NVIDIA Tesla P40 chính là giải pháp lý tưởng – là loại GPU được trang bị Ram 24GB GDDR5, 3,840 CUDA cores và khả năng xử lý 47 TOPS cho phép suy luận INT8, được tối ưu hóa đặc biệt cho việc suy luận Deep Learning, Video Encoding/Decoding cũng như khả năng suy luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn.

Với mức giá chỉ từ khoảng 10,500,000 VND (phiên bản đã qua sử dụng), P40 là lựa chọn phù hợp chi phí so với các lựa chọn hiện đại hơn như A100 hay H100 vì chúng có giá cao gấp 10 đến 20 lần.

Với kinh nghiệm cung cấp hạ tầng GPU cho khách hàng, VinaHost đánh giá Tesla P40 vẫn là lựa chọn tối ưu nhất cho các tác vụ tập trung vào inference, đặc biệt khi đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cao mà không cần hiệu năng training ở mức tối đa.

Phần tiếp theo, VinaHost sẽ cùng bạn khám phá chi tiết về P40, từ kiến trúc Pascal, so sánh với các mẫu T4, A100 và P100, đến các ứng dụng thực tế, cũng như hướng dẫn mua GPU Nvidia Tesla P40 phù hợp.

1. Tesla P40 là gì? GPU Accelerator cho AI Inference

NVIDIA Tesla P40 là một accelerator GPU thuộc dòng Pascal (GP102), ra mắt vào năm 2016, được thiết kế chuyên biệt để hỗ trợ suy luận học sâu (deep learning inference) cũng như xử lý video trong môi trường data center.

Khác với GPU gaming như RTX series, P40 không có display output, mà được tối ưu hóa hoàn toàn cho các tác vụ tính toán, vận hành liên tục 24/7 với độ ổn định vượt trội.

gpu-nvidia-tesla-p40 — NVIDIA Tesla P40 24GB GPU card AI, dành cho LLM, Ollama, Tensorflow, Crypto, Mining

Theo datasheet chính thức từ NVIDIA, Tesla P40 cung cấp throughput cao hơn 140 lần so với CPU truyền thống cho các tác vụ AI inference, với latency thấp hơn 30 lần – mang lại khả năng phản hồi thời gian thực ngay cả với model phức tạp nhất.

1.1 Thông số kỹ thuật cốt lõi

Thông số	Giá trị	Ý nghĩa thực tế
GPU Memory	24GB GDDR5	Đủ lớn cho LLM 7B-13B, batch size cao
CUDA Cores	3,840	Xử lý song song hàng nghìn operations
FP32 Performance	12 TFLOPS	Training/inference độ chính xác cao
INT8 Performance	47 TOPS	Tối ưu nhất cho inference nhanh
Memory Bandwidth	432 GB/s	Transfer data nhanh giữa RAM-GPU
TDP	250W	Tiết kiệm điện so với A100 (400W)
Form Factor	Full-height, Full-length	Cần server rack chuyên dụng
ECC Memory	Có	Error correction cho stability cao

Khám phá: Đặc điểm của dòng Nvidia Tesla

1.2 Pascal Architecture – Nền tảng công nghệ

Pascal (GP102) là kiến trúc GPU thế hệ thứ 6 của NVIDIA, đánh dấu bước nhảy vọt về hiệu năng và hiệu quả năng lượng. Những cải tiến đột phá:

16nm FinFET process: Giảm 40% tiêu thụ điện so với Maxwell (28nm)
INT8 acceleration: Thông lượng gấp 4x FP32 cho inference
NVENC/NVDEC: Hardware video encoder/decoder chuyên dụng
Unified memory: Chia sẻ memory giữa CPU-GPU hiệu quả hơn
PCIe 3.0 x16: 16 GB/s bandwidth (đủ cho most workloads)

Kiến trúc Pascal đạt được 2x hiệu năng-per-watt so với thế hệ trước (Maxwell), đồng thời giảm 50% chi phí total cost of ownership cho data center khi deploy GPU infrastructure quy mô lớn.

