GIGABYTE tại Computex24: Màn hình QD-OLED, hệ thống AI TOP dành cho người dùng cuối để huấn luyện AI

GIGABYTE không đứng ngoài cuộc chơi của làn sóng QD-OLED tại Computex năm nay khi hãng giới thiệu đến người dùng 2 mẫu màn hình QD-OLED mới mang thêm sự lựa chọn cho phân khúc màn hình gaming cao cấp trong nửa cuối năm nay.

Các mẫu màn hình QD-OLED của GIGABYTE trải dài từ độ phân giải QHD cho đến UHD, đủ các kích thước phổ biến và đặc biệt còn có mẫu màn hình cong 49-inch super ultrawide tỉ lệ 32:9.

Tại khu VIP Suite của GIGABYTE mình có thấy mẫu AORUS CO49DQ, đây là mẫu màn hình QD-OLED với tấm nền kích thước 49-inch tỉ lệ 32:9, độ phân giải 5120 x 1440, như vậy nếu chia đôi màn hình này ra anh em sẽ có 2 chiếc màn hình 27-inch 16:9 độ phân giải 2560 x 1440 với tốc độ làm tươi 144Hz.

Với mẫu AORUS CO49DQ sẽ hỗ trợ HDMI 2.1 với VRR và ALLM, đồng thời cũng hỗ trợ KVM switch cho người dùng muốn kết nối hai máy tính vào cùng một màn hình. Đồng thời, AORUS CO49DQ không chỉ đạt tiêu chuẩn VESA DisplayHDR True Black 400 mà còn đạt tiêu chuẩn CMR (Clear Motion Ratio) của VESA với mức ClearMR 8000. Với chỉ số CMR càng cao thì càng ít điểm ảnh bị mờ và chuyển động càng rõ ràng, vì CMR dùng để biểu thị tỷ lệ giữa các pixel rõ ràng và các pixel bị mờ.


Ngoài mẫu super ultrawide AORUS CO49DQ thì GIGABYTE còn có mẫu màn hình AORUS MO34WC2, cũng là một mẫu màn hình cong nhưng với kích thước nhỏ hơn là 34-inch, vẫn là tấm nền QD-OLED của Samsung cong 1800R.

Với những mẫu màn hình cong của GIGABYTE họ còn bổ sung một nút vật lý chuyên dụng Tactical Switch để người dùng có thể chuyển đổi nhanh về độ phân giải, kích thước màn hình để phù hợp với các tựa game khác nhau.
gigabyte-computex-2024-58.jpg
Sang với dòng màn hình phẳng chủ lực thì năm nay GIGABYTE mang đến cho người dùng mẫu AORUS FO32U2P, đây cũng vẫn là tấm nền QD-OLED với độ phân giải 4K (3840 x 2160), tốc độ làm tươi 240Hz và thời gian phản hồi chỉ là 0.03ms, điểm đặc biệt của AORUS FO32U2P đó là nó hỗ trợ DisplayPort 2.1 UHBR20 với băng thông tối đa là 80Gbps, hỗ trợ tốt nhất cho các mẫu GPU top đầu thị trường bây giờ có thể xuất hình ảnh với độ phân giải và tốc độ làm tươi cao đồng thời.
gigabyte-computex-2024-56.jpg
Trong khu trưng bày thì GIGABYTE cũng có trình diễn về kết nối Daisy Chain, đây thực ra không phải công nghệ mới nhưng nó trình diễn được những điểm mạnh của màn hình GIGABYTE khi mà vừa có thể kết nối đồng thời 4 chiếc màn hình từ một mẫu GPU, vừa có thể tận dụng tối đa những công nghệ về hiển thị trên các mẫu màn hình này.
gigabyte-computex-2024-64.jpg
AORUS FO32U2P cũng là mẫu màn hình gaming OLED đầu tiên trên thế giới hỗ trợ DP2.1 UHBR20.
gigabyte-computex-2024-57.jpg
Mẫu màn hình còn lại sẽ phù hợp với các tựa game Esport là AORUS F027Q3, độ phân giải QHD 27-inch, tốc độ làm tươi 360Hz/0.03ms và đạt chuẩn VESA ClearMR 13000, VESA DisplayHDR True Black 400, Eyesafe và AMD FreeSync Premium Pro.
gigabyte-computex-2024-55.jpg
Vì sử dụng tấm nền OLED, các mẫu màn hình của GIGABYTE đồng thời đều hỗ trợ OLED Care, đây là loạt giải pháp phần mềm dựa trên AI nhằm gia tăng tuổi thọ của những tấm nền OLED lâu nhất có thể. GIGABYTE sử dụng các thuật toán AI để giảm thiểu rủi ro xảy ra burn-in trên màn hình.

