Khi nào nên dùng CPU Server, khi nào bắt buộc phải dùng GPU Server?
Trong hạ tầng máy chủ hiện đại, CPU server và GPU server phục vụ những mục đích hoàn toàn khác nhau. Việc lựa chọn sai loại server có thể gây lãng phí chi phí hoặc không đáp ứng được yêu cầu xử lý. Bài viết này phân tích rõ khi nào nên dùng CPU server và khi nào bắt buộc phải dùng GPU server dựa trên đặc thù workload thực tế.
Mục lục bài viết
CPU Server là gì?
CPU server là máy chủ sử dụng vi xử lý trung tâm (CPU) làm thành phần xử lý chính. CPU mạnh về:
- Xử lý logic
- Tác vụ tuần tự
- Khả năng quản lý nhiều tiến trình
- Độ ổn định cao, linh hoạt
- Liên hệ công ty HKC để thuê server vậy lý
CPU server thường dùng các dòng như Intel Xeon, AMD EPYC với nhiều nhân, nhiều luồng.
GPU Server là gì?
GPU server là máy chủ được trang bị card đồ họa chuyên dụng (GPU) như NVIDIA Tesla, RTX, A100, H100… GPU có khả năng:
- Xử lý song song hàng nghìn luồng
- Tính toán ma trận, vector tốc độ cao
- Gia tốc AI, Machine Learning, Deep Learning
GPU không thay thế CPU mà hoạt động bổ trợ cho CPU trong các bài toán đặc thù.
Khi nào nên dùng CPU Server?.
1. Website, hệ thống web, API, SaaS
CPU server phù hợp cho:
- Website doanh nghiệp
- Web thương mại điện tử
- API backend
- Hệ thống CRM, ERP
Đặc điểm:
- Nhiều request nhỏ
- Xử lý logic, truy vấn database
- Không cần tính toán song song lớn
➡ CPU server là lựa chọn tối ưu chi phí.
2. Database, hệ thống lưu trữ dữ liệu
Các hệ quản trị như:
- MySQL, PostgreSQL
- SQL Server
- Redis, MongoDB
Chủ yếu cần:
- CPU mạnh
- RAM lớn
- IOPS cao
GPU không mang lại lợi ích trong đa số hệ thống database truyền thống.
3. Ảo hóa, VPS, Cloud nội bộ
Các nền tảng:
- VMware
- Proxmox
- KVM
- Hyper-V
CPU server giúp:
- Chạy nhiều máy ảo
- Phân chia tài nguyên linh hoạt
- Ổn định lâu dài
- Công ty cho thuê server vậy lý tận nơi chuyên nghiệp.
➡ GPU chỉ cần thiết nếu VM chạy workload AI hoặc render.
Khi nào bắt buộc phải dùng GPU Server?.
1. AI, Machine Learning, Deep Learning
Các framework như:
- TensorFlow
- PyTorch
- CUDA
- Hugging Face
Huấn luyện mô hình AI bắt buộc phải có GPU, vì:
- CPU train rất chậm
- GPU xử lý song song tensor hiệu quả gấp hàng chục lần
➡ Các dự án AI nghiêm túc không thể dùng CPU server.
2. Render đồ họa, dựng phim, 3D
Các phần mềm:
- Blender
- Unreal Engine
- Maya
- 3ds Max
Render video, hình ảnh độ phân giải cao cần:
- GPU VRAM lớn
- CUDA / OptiX
CPU chỉ dùng để điều phối, GPU mới là thành phần quyết định tốc độ render.
3. Xử lý video, livestream, transcoding
Các tác vụ:
- Encode / decode video
- AI upscaling
- Nhận diện hình ảnh real-time
GPU server giúp:
- Giảm tải CPU
- Xử lý realtime ổn định
- Tiết kiệm điện năng hơn CPU thuần
So sánh nhanh CPU Server và GPU Server.
Tiêu chí CPU Server GPU Server.
Chọn CPU server nếu:
- Chạy web, database, ERP, VPS
- Không làm AI, render, video
Chọn GPU server nếu:
- Train AI, ML, Deep Learning
- Render đồ họa, xử lý video
- Dùng CUDA, Tensor, AI inference
👉 Có thể tham khảo các dịch vụ thuê server vật lý hoặc thuê GPU server tại hệ thống chuyên dụng để tối ưu chi phí đầu tư ban đầu.
FAQ – Câu hỏi thường gặp.
CPU server có chạy được AI không?
Có, nhưng rất chậm, chỉ phù hợp test nhỏ, không dùng production.
GPU server có thay thế hoàn toàn CPU server không?
Không. GPU chỉ hỗ trợ tính toán, vẫn cần CPU điều phối.
Có cần GPU cho website thông thường không?
Không. Website chỉ cần CPU và RAM phù hợp.
GPU server có tốn điện hơn CPU server không?
Có, nhưng hiệu suất xử lý trên mỗi watt cao hơn trong AI.
Có thể nâng cấp GPU cho server CPU không?
Có, nếu mainboard và nguồn hỗ trợ PCIe và công suất phù hợp.
Đơn vị thu mua máy chủ cũ nào uy tín nhất hiện nay?
Công ty TMS là đơn vị chuyên thu mua server cũ giá cao toàn quốc.
📞 Liên hệ HKC – Giải pháp server nội bộ chuyên nghiệp
Công ty TNHH Đầu tư HKC
📍 51 Đường B4, Phường Tây Thạnh, Quận Tân Phú, TP. HCM
📞 Hotline: 0528 994 333
📧 Email: thueservervatly@gmail.com
🌐 Website: https://thueservervatly.vn
