Khi đánh giá hiệu suất của một card đồ họa (GPU), câu hỏi “nên dùng thông số GPU nào để đo lường?” thường được đặt ra. Mặc dù các bài kiểm tra benchmark là yếu tố then chốt, nhưng VRAM (Video RAM) đã trở thành một chủ đề tranh luận sôi nổi gần đây. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận ra rằng VRAM không phải là yếu tố sống còn duy nhất, và có một thông số khác xứng đáng được chú ý hơn nhiều: băng thông bộ nhớ GPU. Với tư cách là chuyên gia, tôi sẽ nhấn mạnh tại sao băng thông bộ nhớ là một trong những chỉ số quan trọng nhất để xác định hiệu suất GPU, cho cả tác vụ chơi game và các khối lượng công việc phi gaming chuyên sâu.
VRAM quan trọng, nhưng không phải là tất cả
Dung lượng VRAM không làm nên tất cả
Nhận thức về tầm quan trọng của VRAM có lẽ đang ở mức cao nhất từ trước đến nay, đặc biệt với những tranh cãi xoay quanh các nhà sản xuất GPU vẫn còn “kẹt” với 8GB VRAM trong năm 2025. Hầu hết người dùng đều biết rằng VRAM không đủ thường đồng nghĩa với hiệu suất kém, nhưng không nhiều người nhận ra rằng việc có nhiều VRAM cũng không thể giải quyết mọi vấn đề. Một GPU vốn đã yếu sẽ không đột nhiên hoạt động tốt hơn chỉ vì nó sở hữu bộ đệm khung hình 12GB.
Các GPU không đủ sức mạnh xử lý thô để lấp đầy toàn bộ dung lượng VRAM có sẵn sẽ không được cải thiện hiệu suất khi tăng thêm VRAM. Đây là lý do tại sao một chiếc RTX 4060 Ti với 16GB VRAM vẫn chậm hơn RTX 3070 với 8GB VRAM. Chắc chắn, RTX 3070 có thể bị giới hạn VRAM trong nhiều tình huống, nhưng việc RTX 4060 Ti có gấp đôi dung lượng VRAM không thể khắc phục các hạn chế khác của nó. Các yếu tố như kiến trúc GPU, số lượng nhân CUDA, tốc độ xung nhịp và đặc biệt là băng thông bộ nhớ, mới là những yếu tố quyết định hiệu suất tổng thể của một card đồ họa.
Card đồ họa RTX 4060 Ti 16GB, một ví dụ về tầm quan trọng của các thông số kỹ thuật GPU tổng thể
Băng thông bộ nhớ: Chỉ số đáng tin cậy hơn về hiệu suất GPU
Tổng hợp nhiều yếu tố quan trọng
Nói một cách đơn giản, băng thông bộ nhớ của một card đồ họa đề cập đến thông lượng dữ liệu giữa bộ nhớ (VRAM) và nhân GPU. Nhiều yếu tố kết hợp lại để xác định băng thông bộ nhớ của GPU, chẳng hạn như tốc độ của loại bộ nhớ cơ bản (GDDR6 hoặc GDDR7), tốc độ xung nhịp bộ nhớ và độ rộng bus. Bạn có thể tính toán băng thông bộ nhớ của GPU nếu biết tốc độ bộ nhớ hiệu dụng (Gbps) và độ rộng bus của nó. Tốc độ bộ nhớ hiệu dụng tính đến cả loại bộ nhớ và tốc độ xung nhịp bộ nhớ.
Vì vậy, tất cả những gì bạn cần để tính băng thông bộ nhớ của, ví dụ, RTX 5090 là nhân tốc độ bộ nhớ hiệu dụng của nó (28 Gbps) với độ rộng bus bộ nhớ (512-bit), sau đó chia cho 8 để chuyển đổi bit thành byte. Kết quả bạn nhận được là băng thông bộ nhớ tổng cộng 1.792 GB/s hoặc 1.79 TB/s. Con số này là một cách toàn diện hơn nhiều để nhìn vào hiệu suất bộ nhớ của GPU so với việc chỉ nhìn vào dung lượng VRAM.