gigabyte-computex-2024-69.jpg
Nếu bạn muốn sở hữu một dàn PC dùng để tự động huấn luyện các mô hình AI, GIGABYTE sẽ cung cấp cho bạn với loạt sản phẩm AI TOP. Đây là hệ thống kết hợp nhiều GPU AI TOP được tinh chỉnh và tối ưu hoá từ GIGABYTE cho các hoạt động huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), sau đó bạn sẽ được trực tiếp trải nghiệm chúng ngay trên thiết bị mà không cần đến các mô hình đám mây.
a

AI TOP là một giải pháp đột phá về đào tạo mô hình AI cục bộ với quy trình công việc được cải tiến, giao diện và trải nghiệm thân thiện với người dùng cũng như theo dõi tiến độ theo thời gian thực. Nó hỗ trợ nhiều mô hình AI nguồn mở khác nhau để người mới bắt đầu dễ dàng bắt đầu dự án AI.
gigabyte-computex-2024-67.jpg
Các sản phẩm AI TOP, đặc biệt là GPU hỗ trợ huấn luyện LLM với lượng tham số lên đến 236 tỷ tham số, dĩ nhiên là không phải 1 chiếc card đồ hoạ mà cần đến nhiều mẫu GPU để có thể huấn luyện LLM.
gigabyte-computex-2024-94.jpg
GIGABYTE cũng cho biết hệ thống này setup rất trực quan và tương đối dễ dàng vì họ đã cung cấp cả phần cứng và phần mềm cũng như hướng dẫn cụ thể. GIGABYTE cũng đảm bảo về khả năng nâng cấp phần cứng về sau, độ bảo mật cao vì huấn luyện ngay tại thiết bị và quan trọng hơn cả đây là hệ thống dành cho người dùng cá nhân muốn tự huấn luyện một mô hình dành riêng cho nhu cầu cá nhân. Nếu bạn là người không rành về lập trình bạn vẫn có thể sử dụng được hệ thống AI TOP vì GIGABYTE đã cam đoan rằng bạn không cần phải là một lập trình viên siêu hạng về lập trình AI để có thể vận hành được hệ thống này.
gigabyte-computex-2024-70.jpg
Hệ thống AI TOP sẽ cần chủ yếu là mainboard AI TOP được tính chỉnh riêng, GPU AI TOP cũng được tinh chỉnh riêng và cả SSD, PSU AI TOP cũng được tinh chỉnh riêng.
gigabyte-computex-2024-25.jpg
Đây là TRX50 AI TOP, mẫu bo mạch chủ hỗ trợ nền tảng AMD Ryzen Threadripper PRO 7000 series dùng để training AI, nó hỗ trợ 8 kênh DDR5 ECC R-DIMM với dung lượng tối đa 2TB và khả năng mở rộng với 4 khe cắm PCIe 5.0 x16 hỗ trợ cho việc gắn đến 4 mẫu GPU AI TOP, và 4 khe M.2 PCIe 5.0.
gigabyte-computex-2024-48.jpg
Còn đây là mẫu GPU NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super AI TOP, mẫu GPU thiết kế dành riêng cho điện toán AI, với hệ thống làm mát Turbo Fan, hoàn thiện từ vật liệu siêu bền và sử dụng double ball bearing, tối ưu airflow để dành cho các hệ thống AI TOP gắn nhiều GPU cùng một lúc. Mẫu card này đã vượt qua quá trình xác minh chất lượng cao của GIGABYTE và trải qua các thử nghiệm mô phỏng chuyên biệt cho các kịch bản điện toán AI để đảm bảo hiệu suất tối ưu trong quá trình vận hành AI.
gigabyte-computex-2024-77.jpg
Có thể thấy mẫu RTX 4070 Ti Super AI TOP có thiết kế rất đẹp, plate bằng kim loại, khung cũng bằng kim loại, PCB được sơn phủ để chống ăn mòn, chống ẩm và chống bụi.
gigabyte-computex-2024-66.jpg
Ngoài RTX 4070, GIGABYTE cũng có tuỳ chọn GPU AMD Radeon W7900 AI TOP 48GB hay Radeon W7800 AI TOP 32GB.
Nguồn: Tinhte.vn