ASRock ra mắt Creator Radeon AI Pro R9700 với 32GB GDDR6, hiệu năng 382.7 TFLOPS FP8 và TDP 300W. Card workstation này tối ưu cho AI inference cục bộ với giá 1.700 USD.
ASRock chính thức giới thiệu Creator Radeon AI Pro R9700, mẫu card đồ họa workstation đầu tiên dựa trên kiến trúc RDNA 4 của AMD. Sản phẩm nhắm trực tiếp vào nhu cầu AI inference cục bộ, nơi dung lượng VRAM và băng thông bộ nhớ đóng vai trò quyết định khả năng tải các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc mô hình đa phương tiện. Khác với các card đồ họa tiêu dùng, R9700 được thiết kế theo chuẩn PCIe CEM (Air Cooled) với kích thước 271 x 111 x 39 mm. Thiết kế hai khe (dual-slot) dạng blower giúp card hoạt động ổn định trong các hệ thống server hoặc workstation lắp đặt nhiều card, đảm bảo luồng khí nóng được đẩy ra ngoài thay vì thổi vào bên trong case. Mức giá niêm yết 1.700 USD cho phiên bản 32GB VRAM đặt R9700 vào phân khúc dễ tiếp cận hơn so với các giải pháp server cấp doanh nghiệp, nhưng vẫn cao hơn đáng kể so với card đồ họa gaming. Đây là lựa chọn hợp lý cho các phòng lab, studio hoặc cá nhân cần chạy mô hình AI 30B tham số trở xuống một cách mượt mà.
Trái tim của R9700 là GPU Navi 48 với 64 Compute Units (CU) và 128 AI Accelerators. Điểm nhấn kỹ thuật lớn nhất là khả năng xử lý ma trận (matrix math) đạt 382.7 TFLOPS ở độ chính xác FP8 (dense) và gấp đôi nếu sử dụng sparsity. So với thế hệ trước, RDNA 4 đã tăng gấp đôi hiệu năng floating-point và gấp bốn lần hiệu năng INT8. Việc hỗ trợ FP8 là bước tiến quan trọng, cho phép các nhà phát triển sử dụng trọng số (weights) độ chính xác thấp hơn để giảm dung lượng bộ nhớ. Dù card không hỗ trợ trực tiếp FP6/FP4, nhưng các định dạng này được xử lý ở mức FP8, giúp tối ưu hóa không gian VRAM 32GB. Ví dụ, người dùng có thể chạy mô hình 30B tham số với trọng số FP6 mà vẫn còn dư VRAM cho context window. AMD không tích hợp các lõi ma trận rời rạc như trên kiến trúc CDNA (dành cho server), mà sử dụng Wave Matrix Multiply-Accumulate (WMMA) chạy trên chính các CU vector. Cách tiếp cận này giúp cân bằng giữa hiệu năng AI và khả năng đồ họa, phù hợp với nhu cầu đa dụng của workstation.
Card được trang bị 32GB GDDR6 với bus 256-bit, hoạt động ở tốc độ 20Gbps, mang lại băng thông bộ nhớ lên tới 640GB/s. Đây là thông số đủ mạnh để xử lý các tác vụ inference nặng mà không bị nghẽn cổ chai bộ nhớ, một yếu tố then chốt khi chạy các mô hình AI có kích thước lớn. Một lợi thế vượt trội so với card đồ họa tiêu dùng là hỗ trợ ECC (Error Correction Code). Tuy nhiên, ECC trên R9700 là dạng soft ECC và chỉ khả dụng trên hệ điều hành Linux, cần được kích hoạt thủ công. Tính năng này đặc biệt quan trọng khi lắp đặt nhiều card trong một hệ thống, giúp giảm thiểu rủi ro lỗi dữ liệu trong các phiên làm việc dài hoặc xử lý dữ liệu quan trọng. TDP của card được giữ ở mức 300W, tương đối thấp so với sức mạnh tính toán. Điều này giúp hệ thống tản nhiệt blower hoạt động êm ái và không gây quá nhiệt cục bộ, đồng thời giảm áp lực lên nguồn (PSU) khi lắp đặt nhiều card trong một workstation.