2. Ứng dụng thực tế của Tesla P40 trong 2025

2.1 Deep Learning Inference – Core Application

Quá trình inference chính là việc thực hiện mô hình trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện để thực hiện dự đoán trên các dữ liệu mới. P40 được tối ưu hóa dành riêng cho tình huống sử dụng này nhờ kỹ thuật quantization INT8, đây là phương pháp giảm độ chính xác từ 32-bit xuống 8-bit nhưng vẫn duy trì độ chính xác lên đến 95%.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo phổ biến trên P40 bao gồm:

Trong lĩnh vực Computer Vision: ResNet-50, YOLO, EfficientNet được áp dụng cho việc phân loại và phát hiện hình ảnh.
Trong lĩnh vực NLP: BERT-base, DistilBERT sử dụng cho phân loại văn bản và phân tích cảm xúc.
Phương pháp lọc đề xuất: Các mô hình lọc được dùng cho hệ thống đề xuất như Netflix, Youtube…
Xu hướng LLM Inference vào năm 2025: Llama 7B, Mistral 7B với kỹ thuật quantization (Q4_K_M)

Theo community testing trên Reddit LocalLLaMA, Tesla P40 đạt 25-30 tokens/giây với Llama 7B Q8 GGUF – nhanh hơn 67% so với P100 (15-20 t/s) nhờ optimized memory bandwidth và CUDA core count cao hơn.

Performance benchmark thực tế:

Model	Batch Size	P40 (INT8)	CPU (Xeon)	Speedup
ResNet-50	32	1,000+ imgs/sec	70 imgs/sec	14x
BERT-base	64	850 sequences/sec	45 sequences/sec	19x
YOLO v5	16	120 FPS	8 FPS	15x
Llama 7B (Q8)	1	27 tokens/sec	2.5 tokens/sec	11x

2.2 Video Encoding/Decoding – NVENC Engine

Tesla P40 được trang bị NVENC (Bộ mã hóa NVIDIA) và NVDEC (Bộ giải mã NVIDIA) – các bộ xử lý phần cứng chuyên dụng để thực hiện mã hóa và giải mã video theo thời gian thực. Đây là lợi thế nổi bật so với các GPU không hỗ trợ NVENC, chẳng hạn như GPU Nvidia A100, vốn được thiết kế chủ yếu cho mục đích huấn luyện mô hình.

Ứng dụng thực tiễn trong các nền tảng phát trực tuyến:

Netflix, YouTube và Twitch sử dụng các cụm máy P40 để chuyển đổi video từ độ phân giải 4K xuống nhiều mức khác nhau như 1080p, 720p và 480p.
Trong lĩnh vực phát sóng trực tiếp: Phần mềm như OBS Studio và vMix áp dụng NVENC để mã hóa luồng phát theo thời gian thực mà không làm ảnh hưởng đến hiệu suất của CPU.
Trong giám sát video: Hệ thống có khả năng xử lý đồng thời hơn 30 nguồn hình ảnh từ camera với tính năng phát hiện đối tượng.
Cloud gaming: Các nền tảng tương tự GeForce NOW sử dụng công nghệ để mã hóa hình ảnh trò chơi nhằm truyền phát đến thiết bị của người dùng.

Các chỉ số hiệu suất:

H.264 encoding: Đạt từ 500 đến 800 khung hình/giây ở độ phân giải 1080p.
H.265 (HEVC): Đạt từ 300 đến 500 khung hình/giây ở độ phân giải 1080p.
4K encoding: Đạt từ 120 đến 180 khung hình/giây.

nvidia-tesla-p40 — GTX P40 xử lý tác vụ Text to Speed

So sánh với CPU: Tốc độ nhanh hơn từ 5 đến 10 lần, giúp giải phóng tài nguyên CPU cho các nhiệm vụ khác

Khách hàng streaming service của chúng tôi giảm 78% chi phí infrastructure sau khi chuyển từ CPU-based transcoding sang GPU P40 cluster. Một server 4×P40 thay thế được 32 server CPU, tiết kiệm $120,000/năm về điện năng và rack space.