Tất nhiên, xung nhịp nhân, số lượng nhân CUDA và tất cả các thông số khác đều là một phần của phương trình hiệu suất tổng thể. Nhưng khi nói riêng về bộ nhớ GPU, băng thông bộ nhớ nên được tập trung nhiều hơn so với hiện tại. Băng thông bộ nhớ cao giúp GPU dễ dàng xử lý các kết cấu độ phân giải cao và khối lượng công việc ray tracing, vì cần nhiều dữ liệu hơn để di chuyển từ bộ nhớ đến GPU. Mặc dù băng thông bộ nhớ không thể biến một GPU thế hệ cũ thành một mẫu cao cấp thế hệ hiện tại mạnh mẽ hơn, nhưng nó vẫn là một thông số cực kỳ quan trọng.
Card đồ họa NVIDIA RTX 3060 Ti của EVGA, đại diện cho hiệu suất GPU trong các thế hệ trước
Tầm quan trọng của băng thông bộ nhớ không chỉ dành cho gaming
Đặc biệt cần thiết cho AI và Machine Learning
Chơi game nhận được rất nhiều sự chú ý khi nói đến hiệu suất GPU, nhưng đó không phải là tất cả những gì GPU có thể làm. Băng thông bộ nhớ cao rất quan trọng đối với các khối lượng công việc AI và Machine Learning, đặc biệt nếu bạn đang làm việc với các mô hình deep learning phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ. Game thủ có thể tìm thấy vô số bài kiểm tra benchmark và đánh giá, nhưng những người muốn chạy các khối lượng công việc AI/ML có thể không nhận được lượng thông tin tương tự trực tuyến.
Trong trường hợp này, băng thông bộ nhớ trở thành một thước đo hợp lý để ước tính mức độ phù hợp của một GPU hiện đại cho các khối lượng công việc Machine Learning chuyên sâu. Tôi nói “hiện đại” vì bạn vẫn cần giới hạn tập hợp lựa chọn của mình trong các sản phẩm gần đây. Các mẫu cao cấp cũ hơn với băng thông bộ nhớ cao hơn, ví dụ, các mẫu tầm trung thế hệ hiện tại sẽ không nhanh hơn; bạn cần các GPU tương đương để băng thông bộ nhớ tạo ra sự khác biệt đáng kể.
Card đồ họa ASUS ROG Strix GeForce RTX 4090 BTF, ví dụ về một GPU cao cấp với băng thông bộ nhớ ấn tượng
Đừng để dung lượng VRAM làm lu mờ băng thông bộ nhớ
Tôi hiểu rằng VRAM là một chủ đề nóng hổi hiện nay, và mọi người muốn tránh xa các GPU 8GB VRAM hơn bất cứ điều gì khác. Giữa tất cả những điều đó, đừng để bản thân bị phân tâm khỏi các thông số GPU quan trọng khác, trong đó có băng thông bộ nhớ. Đây là một trong những chỉ số quan trọng nhất về hiệu suất GPU, giúp bạn đánh giá các GPU tiềm năng trước khi mua. Tuy nhiên, bạn cần so sánh các GPU từ cùng thế hệ hoặc ít nhất là các thế hệ kế tiếp để đưa ra một so sánh công bằng.
Mẫu card đồ họa MSI RTX 5090 tại CES 2025, hứa hẹn hiệu năng cao cho các tác vụ tính toán chuyên sâu như AI và Machine Learning
Kết luận
Việc lựa chọn một card đồ họa phù hợp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về nhiều thông số kỹ thuật. Mặc dù VRAM rất quan trọng, nhưng băng thông bộ nhớ GPU thực sự là một chỉ số toàn diện và đáng tin cậy hơn để đánh giá hiệu năng tổng thể của card. Băng thông bộ nhớ cao không chỉ tối ưu cho trải nghiệm gaming với đồ họa sắc nét, ray tracing phức tạp, mà còn là yếu tố then chốt cho các tác vụ chuyên nghiệp như AI và Machine Learning.
Vì vậy, khi cân nhắc mua GPU, đừng chỉ nhìn vào dung lượng VRAM. Hãy dành thời gian tìm hiểu về băng thông bộ nhớ, kết hợp với các yếu tố như kiến trúc, nhân xử lý và xung nhịp, để đưa ra quyết định thông minh nhất. Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn về tầm quan trọng của băng thông bộ nhớ trong việc đánh giá GPU và những kinh nghiệm cá nhân của bạn!