ASRock tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về kích thước của AMD cho dòng card workstation. Với chiều dài 10.7 inch và chiều cao 4.4 inch, R9700 được thiết kế để có thể lắp đặt tối đa 4 card trong một hệ thống ATX tiêu chuẩn mà không gặp vấn đề về không gian hoặc xung đột nhiệt. Hệ thống tản nhiệt dạng blower (quạt thổi ra ngoài) là đặc trưng của các card chuyên dụng, khác biệt hoàn toàn với thiết kế open-air của card gaming. Cách này đảm bảo nhiệt lượng từ card được đẩy trực tiếp ra khỏi case, tránh việc nhiệt độ tích tụ bên trong thùng máy, đặc biệt quan trọng khi chạy nhiều card song song. Mặc dù AMD không bán card tham chiếu (reference design) cho thế hệ này, các đối tác như ASRock vẫn giữ thiết kế đồng nhất để đảm bảo tính tương thích và hình ảnh thương hiệu chuyên nghiệp. Điều này giúp người dùng dễ dàng lựa chọn và thay thế linh kiện mà không lo ngại về sự khác biệt về kích thước hay kết nối.
Với mức giá 1.700 USD, ASRock Creator Radeon AI Pro R9700 là giải pháp AI inference cục bộ có chi phí hợp lý nhất hiện nay từ AMD. So với các card server cấp cao như MI350P, R9700 có dung lượng VRAM thấp hơn nhưng hiệu năng tính toán trên mỗi USD vượt trội, phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc nghiên cứu. Thị trường phần cứng AI đang nóng lên do nhu cầu tăng vọt, khiến các card có VRAM lớn trở thành hàng hiếm. R9700 ra mắt đúng thời điểm, lấp đầy khoảng trống giữa card đồ họa tiêu dùng và server AI, mang lại lựa chọn linh hoạt cho các nhà phát triển muốn kiểm soát chi phí vận hành. Người dùng nên cân nhắc kỹ hệ điều hành và phần mềm tương thích, đặc biệt nếu cần sử dụng tính năng ECC. Tuy nhiên, với hiệu năng FP8 ấn tượng và băng thông cao, R9700 là lựa chọn hàng đầu cho các workstation AI chạy mô hình 30B tham số trở xuống.
Seagate báo cáo lợi nhuận ròng quý I/2027 tăng 205% lên 1,78 tỷ USD, doanh thu đạt 4,2 tỷ USD. Hãng xác nhận đã bán hết sản lượng HDD cho data center đến cuối 2028, một số hợp đồng cloud kéo dài đến 2030 nhờ nhu cầu AI bùng nổ.
ASUS công bố dòng server RS700A/720A và RS500A/520A trang bị CPU AMD EPYC 9006, hỗ trợ PCIe 6.0, MRDIMM và lưu trữ E3.S mật độ cao, tối ưu cho AI và cloud.
ASUS công bố TUF Gaming Radeon RX 9070 XT Onimusha Special Edition, card đồ họa giới hạn đồng bộ cùng game Onimusha: Way of the Sword, trang bị 16GB GDDR6 và thiết kế lấy cảm hứng từ Oni Gauntlet.
Nvidia kiểm soát 61% thị trường chip AI cho robot người năm 2025. Tesla, Xpeng và Qualcomm đang đẩy mạnh giải pháp ASIC và SoC cạnh tranh về chi phí và hiệu năng.
IBM công bố IBM Z Atlas, công cụ AI-native giúp hiện đại hóa mainframe, tự động hóa quy trình kiểm thử và giảm thiểu sự cố z/OS không lên kế hoạch.
TSMC xác nhận tiến trình A14 đạt hiệu suất vượt 15% và tiết kiệm điện 30% so với N2. Điểm nhấn công nghệ là SRAM cell thu nhỏ 20%, mở đường cho chip AI/HPC có bộ nhớ đệm lớn hơn.
SpaceX hoàn tất huy động 40 tỷ USD dưới dạng nợ để mua GPU Nvidia, dự kiến triển khai trong nửa đầu 2027. Musk xác nhận chi tiêu vốn quý 4 có thể đạt thêm 40 tỷ USD.
SpaceX dự kiến trở thành khách hàng lớn nhất của Nvidia Vera Rubin NVL72 năm 2027 với đơn hàng 20.000 rack, sau khi huy động 40 tỷ USD qua trái phiếu.
