GPU không chỉ để chạy một mô hình AI duy nhất: Giải pháp tối ưu tài nguyên với vGPU
Khi AI ngày càng trở thành trụ cột của mọi nền tảng công nghệ – từ chatbot, recommendation engine cho đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – thì GPU trở thành tài nguyên quý như vàng. Tuy nhiên, nếu bạn nghĩ rằng mỗi server chỉ nên dùng GPU để chạy một workload duy nhất thì... phí quá.
Vậy làm sao để chia GPU cho nhiều ứng dụng hoặc người dùng khác nhau? Câu trả lời là vGPU – Virtual GPU, hay còn gọi là công nghệ GPU Slicing.
Hãy hình dung bạn sở hữu một GPU mạnh như NVIDIA A100 với 80GB bộ nhớ. Thay vì để một ứng dụng độc chiếm toàn bộ tài nguyên, bạn có thể chia nhỏ nó thành nhiều phần, gọi là vGPU (Virtual GPU).
Mỗi vGPU có bộ nhớ riêng biệt, nhưng vẫn dùng chung lõi tính toán của GPU vật lý. Điều này tương tự việc chia ổ cứng thành các phân vùng – nhưng thay vì lưu trữ, vGPU được dùng để chạy các tác vụ AI song song.
Giả sử bạn có GPU NVIDIA A100:
Nếu chạy mô hình lớn, bạn có thể gán toàn bộ 80GB cho một vGPU duy nhất.
Nhưng nếu chỉ chạy các tác vụ inference nhẹ, bạn có thể chia ra:
10 vGPU, mỗi cái 8GB.
Hoặc 20 vGPU, mỗi cái 4GB.
Nhờ đó, bạn có thể phục vụ hàng chục workload AI nhỏ cùng lúc – mà không cần đầu tư thêm phần cứng đắt đỏ.
Công nghệ này được NVIDIA hỗ trợ thông qua bộ driver và phần mềm như NVIDIA vGPU Manager.
Các VM hoặc container sẽ được cấp vGPU giống như cấp CPU/RAM.
Mỗi vGPU được cấp vùng bộ nhớ riêng.
Các vGPU chia sẻ chung lõi tính toán (CUDA cores, Tensor cores).
Thực tế, trong các hệ thống AI hiện đại, vGPU được gán trực tiếp vào container trong Kubernetes để chạy mô hình AI song song, hiệu quả và kiểm soát tốt hơn.
GPU Passthrough
Gán toàn bộ GPU cho một VM.
Phù hợp với workload nặng, nhưng không thể chia sẻ cho các tác vụ nhẹ.
Kém linh hoạt và khó mở rộng.
vGPU
Chia sẻ GPU theo nhu cầu.
Linh hoạt trong môi trường multi-tenant hoặc AI-as-a-Service.
Tối ưu chi phí, nâng cao hiệu suất sử dụng GPU.
MIG (Multi-Instance GPU)
Công nghệ chia phần cứng GPU thành các khối độc lập (compute + memory + cache).
Có thể kết hợp với vGPU để đạt hiệu suất cao hơn và tách biệt tốt hơn.
Bạn nên xem xét triển khai vGPU nếu đang vận hành:
Hạ tầng AI nội bộ doanh nghiệp (Private AI Cloud).
Dịch vụ AI-as-a-Service cho khách hàng.
Phòng lab AI chia tài nguyên GPU cho nhiều sinh viên.
Các hệ thống inference AI song song với hàng chục microservice.
Công nghệ vGPU đang là một trong những nền tảng quan trọng để xây dựng hệ thống AI hiện đại. Nó giúp:
Tối ưu chi phí phần cứng GPU.
Chạy nhiều workload AI song song hiệu quả.
Tích hợp dễ dàng với VMware, Kubernetes, OpenStack...
Nếu bạn đang học DevOps, Cloud, CCNA hoặc bắt đầu chuyển hướng sang AI Infrastructure – thì việc hiểu và vận dụng vGPU là một kỹ năng quan trọng. Khi bạn biết cách chia GPU hợp lý, bạn đang tiến một bước lớn trong việc xây dựng nền tảng AI có thể mở rộng, hiệu quả và sẵn sàng cho sản xuất.
