu thời điểm các tổ chức trên khắp EMEA chuyển từ giai đoạn phở biến về công nghệ chuỗi khối sang giai đoạn xây dựng nguyên mẫu, nhằm có cái nhìn rõ ràng hơn về các kế hoạch và tình hình hiện tại của họ.

Đồng sáng lập Solana đề xuất một chuỗi siêu block…
Đồng sáng lập của Solana, Anatoly Yakovenko, còn gọi là Toly, đã đề xuất một ý tưởng mới đang thu hút sự chú ý trong cộng đồng tiền điện tử: “Meta Blockchain

CH Mỹ Có Thể Kiểm Soát Rủi Ro của Chip AI Mà Khôn…
David Sacks, viên chức của Nhà Trắng phụ trách các chính sách về AI và tiền mã hóa, đã thông báo về một sự thay đổi lớn trong chính sách điều chỉnh các công nghệ trí tuệ nhân tạo của Mỹ.

Nghiên cứu gợi ý rằng blockchain có thể củng cố l…
Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò quan trọng của công nghệ blockchain phi tập trung trong việc biến đổi cách các nhà sản xuất hải sản giao tiếp với người tiêu dùng về nguồn gốc và hành trình của thực phẩm của họ.