2.3 Virtual Desktop Infrastructure (VDI)

Doanh nghiệp lớn sử dụng P40 để cung cấp GPU-accelerated virtual desktops cho nhân viên từ xa, đặc biệt là:

CAD/CAM: AutoCAD, SolidWorks, CATIA chạy mượt trên cloud
3D Rendering: Blender, Maya, 3ds Max cho designers/artists
Video Editing: Adobe Premiere, DaVinci Resolve với GPU acceleration
Scientific visualization: MATLAB, Paraview cho researchers

P40 hỗ trợ NVIDIA GRID (vGPU technology) cho phép chia sẻ 1 GPU cho 4-16 users tùy workload.

3. So sánh Tesla P40 với các GPU khác: T4, P100, A100

3.1 Tesla P40 với Tesla T4

Tiêu chí	Tesla P40	Tesla T4	Loại nào tốt hơn?
Kiến trúc	Pascal (2016)	Turing (2018)	T4 (mới hơn)
Memory	24GB GDDR5	16GB GDDR6	P40 (hiệu quả hơn 50%)
CUDA Cores	3,840	2,560	P40 (hiệu quả hơn 50%)
FP32 Performance	12 TFLOPS	8.1 TFLOPS	P40 (hoạt động nhanh hơn 48%)
INT8 Performance	47 TOPS	130 TOPS	T4 (nhanh hơn gấp 2.7 lần)
Tensor Cores	❌ Không có	✅ 320 Tensor Cores	T4 (hỗ trợ tăng tốc xử lý cho các ứng dụng AI)
TDP	250W	70W	T4 (hiệu quả hơn gấp 3.5 lần)
Giá (2025)	10 – 12 triệu VNĐ	25 triệu VNĐ	P40 (giá rẻ hơn 50%)
LLM Inference (7B)	25-30 t/s	35-45 t/s	T4 (hoạt động nhanh hơn)
Video Encoding	800 FPS (1080p)	600 FPS (1080p)	P40 (hiệu suất vượt trội hơn với NVENC)

Kết luận:

✅ Chọn P40 nếu: Cần memory lớn (>16GB), budget hạn chế, workload không yêu cầu Tensor Cores (CNN inference, video encoding)..
✅ Chọn GPU Nvidia Tesla T4 nếu: Cần tối ưu hiệu suất hoạt động, có Tensor Cores cho mixed-precision training (đào tạo với độ chính xác hỗn hợp), ngân sách linh hoạt hơn.

3.2 Tesla P40 với Tesla P100

Tiêu chí	Tesla P40	Tesla P100	Khác biệt
Target Use Case	Inference & Video	Training & HPC	Khác mục đích
Memory	24GB GDDR5	16GB HBM2	P40: hiệu suất cao hơn 50%
Memory Bandwidth	432 GB/s	732 GB/s	P100: hoạt động nhanh hơn 69%
FP64 (Double Precision)	0.37 TFLOPS	5.3 TFLOPS	P100: vận hành nhanh gấp 14 lần.
FP16 (Half Precision)	0.19 TFLOPS	21.2 TFLOPS	P100: nhanh hơn gấp 111 lần
INT8 Inference	47 TOPS	~38 TOPS	P40: nhanh hơn 24%.
NVENC	✅ Có	❌ Không có	P40 cho video
Giá	$400-800	$800-1,500	P40 rẻ hơn 50%

Theo ServeTheHome benchmark, P40 đạt khoảng 70% hiệu suất của P100 đối với hầu hết các loại công việc, nhưng chỉ với mức giá bằng 50%. Đối với các tác vụ chỉ dành cho suy luận, P40 thể hiện hiệu quả vượt trội hơn nhờ tối ưu hóa INT8 và hỗ trợ NVENC.

