Đám mây hiệu năng cao (HPC)

Huấn luyện mô hình AI trên GPU chuyên dụng hiệu năng cao

Bối cảnh kỹ thuật
Một công ty phát triển trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế cần huấn luyện các mô hình deep learning (ResNet, UNet, LLaMA) trên tập dữ liệu hình ảnh y tế (CT, MRI). Hệ thống cũ không đủ tài nguyên xử lý, thời gian huấn luyện kéo dài đến vài tuần, không đáp ứng tiến độ R&D.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất
Sử dụng dịch vụ GPU Instance của VNPT Cloud HPC với lựa chọn NVIDIA A100, 80GB VRAM, kết hợp multi-node training qua NCCL và framework PyTorch. Môi trường huấn luyện được container hóa bằng Docker, triển khai trên Slurm hoặc Kubernetes + Kubeflow để tự động scale tài nguyên theo batch size.

Dữ liệu huấn luyện được lưu trữ trong Object Storage (S3-compatible) và kết nối trực tiếp qua mạng nội bộ tốc độ cao (SR-IOV). Hệ thống hỗ trợ lưu checkpoint, log TensorBoard, và lưu lại mô hình trên registry nội bộ để tiếp tục fine-tuning hoặc inference sau đó.

Kết quả đạt được
Rút ngắn thời gian huấn luyện từ 14 ngày xuống còn 2,5 ngày. Tăng hiệu suất GPU lên 92% nhờ parallelism tốt. Đội AI có thể thử nghiệm nhiều mô hình cùng lúc mà không lo nghẽn tài nguyên nội bộ.

Mô phỏng dòng chảy chất lỏng CFD cho kỹ thuật cơ khí

Bối cảnh kỹ thuật
Một doanh nghiệp chế tạo ô tô cần chạy mô phỏng CFD (Computational Fluid Dynamics) cho thiết kế hệ thống khí động học của thân xe. Trước đây, mỗi mô phỏng mất 48–72 giờ trên workstation tại chỗ, làm chậm quá trình thử nghiệm và thay đổi thiết kế.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất
Sử dụng cụm HPC trên VNPT Cloud với CPU nhiều nhân (Intel Xeon Gold, 64 vCPU), RAM cao (512 GB) và mạng InfiniBand để chạy phần mềm mô phỏng như Ansys Fluent hoặc OpenFOAM. Cấu trúc dữ liệu mô phỏng được chia theo mesh và xử lý song song (domain decomposition).

Quản lý workload bằng Slurm, thiết lập job queue theo user và mức độ ưu tiên. Dữ liệu đầu vào upload qua VPN bảo mật, output trả về lưu trên Object Storage và đồng bộ về hệ thống nội bộ hoặc phân tích trực tiếp bằng các công cụ visualization như ParaView.

Kết quả đạt được
Giảm thời gian mô phỏng xuống còn 8 giờ mỗi case. Cho phép chạy nhiều kịch bản mô phỏng đồng thời (parallel batch runs). Quy trình thiết kế – thử nghiệm – điều chỉnh rút ngắn từ 3 tuần còn 1 tuần.

Phân tích dữ liệu gen & mô hình hóa protein trên cloud

Bối cảnh kỹ thuật
Một trung tâm nghiên cứu sinh học cần phân tích dữ liệu từ hàng triệu đoạn trình tự gen (genomics) và mô hình hóa cấu trúc protein mới dựa trên AlphaFold. Hệ thống local không đáp ứng khả năng xử lý đồng thời và lưu trữ khối lượng lớn.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất
Triển khai môi trường HPC trên VNPT Cloud với GPU V100, bộ nhớ lớn (1 TB RAM) và khả năng scale-out theo nhu cầu. Các công cụ phân tích bioinformatics như GATK, BWA, FastQC được container hóa và chạy trên hệ thống job scheduler Slurm.

Kết quả mô hình protein sử dụng pipeline của AlphaFold2, lưu trên shared volume gắn vào nhiều node để phục vụ visual hóa. Toàn bộ dữ liệu gốc và kết quả trung gian lưu trên Object Storage, bảo mật bằng phân vùng IAM và mã hóa AES-256.

Kết quả đạt được
Thời gian phân tích từng mẫu giảm từ 18 giờ xuống còn 3 giờ. Trung tâm thực hiện đồng thời 50 mẫu trong vòng 1 ngày, mở rộng năng lực phân tích phục vụ hàng loạt đề tài nghiên cứu y sinh và vaccine.

Phân tích rủi ro tài chính theo mô hình Monte Carlo

Bối cảnh kỹ thuật
Một công ty bảo hiểm và quản lý rủi ro tài chính cần chạy hàng triệu kịch bản giả lập (Monte Carlo Simulation) để ước tính rủi ro thị trường (VaR, CVaR). Quá trình này yêu cầu xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian giới hạn.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất
Sử dụng cụm compute HPC với hàng trăm core CPU song song, chạy mô hình bằng Python + NumPy hoặc sử dụng Dask để phân tán xử lý. Các job được chia thành block nhỏ và gửi đến cụm Slurm hoặc Dask scheduler.

Dữ liệu đầu vào được nhập qua SFTP bảo mật, lưu trên object storage và caching bằng RAMDisk trên compute node để giảm IO bottleneck. Kết quả tổng hợp được đưa về dashboard nội bộ BI hoặc chuyển sang hệ thống báo cáo PDF tự động.

Kết quả đạt được
Hoàn thành 5 triệu mô phỏng trong vòng 3 giờ thay vì 24 giờ như trước. Đáp ứng yêu cầu báo cáo theo quy định Basel II/III. Giảm chi phí đầu tư server vật lý và rút ngắn chu kỳ phân tích thị trường xuống còn 1 ngày.

Tăng tốc kết xuất hình ảnh 3D với cụm GPU render farm

Bối cảnh kỹ thuật
Một studio hoạt họa cần dựng và render cảnh phim hoạt hình độ phân giải cao (4K, nhiều lớp layer) bằng Blender và Maya. Render local bằng workstation mất nhiều giờ mỗi cảnh, ảnh hưởng lịch sản xuất dự án.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất
Triển khai render farm trên cụm GPU cloud (T4, V100) kết hợp với Blender CLI hoặc Autodesk Batch Render. Tổ chức job theo hàng đợi, chia frame cho từng GPU thực hiện, và đồng bộ lại vào bộ lưu trữ trung tâm.

Pipeline được viết sẵn dưới dạng shell script hoặc tích hợp Jenkins để điều phối. File dự án lưu trên Object Storage, cache cục bộ tại từng node để tối ưu tốc độ truy xuất.

Hệ thống hỗ trợ preview kết quả, gửi thông báo khi render xong và chuyển output trực tiếp về máy nội bộ qua VPN.

Kết quả đạt được
Thời gian render mỗi cảnh giảm 90%. Đội thiết kế có thể thử nghiệm nhiều kịch bản màu, ánh sáng hơn. Đảm bảo tiến độ studio, tăng hiệu suất quy trình sản xuất mà không cần đầu tư máy trạm GPU cao cấp.