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.
MMS1X00-N5400 sử dụng form factor QSFP112, với bốn lane điện và quang tốc độ 112G-class. Theo tài liệu NVIDIA, phiên bản MMS1X00-NS400 tương ứng sử dụng 4 kênh 100G-PAM4, laser EML 1310 nm và đầu nối MPO-12/APC. Thiết kế DR4 cho phép truyền dữ liệu tối đa 500 mét trên cáp single-mode. Điểm khác biệt của QSFP112 nằm ở việc module chỉ cần bốn lane để đạt 400Gbps. Trong khi đó, các module QSFP56-DD 400Gbps sử dụng tám lane 56G-class. Vì vậy, QSFP112 có thể đạt cùng tốc độ với thiết kế gọn hơn và không cần thêm gearbox cho đường truyền DR4 400Gbps trong những hệ thống tương thích. Đầu nối quang của module là MPO-12, nhưng thiết kế 4×100G chỉ sử dụng tám trong tổng số 12 sợi quang của đầu nối. NVIDIA sử dụng đầu nối APC dành cho single-mode, với phần vỏ và màu sắc được thiết kế để tránh nhầm lẫn với cáp UPC. Một chi tiết khá thú vị nằm ở khả năng tản nhiệt. Module có phần heatsink nhô ra bên ngoài cage thay vì hoàn toàn nằm bên trong. NVIDIA cho biết phiên bản chính thức có mức tiêu thụ tối đa khoảng 9,5 W, trong khi ServeTheHome ghi nhận module được hệ thống báo mức tối đa khoảng 10 W khi thử nghiệm thực tế.
ServeTheHome thử nghiệm MMS1X00-N5400 trên NVIDIA GB300 AI Station với NIC ConnectX-8 và ghi nhận liên kết 400Gbps được thiết lập gần như ngay lập tức. Trong quá trình sử dụng, nhiệt độ module nằm ở khoảng giữa 40°C, thấp hơn đáng kể so với giới hạn vận hành. NVIDIA cũng xác nhận dòng transceiver MMS1X00-NS400 hỗ trợ đồng thời Ethernet và InfiniBand, với firmware tự động lựa chọn giao thức dựa trên thiết bị switch được kết nối. Module có thể được sử dụng với ConnectX-7 hoặc BlueField-3 và các hệ thống mạng tương thích. Đây là điều ngày càng quan trọng khi các hệ thống AI chuyển sang mô hình phân tán. GPU không còn chỉ giao tiếp với bộ nhớ cục bộ mà phải liên tục trao đổi dữ liệu với GPU khác, CPU, storage và các node trong cùng cluster. Khi số lượng GPU tăng lên, tốc độ và độ trễ của mạng có thể ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán. NVIDIA hiện cũng đã liệt kê MMS1X00-NS400 trong danh sách thiết bị được hỗ trợ cho ConnectX-8 và ConnectX-9, với cấu hình QSFP112 400GbE, MPO và single-mode 1310 nm, phạm vi lên tới 500 m.
Điểm đáng chú ý của MMS1X00-N5400 không nằm ở việc 400Gbps là một con số mới, mà ở cách NVIDIA đang đưa tốc độ này vào những thiết bị ngày càng nhỏ gọn và phù hợp với hệ thống AI mật độ cao. Trong phòng lab của ServeTheHome, module này có thể được dùng để kết nối trực tiếp hai GB300 AI Station hoặc nối hệ thống với switch thông qua hạ tầng cáp quang. So với DAC, transceiver quang có chi phí cao hơn nhưng đổi lại cung cấp khoảng cách truyền xa hơn và linh hoạt hơn trong việc bố trí các node AI. Đặc biệt, NVIDIA nhấn mạnh khả năng hoạt động trong môi trường trung tâm dữ liệu. Đây là yếu tố quan trọng khi các hệ thống AI sử dụng ngày càng nhiều GPU và chuyển sang làm mát bằng chất lỏng, khiến việc duy trì nhiệt độ ổn định cho các module quang ở phía nóng của rack trở nên khó khăn hơn. Về lâu dài, những module như MMS1X00-N5400 sẽ trở thành một phần không thể tách rời của hạ tầng AI: GPU càng mạnh thì mạng càng phải nhanh. Khi các nền tảng AI tiến từ 400GbE lên 800GbE và cao hơn, transceiver, switch và NIC sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hàng chục hoặc hàng trăm GPU có thể hoạt động như một hệ thống tính toán thống nhất.
