Lựa chọn dịch vụ VNPT Cloud phù hợp cho workload AI/ML của doanh nghiệp

AI/ML không còn là lựa chọn, mà là thành phần bắt buộc trong chiến lược công nghệ của nhiều doanh nghiệp. Việc lựa chọn đúng hạ tầng tính toán, đặc biệt là GPU - đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất huấn luyện mô hình, tốc độ triển khai và chi phí vận hành toàn hệ thống.

VNPT Cloud cung cấp một hệ sinh thái GPU đa lớp, phù hợp với các kịch bản AI/ML từ huấn luyện đến inference, từ môi trường đơn lẻ đến kiến trúc phân tán Kubernetes. Bài viết này cung cấp cái nhìn chuyên sâu về từng lựa chọn, kiến trúc kỹ thuật, workload phù hợp và phân tích chi tiết để bạn dễ dàng ra quyết định.

VNPT Cloud GPU – GPU vật lý chuyên dụng

VNPT Cloud GPU cung cấp các máy chủ GPU vật lý (bare metal hoặc single-tenant) với hiệu suất tối đa, phù hợp cho các mô hình học sâu tiêu tốn tài nguyên như:

• Transformer-based LLMs (e.g., GPT, BERT, Llama)
• Computer Vision với hàng triệu ảnh
• Reinforcement Learning đa tác vụ

Thông số kỹ thuật và tính năng nổi bật:

• GPU: NVIDIA RTX 6000 / A100 / H100 (tuỳ phiên bản).
• vCPU/RAM: Tối ưu theo workload, hỗ trợ đến 1TB RAM.
• Storage: SSD NVMe tốc độ cao, hỗ trợ IOPS cao.
• SLA: Cam kết 99.99%, hỗ trợ dự phòng máy chủ.
• Security: Cách ly tài nguyên, bảo mật vật lý và mạng.

Phù hợp với:

• Các nhóm nghiên cứu nội bộ tại tập đoàn lớn.
• AI startup triển khai LLMs cần GPU riêng biệt.
• Training mô hình AI private, không chia sẻ GPU memory.

VNPT Kubernetes Service + GPU – Hạ tầng AI cloud-native

Dành cho các team DevOps/ML Ops, VNPT Kubernetes Service tích hợp GPU cung cấp khả năng mở rộng theo cụm (cluster) trên nhiều zone, hỗ trợ orchestration nâng cao với tính năng như:

• Node auto-scaling (CPU/GPU)
• Private Node Groups với IP Whitelisting
• Role-based Access Control (RBAC), tích hợp IAM
• CI/CD tích hợp với VNPT CodeBuild, CodeDeploy

Kiến trúc kỹ thuật:

• GPU support: Cho phép khai báo GPU resource trong manifest YAML (e.g., resources.limits.nvidia.com/gpu)
• Runtime environment: Docker hoặc containerd
• Storage integration: Cloud Block Storage hoặc File Storage
• Monitoring: Tích hợp Prometheus, Grafana

Phù hợp với:

• Doanh nghiệp AI-native triển khai AI/ML theo pipeline container hóa.
• Các bài toán inference cần xử lý song song trên nhiều Pod.
• FinOps team cần tối ưu hóa cost theo usage granularity.

VNPT Elastic Container Registry – Chu trình triển khai AI container hóa

VNPT ECR cung cấp registry lưu trữ container image chuyên dụng, tích hợp chặt với Kubernetes, giúp đơn giản hoá quy trình xây dựng – kiểm thử – triển khai mô hình AI.

Thông số kỹ thuật:

• Image push/pull via HTTPS, hỗ trợ token-based authentication
• Storage: Object Storage back-end, hỗ trợ versioning
• Security: TLS encryption, access control theo namespace
• Performance: Caching và phân phối nhiều zone

Phù hợp với:

• Các team vận hành ML Inference APIs
• Pipelines có nhiều bản cập nhật mô hình AI
• Các kiến trúc Multi-Stage Deployment (Staging → Prod)

So sánh giữa các lựa chọn GPU của VNPT Cloud

Không có một giải pháp GPU “one-size-fits-all” cho bài toán AI/ML. Tuy nhiên, hệ sinh thái GPU của VNPT Cloud cung cấp đầy đủ lựa chọn cho từng cấp độ trưởng thành của doanh nghiệp trong hành trình AI:

• Bắt đầu và huấn luyện: VNPT Cloud GPU
• Triển khai, mở rộng, container hóa: Kubernetes + GPU
• Quản lý lifecycle mô hình AI: Elastic Container Registry

Tất cả đều được vận hành trên nền tảng đám mây đạt chuẩn ISO/IEC 27001 (Tiêu chuẩn Quốc tế về Hệ thống Bảo mật thông tin (ISMS)), ISO/IEC 27017 (Tiêu chuẩn Quốc tế bảo mật ATTT Dịch vụ Cloud), An toàn cấp độ 3, Trung tâm dữ liệu Tier III, và hệ thống giám sát 24/7 bởi đội ngũ chuyên gia của VNPT.

Đội ngũ kỹ thuật VNPT Cloud sẵn sàng hỗ trợ bạn, thiết kế kiến trúc phù hợp và tối ưu hiệu quả AI cho doanh nghiệp.