Trong bối cảnh công nghệ phát triển không ngừng, các thiết lập đa card đồ họa như SLI hay Crossfire từng rất phổ biến với game thủ chuyên nghiệp đã dần đi vào quên lãng. Giờ đây, đa số người dùng PC thường trang bị cho hệ thống của mình một chiếc card đồ họa duy nhất. Tuy nhiên, vẫn còn những trường hợp đặc biệt mà bạn có thể đạt được hiệu quả tốt hơn khi sử dụng nhiều card đồ họa, không chỉ giới hạn ở các máy chủ hay phòng lab cá nhân. Nếu bạn đang có một chiếc GPU thứ hai “đắp chiếu”, bài viết này sẽ chỉ ra những cách hữu ích để tận dụng nó, kết hợp cùng chiếc PC hàng ngày của bạn.
I. Chia sẻ khối lượng công việc xử lý LLM và đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn
Để đảm bảo quyền riêng tư tối đa và khả năng tùy chỉnh cao cho các công cụ tạo văn bản hoặc hình ảnh bằng AI, bạn có thể cân nhắc lưu trữ các công cụ AI như Ollama trên phần cứng cục bộ của mình. Tuy nhiên, các tác vụ nặng liên quan đến Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh xử lý, đến mức một số mô hình cao cấp có thể bị hạn chế bởi chính card đồ họa chính của bạn.
Nếu bạn sở hữu một GPU riêng biệt trong hệ thống máy tính của mình, bạn có thể lắp đặt nó vào PC và tận dụng sức mạnh tính toán của nó cho các tác vụ AI. Trên thực tế, các chuyên gia AI và những người đam mê học máy thậm chí có thể biến chiếc PC thông thường của mình thành một “trung tâm đào tạo LLM” mạnh mẽ bằng cách phân phối tải xử lý giữa các GPU riêng biệt, mang lại hiệu quả vượt trội.
II. Tăng tốc Cycles renderer trong Blender
Nhờ nguồn gốc mã nguồn mở, tính linh hoạt và cộng đồng lớn mạnh, Blender đã nhanh chóng trở thành một trong những công cụ tốt nhất cho việc dựng hình 3D, rigging và hoạt hình. Tuy nhiên, việc render các mô hình Blender phức tạp có thể gây áp lực lớn lên card đồ họa của bạn, đặc biệt nếu bạn sử dụng một bộ render đòi hỏi nhiều tài nguyên như Cycles.
Rất may, Blender hỗ trợ render đa GPU, và việc kích hoạt nó vô cùng đơn giản. Bạn chỉ cần chọn các GPU mong muốn làm Thiết bị Render Cycles trong tab “Systems” của menu “Blender Preferences”. Tính năng này giúp các nghệ sĩ đồ họa giảm đáng kể thời gian chờ đợi, tập trung hơn vào công việc sáng tạo.
III. Khắc phục thiếu hỗ trợ PhysX 32-bit trên GPU Blackwell
Card đồ họa Nvidia GeForce RTX 5070 với quạt tản nhiệt, liên quan đến hỗ trợ PhysX 32-bit trên dòng RTX 5000.
Với mức giá “trên trời” và mức tăng hiệu năng không mấy ấn tượng so với thế hệ trước, việc gọi đợt ra mắt của dòng RTX 5000 là “không suôn sẻ” có lẽ còn là một cách nói giảm nhẹ. Nhưng điều tệ hơn cả là việc “Đội Xanh” đã loại bỏ hỗ trợ cho CUDA và PhysX 32-bit. Chắc chắn, chỉ một số ít tựa game cũ có thể dựa vào phiên bản CUDA và PhysX này, nhưng bạn sẽ không thể trải nghiệm các tựa game kinh điển như Mirror’s Edge nguyên bản, Borderlands 2 hay Batman: Arkham Asylum ở chất lượng đồ họa tối đa trên chiếc card RTX 5000 mới tinh của mình.
