Khi đánh giá hiệu năng của một chiếc card đồ họa (GPU), các bài kiểm tra thực tế (benchmarks) luôn là kim chỉ nam đáng tin cậy nhất. Tuy nhiên, một câu hỏi thường xuyên được đặt ra là chúng ta nên tập trung vào thông số kỹ thuật nào để đo lường hiệu suất. Gần đây, dung lượng VRAM đã trở thành chủ đề tranh luận sôi nổi, nhưng liệu đây có phải là yếu tố then chốt quyết định tất cả? Thực tế, VRAM không phải là thông số duy nhất hay quan trọng nhất. Thay vào đó, chúng ta nên chú ý nhiều hơn đến một yếu tố khác: băng thông bộ nhớ GPU. Đây được coi là một trong những thông số quan trọng hàng đầu để đánh giá hiệu năng card đồ họa, cả trong chơi game lẫn các tác vụ chuyên nghiệp như AI và học máy.
Card đồ họa RTX 4060 Ti, một ví dụ về tầm quan trọng của các thông số GPU ngoài VRAM
VRAM Quan Trọng, Nhưng Không Phải Là Tất Cả
VRAM không thể hoạt động hiệu quả nếu GPU quá yếu
Trong những năm gần đây, nhận thức về tầm quan trọng của VRAM đã tăng cao hơn bao giờ hết, đặc biệt với những tranh cãi xung quanh việc các nhà sản xuất GPU vẫn “mắc kẹt” với 8GB VRAM trong năm 2025. Hầu hết người dùng đều hiểu rằng VRAM không đủ thường dẫn đến hiệu suất kém. Tuy nhiên, không nhiều người nhận ra rằng việc có dồi dào VRAM không phải là “thần dược” giải quyết mọi vấn đề. Một GPU có kiến trúc yếu sẽ không thể “phép thuật” trở nên mạnh mẽ hơn chỉ vì nó sở hữu bộ đệm khung (framebuffer) 12GB.
Các GPU không có đủ sức mạnh tính toán để bão hòa dung lượng VRAM sẵn có sẽ không được hưởng lợi nhiều từ việc bổ sung thêm VRAM. Đây là lý do tại sao một chiếc RTX 4060 Ti với 16GB VRAM vẫn chậm hơn RTX 3070 chỉ với 8GB VRAM. Mặc dù RTX 3070 có thể bị giới hạn VRAM trong một số tình huống nhất định, nhưng gấp đôi dung lượng VRAM trên RTX 4060 Ti không đủ để vượt qua các hạn chế khác về kiến trúc và hiệu suất của nó. Thay vào đó, nhân GPU (GPU die), 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 EVGA NVIDIA RTX 3060 Ti được lắp đặt trong máy tính, minh họa về dung lượng VRAM và hiệu năng thực tế
Băng Thông Bộ Nhớ: Chỉ Số Phản Ánh Hiệu Suất GPU Toàn Diện Hơn
Băng thông bộ nhớ xét đến nhiều biến số quan trọng
Nói một cách đơn giản, băng thông bộ nhớ của card đồ họa đề cập đến thông lượng dữ liệu giữa bộ nhớ (VRAM) và nhân GPU. Nhiều yếu tố kết hợp lại để quyết định băng thông bộ nhớ của một GPU, bao gồm tốc độ của loại bộ nhớ cơ bản (ví dụ: GDDR6 hoặc GDDR7), tốc độ xung nhịp bộ nhớ và độ rộng bus bộ nhớ. Bạn có thể tính toán băng thông bộ nhớ của một GPU nếu biết tốc độ bộ nhớ hiệu dụng (effective memory speed) tính bằng Gbps và độ rộng bus bộ nhớ (bus width). Tốc độ bộ nhớ hiệu dụng đã tính đến loại bộ nhớ và tốc độ xung nhịp của nó.
Vì vậy, tất cả những gì bạn cần để tính băng thông bộ nhớ của, chẳng hạn, một chiếc RTX 5090, là nhân tốc độ bộ nhớ hiệu dụng (28 Gbps) với độ rộng bus bộ nhớ (512-bit), sau đó chia cho 8 để chuyển đổi bit sang byte. Bạn sẽ nhận được tổng băng thông bộ nhớ là 1.792 GB/s, hay 1,79 TB/s. Con số này là một cách nhìn toàn diện hơn nhiều về hiệu suất bộ nhớ của GPU so với việc chỉ nhìn vào dung lượng VRAM.
Đương 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 chỉ nói về bộ nhớ GPU, băng thông bộ nhớ nên được chú trọng nhiều hơn. Băng thông bộ nhớ cao giúp GPU xử lý mượt mà các kết cấu độ phân giải cao và các tác vụ Ray Tracing nặng, vì cần một lượng lớn dữ liệu phải được truyền từ bộ nhớ đến nhân GPU. Mặc dù băng thông bộ nhớ cao không thể biến một GPU thế hệ cũ thành một mẫu cao cấp thế hệ hiện tại, nhưng nó vẫn là một thông số cực kỳ quan trọng không thể bỏ qua.
Card đồ họa ROG Strix RTX 4090 phiên bản BTF của ASUS, đại diện cho GPU hiệu năng cao với băng thông bộ nhớ vượt trội
Không Chỉ Game, Băng Thông Bộ Nhớ Cao Còn Thiết Yếu Cho Nhiều Tác Vụ Khác
Sức mạnh cho trí tuệ nhân tạo và học máy
Chơi game thường nhận được 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 là cực kỳ quan trọng đối với các tác vụ AI (trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning (học máy), đặc biệt nếu bạn đang làm việc với các mô hình học sâu (deep learning) đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ và truyền tải liên tục. Trong khi game thủ có thể tìm thấy vô số bài kiểm tra và đánh giá trực tuyến, những người muốn chạy các tác vụ AI/ML có thể không nhận được lượng thông tin tương tự.
Trong trường hợp này, băng thông bộ nhớ trở thành một thước đo đáng tin cậy để ước tính sự phù hợp của một GPU hiện đại cho các tác vụ học máy chuyên sâu. Chúng ta nói “hiện đại” vì bạn vẫn cần giới hạn bộ phận cân nhắc của mình đối với các sản phẩm mới ra mắt gần đây. Các mẫu cao cấp cũ hơn với băng thông bộ nhớ cao hơn các mẫu tầm trung thế hệ hiện tại sẽ không nhanh hơn; bạn cần so sánh các GPU tương đương để băng thông bộ nhớ tạo ra sự khác biệt đáng kể.
Mô hình card đồ họa MSI RTX 5090 tại CES 2025, minh họa tiềm năng cho AI và các tác vụ tính toán chuyên sâu
Đừng để dung lượng VRAM làm lu mờ băng thông bộ nhớ
Với VRAM đang là chủ đề nóng và nhiều người muốn tránh xa các GPU 8GB VRAM bằng mọi giá, đừng để bản thân bị phân tâm khỏi các thông số GPU quan trọng khác. Băng thông bộ nhớ là một trong những chỉ số quan trọng nhất của hiệu suất GPU, giúp bạn đánh giá các card đồ họa tiềm năng trước khi mua. Đương nhiên, bạn cần so sánh các GPU từ cùng thế hệ hoặc ít nhất là các thế hệ kế cận để đưa ra đánh giá công bằng. Hãy tìm hiểu kỹ lưỡng về băng thông bộ nhớ để đưa ra lựa chọn GPU thông minh nhất cho nhu cầu của mình.