Mac Pro bản cao cấp nhất có tới 1.5TB RAM: Từng ấy RAM dùng để làm gì?

0
2

Dĩ nhiên không phải là để mở 1000 tab trên Chrome hay để chạy Crysis

Mất 6 năm kể từ ngày vén màn “thùng rác” vào năm 2013, đến WWDC năm nay Apple mới lại làm mới Mac Pro – dòng máy tính mạnh mẽ nhất của hãng này. Mặc dù phiên bản giá khởi điểm (6000 USD) chỉ mang đến cấu hình khá gần với máy tính thông thường (Xeon 8 nhân, 32GB RAM, card Radeon Pro 850X), bản “max cấu hình” của Mac Pro 2019 lại có thể hỗ trợ chip 28 nhân, card đồ họa GPU kép (2 GPU Vega II tích hợp trên một bảng mạch) và… 1.5TB RAM.

Mục đích của chip nhiều lõi hay card đồ họa mạnh mẽ thì đã rõ – bạn có thể dùng để xử lý AI, chạy máy ảo, render video và dĩ nhiên là cả chơi game nữa. Nhưng ai lại cần đến 1.5TB RAM, khi mà 10 tab Chrome cũng chỉ chiếm đến 1GB RAM mà thôi?

Đây là câu trả lời.

Chỉnh sửa video/dựng hình 3D

Steve Jobs đóng vai trò quan trọng trong quá trình hình thành của Pixar: ông thậm chí còn là nhà sản xuất trên bộ phim Toy Story. Tất cả các bộ phim trong lịch sử của studio này đều cần sức mạnh render cực kỳ lớn (thậm chí còn chạy trên cả một “kho” máy chủ). Với 1.5TB RAM, Mac Pro sẽ phục vụ rất tốt cho mục đích này – đặc biệt là với những “nghệ sĩ” không làm việc trong các công ty lớn.

Ví dụ, Adobe Premiere Pro đòi hỏi ít nhất 256GB RAM để có thể chỉnh sửa video ở độ phân giải 8K. Nếu chạy thêm Photoshop, bạn có thể tốn thêm vài chục GB RAM nữa. Trong quá trình làm việc, ít ai lại chỉ chạy một chương trình cùng lúc, và bởi thế dùng hết 1.5TB RAM trong môi trường studio không phải là chuyện không thể nghĩ đến.

Dựng báo cáo doanh nghiệp

Bạn có thể đã từng cầm trên tay một tờ báo cáo doanh thu, doanh số hay chi phí của doanh nghiệp/phòng ban. Tưởng đơn giản, nhưng có thể phòng IT có thể phải cài riêng một chiếc máy hàng trăm GB RAM để tổng hợp được báo cáo đó.

Lý do rất đơn giản: mỗi công ty có thể có hàng trăm đối tác, hàng nghìn nhân viên, hàng chục chi nhánh… Nói cách khác, họ có rất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Các báo cáo cũng cần được tính toán theo khu vực, theo từng đối tác, theo từng nhà kho; đôi khi là theo thời gian thực. Lưu trữ và tổng hợp (tính toán) các nguồn dữ liệu này trên ổ cứng cơ học hay thậm chí là SSD vẫn là không đủ, cứu cánh duy nhất còn lại là lưu vào RAM.

Thực tế, tác vụ này thường được để cho máy chủ trong data center hoặc trên đám mây. Nhưng Macbook còn dùng làm máy chủ được, 1.5TB của Mac Pro dùng cho mục đích này vẫn quá được ấy chứ.

Chạy mô hình nghiên cứu

Khối lượng dữ liệu đòi hỏi để nghiên cứu thời tiết, địa chất, vật lý lượng tử hay bất kỳ một lĩnh vực khoa học nào khác có thể chạm mốc vài nghìn TB một cách dễ dàng. Bạn cũng không thể xử lý dữ liệu nghiên cứu từ ổ cứng hay SSD mà phải đặt trực tiếp chúng trên RAM, bởi đơn giản vì thời gian là tiền bạc: máy tính xử lý thì các tiến sĩ phải ngồi chờ. Lương của họ vào khoảng chục nghìn đô mỗi tháng: trong lúc họ phải ngồi chờ, khoản lương này coi như bị công ty/tổ chức tiêu tốn vô ích, chính bản thân họ cũng khó chịu vì chờ đợi.

Tại sao không bỏ ra vài nghìn đô mua một cỗ máy RAM khủng để đẩy nhanh kết quả và giữ cho các tiến sĩ này luôn được vui vẻ?

Giấc mơ coder: Chạy cả loạt máy ảo/app server cùng lúc

Mỗi chiếc máy ảo có thể phục vụ cho một mục đích khác nhau, ví dụ như một máy dùng để lưu cơ sở dữ liệu (database), một máy để chạy ứng dụng JAVA, một máy ảo khác cũng để chạy JAVA… Kể cả trong trường hợp chiếc máy ảo không dùng hết dung lượng RAM được phân bổ, toàn bộ khối lượng RAM của máy ảo không thể sử dụng cho bất kỳ mục đích nào khác. Có 1.5TB RAM sẽ là giấc mơ của coder, bởi họ có thể cài vô số máy ảo, hay đơn giản là cài chính phần mềm server để chạy trực tiếp kèm với các phần mềm chỉnh sửa code như Visual Studio hay Eclipse.

Thực tế, máy Mac và MacBook là hệ thống ưa thích của nhiều coder, bao gồm cả Google: hướng dẫn lập trình ứng dụng Android trên Android Studio được Google dùng máy Mac để thực hiện. Nếu mua chiếc Mac Pro 1.5TB mới, lập trình viên Google có thể vừa chạy Android Studio, vừa mở 100 tab Chrome và giả lập 120 chiếc Galaxy S10 Plus (12GB) chạy cùng lúc… Thú vị đấy chứ?