Bên cạnh các hệ thống AI server, ASUS cũng mang tới ASUS AI Tech 2026 tại Seoul, Hàn Quốc một số giải pháp storage hướng tới hạ tầng AI, bao gồm hệ thống sử dụng HDD dung lượng lớn và các nền tảng NVMe hiệu năng cao.
Một trong những hệ thống được ASUS trưng bày là OJ340A-RS60, cho thấy HDD vẫn có vị trí quan trọng trong hệ thống lưu trữ phục vụ AI. Khi AI ngày càng tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, nhu cầu lưu trữ không chỉ tập trung vào tốc độ mà còn phải cân bằng với chi phí. Việc sử dụng NVMe cho toàn bộ dữ liệu có thể trở nên rất tốn kém khi dung lượng lưu trữ tăng lên quy mô lớn. Trong khi đó, HDD vẫn có lợi thế về chi phí trên mỗi PB, khiến chúng phù hợp với các tầng lưu trữ dung lượng lớn, nơi yêu cầu về tốc độ không cao bằng các dữ liệu đang được GPU xử lý trực tiếp. Điều này tạo ra một mô hình phân tầng, trong đó NVMe đảm nhiệm các dữ liệu cần tốc độ truy xuất cao, còn HDD được sử dụng cho những tầng lưu trữ có dung lượng lớn hơn.
Ở phân khúc hiệu năng cao hơn, ASUS giới thiệu VS320D-RS26N, một hệ thống storage tập trung vào NVMe. Khác với các hệ thống sử dụng HDD nhằm tối ưu dung lượng và chi phí, nền tảng NVMe hướng tới những workload yêu cầu tốc độ truy xuất dữ liệu cao hơn. Trong hạ tầng AI, storage tốc độ cao đóng vai trò quan trọng khi phải liên tục cung cấp dữ liệu cho các hệ thống CPU và GPU. Nếu storage không đủ nhanh, khả năng xử lý của các bộ tăng tốc AI có thể không được tận dụng hết.
Sự xuất hiện đồng thời của các hệ thống HDD và NVMe tại ASUS AI Tech 2026 cho thấy storage đang trở thành một thành phần quan trọng trong thiết kế hạ tầng AI. Không phải toàn bộ dữ liệu đều cần được lưu trữ trên NVMe tốc độ cao. Thay vào đó, doanh nghiệp có thể xây dựng nhiều tầng storage khác nhau dựa trên yêu cầu về hiệu năng, dung lượng và chi phí. NVMe phù hợp với dữ liệu cần truy cập nhanh, trong khi HDD có thể đảm nhiệm các tầng lưu trữ dung lượng lớn với chi phí thấp hơn. Với tốc độ phát triển của AI hiện nay, bài toán không còn đơn thuần là xây dựng GPU server mạnh hơn mà còn phải đảm bảo storage có thể cung cấp và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ mà những hệ thống này tạo ra.
INNO3D vừa giới thiệu AWS-511Z-R1, mẫu workstation dạng Full Tower hướng tới các tác vụ chuyên nghiệp như dựng hình 3D, mô phỏng, AI, phân tích dữ liệu và điện toán hiệu năng cao. Hệ thống sử dụng nền tảng Intel Xeon W cùng khả năng mở rộng GPU mạnh.
ASRock Rack vừa giới thiệu SORANOD8-2L2T, bo mạch chủ máy chủ mới được thiết kế cho dòng AMD EPYC 8005 “Sorano” trên nền tảng SP6. Sản phẩm hướng tới các hệ thống server và workstation cần nhiều kết nối PCIe, storage tốc độ cao và networking tích hợp. EPYC 8005 Sorano sử dụng kiến trúc Zen 5, kế nhiệm dòng EPYC 8004 “Siena”. Trong khi Siena sử dụng các nhân Zen 4c, Sorano chuyển sang nhân Zen 5 đầy đủ, đồng thời hỗ trợ tối đa 84 nhân CPU và 96 lane PCIe Gen5 trên nền tảng SP6.
AMD đang chuẩn bị ra mắt thế hệ EPYC 9006 “Venice”, dòng CPU máy chủ thế hệ thứ 6 dựa trên kiến trúc Zen 6. Đây sẽ là một trong những thế hệ EPYC có quy mô lớn nhất của AMD, với nhiều nền tảng và cấu hình khác nhau dành cho máy chủ, điện toán hiệu năng cao và hạ tầng AI.
ASUS AI Tech 2026 là sự kiện ASUS tổ chức tại Seoul, Hàn Quốc, nhằm giới thiệu các hệ thống AI server, rack và những giải pháp hạ tầng mới, cùng sự tham gia của các nhà cung cấp, đối tác và khách hàng của hãng.
LX 7G100 từng được quảng bá là GPU gaming có khả năng cạnh tranh với GeForce RTX 4060, nhưng các bài kiểm tra thực tế cho thấy hiệu năng vẫn còn khá xa mục tiêu này. Trong một số bài benchmark, GPU Trung Quốc chỉ nhỉnh hơn Radeon RX 580 – mẫu card đồ họa đã ra mắt từ năm 2017 – và kém RTX 2060 khoảng 35% hoặc hơn tùy bài kiểm tra.
NVIDIA đang cung cấp module quang MMS1X00-N5400, một transceiver 400Gbps sử dụng chuẩn QSFP112 và kết nối quang single-mode ở bước sóng 1310 nm. Đây là một thành phần mạng được thiết kế cho các hệ thống AI tốc độ cao, nơi băng thông giữa GPU, NIC và switch ngày càng trở thành yếu tố quan trọng. ServeTheHome mới đây đã thử nghiệm module này trong phòng lab để kết nối hai hệ thống NVIDIA GB300 AI Station với switch NVIDIA Spectrum-X. Module nhanh chóng thiết lập liên kết 400GbE thông qua NIC ConnectX-8, cho thấy thiết kế này phù hợp với các hệ thống AI có yêu cầu kết nối rất cao.
Micron được cho là đã đưa các chip GDDR7 dung lượng 2 GB vào trạng thái End of Life (EOL), chỉ một thời gian ngắn sau khi bắt đầu cung cấp loại bộ nhớ này cho GPU NVIDIA GeForce RTX 50 series. Động thái này khiến số lượng nhà cung cấp GDDR7 2 GB cho các GPU hiện tại bị thu hẹp, trong bối cảnh thị trường bộ nhớ đang chịu áp lực lớn từ nhu cầu AI.
BIOSTAR đang giới thiệu loạt bo mạch công nghiệp, máy tính EdgeComp và giải pháp Edge AI tại Embedded World North America 2026, diễn ra từ ngày 22 đến 24/9 tại Anaheim, California. Thay vì chỉ tập trung vào phần cứng PC truyền thống, BIOSTAR đang mở rộng danh mục sang các hệ thống dành cho nhà máy thông minh, thành phố thông minh, bán lẻ thông minh và xử lý AI tại biên.