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.
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.
MSI IPC vừa giới thiệu MS-C9ZA, một Edge AI Box PC nhỏ gọn sử dụng nền tảng NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB, hướng tới các hệ thống robot, machine vision và xử lý AI tại biên. Thay vì phụ thuộc vào máy chủ hoặc cloud để phân tích dữ liệu, MS-C9ZA được thiết kế để thực hiện suy luận AI trực tiếp tại nơi dữ liệu được tạo ra. Với kích thước chỉ 126 × 96 × 74 mm, thiết kế không quạt và khả năng hoạt động trong môi trường từ -25 đến 60°C, MS-C9ZA nhắm tới những hệ thống công nghiệp có không gian hạn chế nhưng vẫn cần khả năng xử lý AI cục bộ.
Supermicro đã bắt đầu xuất xưởng các hệ thống NVIDIA Vera Rubin NVL72, đưa nền tảng AI thế hệ mới của NVIDIA từ giai đoạn trình diễn sang các hệ thống rack-scale sẵn sàng triển khai. Supermicro tích hợp NVL72 với nền tảng Data Center Building Block Solutions (DCBBS) cùng hệ thống tản nhiệt chất lỏng trực tiếp DLC-2, hướng tới việc rút ngắn thời gian đưa các cụm AI công suất lớn vào vận hành. Động thái này diễn ra ngay sau khi NVIDIA công bố những kết quả đầu tiên của Vera Rubin NVL72 trên MLPerf Inference v6.1. Trong các bài kiểm tra DeepSeek-R1 và Qwen3-VL, NVIDIA cho biết NVL72 đạt throughput cao hơn đáng kể so với thế hệ GB300 NVL72 trong những cấu hình được thử nghiệm.
NVIDIA vừa phát hành RTX Kit 2026.3 cùng RTX Mega Geometry 2.0 SDK, mang đến loạt công cụ mới cho các nhà phát triển game và ứng dụng đồ họa. Bản cập nhật tập trung vào neural rendering, ray tracing, path tracing, xử lý texture và đặc biệt là khả năng dựng các môi trường có mật độ hình học cực cao. Đây là một phần trong chiến lược của NVIDIA nhằm đưa AI và các kỹ thuật rendering mới xuống sâu hơn trong pipeline đồ họa, thay vì chỉ sử dụng AI ở những công đoạn như upscale hoặc tạo frame.
MSI đã đưa EdgeMesa N AI+ lên trang sản phẩm toàn cầu, đánh dấu sự xuất hiện của một trong những mini PC đầu tiên sử dụng nền tảng NVIDIA RTX Spark N1X. Hệ thống hướng tới AI cục bộ, phát triển mô hình, sáng tạo nội dung và các workload cần lượng bộ nhớ lớn, với cấu hình cao nhất gồm CPU NVIDIA Grace 20 nhân, GPU Blackwell 6.144 CUDA cores và tối đa 128 GB LPDDR5X unified memory.
Intel được cho là đang đàm phán với nhà sản xuất màn hình Đài Loan AU Optronics (AUO) về các công nghệ đóng gói bán dẫn thế hệ mới, trong đó đáng chú ý là việc sử dụng Micro LED, đế kính và quang học đồng đóng gói (CPO) cho các hệ thống tính toán mật độ cao. Nếu thành hiện thực, hướng đi này có thể mở rộng đáng kể vai trò của Micro LED, từ công nghệ hiển thị sang một thành phần trong hạ tầng kết nối chip AI.