Hoặc ít nhất, đó sẽ là trường hợp xảy ra nếu không có sự khéo léo của cộng đồng PC. Người dùng Reddit có tên jerubendo đã sử dụng một cấu hình dual-GPU, trong đó một chiếc RTX 3050 đảm nhiệm các tính toán PhysX trong khi một chiếc RTX 5090 xử lý phần còn lại của các tác vụ đồ họa nặng. Nhìn chung, đây là một cách rất thông minh để sử dụng card đồ họa dự phòng của bạn nhằm vượt qua việc thiếu hỗ trợ PhysX 32-bit trên các card mới nhất của Nvidia.
IV. Tăng FPS bổ sung thông qua Lossless Scaling
Hãy thẳng thắn nhìn nhận: tính năng tạo khung hình (frame generation) không giống như hiệu năng thô. Tuy nhiên, nếu bạn đang sử dụng một card đồ họa đã lỗi thời và muốn tận hưởng các tựa game thiên về cốt truyện, RPG theo lượt hoặc các trò chơi có nhịp độ chậm khác ở chất lượng đồ họa tốt, thì tạo khung hình chắc chắn đáng để bạn cân nhắc. Nhờ Lossless Scaling, bạn không cần phải chờ đợi Nvidia bổ sung hỗ trợ tạo khung hình cho các tựa game yêu thích của mình.
Điều tuyệt vời nhất là bạn có thể giao phó khối lượng công việc tạo khung hình của Lossless Scaling cho một GPU phụ, trong khi card đồ họa chính của bạn tiếp tục render game thực tế. Sau khi thử nghiệm Lossless Scaling với cấu hình GTX 1080 + RTX 3080 Ti, tôi có thể khẳng định rằng ứng dụng này biến thiết lập dual-GPU thành một lựa chọn khả thi cho những game thủ không ngại sử dụng các khung hình “ảo” để cân bằng hiệu năng trong các tựa game chưa được tối ưu tốt.
Những Lưu Ý Quan Trọng Khi Thiết Lập Hệ Thống Đa GPU
Mặc dù có nhiều lợi ích, bạn vẫn cần lưu ý một số vấn đề khi bổ sung thêm card đồ họa thứ hai vào hệ thống của mình. Các vỏ máy (case) hiện đại (và cả bo mạch chủ) không hoàn toàn được thiết kế cho hệ thống dual-GPU, vì vậy bạn có thể gặp khó khăn trong việc lắp đặt hai card đồ họa bên trong PC. Tương tự, bạn sẽ cần một bộ nguồn (PSU) khá mạnh mẽ để có thể cung cấp đủ năng lượng cho cả hai GPU hoạt động hết công suất.
Hơn nữa, bạn sẽ cần các GPU có thông số kỹ thuật tương tự (ưu tiên cao cấp) cho hầu hết các thiết lập được liệt kê trong bài viết này. Ví dụ, chạy Lossless Scaling hoặc chia sẻ tải render trong Blender sẽ hợp lý hơn khi bạn kết hợp một RTX 4080 với, chẳng hạn, một 4070 hoặc một 3080. Nhưng nếu bạn kỳ vọng chạy Cyberpunk 2077 ở cài đặt 4K Ultra với 120 FPS trên cấu hình RTX 4070 + GTX 1050 Ti, bạn sẽ thất vọng nặng nề khi chiếc card yếu hơn không thể theo kịp với người anh em (tương đối) mạnh mẽ của mình.
Kết Luận
Dù SLI và Crossfire đã không còn là xu hướng, việc tận dụng card đồ họa phụ vẫn mang lại nhiều giá trị thiết thực cho người dùng PC. Từ việc nâng cao khả năng xử lý AI, tăng tốc render đồ họa, khắc phục các vấn đề tương thích game cũ cho đến việc cải thiện FPS qua công nghệ tạo khung hình, chiếc GPU thứ hai của bạn có thể “hồi sinh” sức mạnh và mở rộng khả năng của dàn máy. Hãy cân nhắc các yếu tố về phần cứng và nhu cầu sử dụng để khai thác tối đa tiềm năng từ các thiết lập đa GPU này. Đừng để chiếc card đồ họa cũ của bạn lãng phí, hãy biến nó thành một phần giá trị trong hệ sinh thái công nghệ của bạn!