3.3 Tesla P40 vs A100

Đặc điểm	Tesla P40	A100 (40GB)	Khác biệt
Năm ra mắt	2016 (Pascal)	2020 (Ampere)	4 năm chênh lệch
FP32	12 TFLOPS	312 TFLOPS (TF32)	A100: Hiệu suất tốt hơn 26 lần
INT8	47 TOPS	624 TOPS	A100: Hiệu suất tốt hơn 13 lần
Tensor Cores	❌ Không có	432 (Gen 3)	A100: sở hữu công nghệ
Memory	24GB GDDR5	40GB HBM2e	A100: Tăng 67% tốc độ và hiệu suất
NVLink	❌ Không có	600 GB/s	A100: Cho phép quy mô sử dụng nhiều GPU
TDP	250W	400W	A100: Tăng 60% công suất
Giá	10 – 12 triệu VNĐ	500 triệu VNĐ	A100: Giá đắt hơn gấp 15-20 lần.
ROI breakeven	1-3 tháng	12-24 tháng	P40 nhanh hơn nhiều

Insight quan trọng: A100 tốt hơn P40 ở MỌI metric hiệu năng, nhưng giá cao gấp 15-20 lần. Nếu workload của bạn không cần:

Huấn luyện các mô hình lớn (với hơn 30 tỷ tham số).
Huấn luyện với độ chính xác FP16 hoặc kết hợp độ chính xác cao.
Mở rộng quy mô đa GPU bằng công nghệ NVLink.

Thì P40 vẫn là lựa chọn hợp lý hơn về ROI, đặc biệt cho inference và video workload.

4. Giá cả, khả dụng và hướng dẫn mua Tesla P40 năm 2025

4.1 Mức giá thị trường hiện tại

Loại sản phẩm	Giá USD	Tình trạng	Bảo hành	Khuyến nghị
New (Sealed)	$1,200-1,500	Chưa mở hộp	3-5 năm	Hiếm, giá cao, không đáng
Refurbished (Grade A)	$600-800	Tested, cleaned	1-2 năm	✅ Best value
Refurbished (Grade B)	$400-600	Minor cosmetic wear	90 days – 1 year	Good nếu budget tight
Used (Private)	$300-500	As-is	Không có	⚠️ Rủi ro cao

Theo dữ liệu eBay sold listings Q4/2024, giá trung bình P40 refurbished grade A là $680 với 1-year warranty. Giá đã giảm 15% so với 2023 do nhiều data center upgrade lên Ampere/Hopper và bán lại P40.

4.2 Mua với Thuê Cloud

Scenario	Chi phí đầu	/tháng	TCO 3 năm	Break-even
Mua P40 (refurb)	$650	$50 (điện 24/7)	$2,450	–
AWS g5.xlarge	$0	$306 (on-demand 24/7)	$11,016	2.1 tháng
GCP n1-highmem-4 + T4	$0	$280	$10,080	2.3 tháng
Azure NC6s v3	$0	$340	$12,240	1.9 tháng

Kết luận:

✅ Mua P40 lợi hơn nếu sử dụng 24/7 trong 2+ tháng
✅ Thuê cloud lợi hơn nếu chỉ spike vài giờ/ngày hoặc short-term projects
✅ Hybrid approach: Mua P40 cho baseline load, thuê cloud cho peak traffic

Một startup EdTech của chúng tôi deploy 6×P40 để chạy AI grading system. Chi phí $4,200 upfront, serve 50,000 students, generate $180,000 revenue/năm. Break-even trong 10 ngày, ROI 4,186% trong 12 tháng.

Checklist khi mua:

✅ Xác nhận loại GPU server có 24GB memory (có fake 12GB version)
✅ Kiểm tra ECC memory hoạt động (chạy stress test)
✅ Test NVENC/NVDEC nếu dùng cho video
✅ Verify PCIe 3.0 x16 lanes (không bị downgrade)
✅ Đảm bảo có warranty ít nhất 90 days
✅ Request CUDA/driver compatibility report

5. Hướng dẫn lựa chọn: Khi nào nên chọn Tesla P40?

5.1 Chọn Tesla P40 trong các trường hợp

Ngân sách cho mỗi GPU nằm trong khoảng 500-1,000 đô la: P40 đại diện cho điểm cân bằng tối ưu giữa chi phí và hiệu suất.
Phù hợp cho tác vụ xử lý suy luận: Hơn 80% khối lượng công việc là suy luận, dưới 20% là huấn luyện.
Yêu cầu bộ nhớ lớn: Các mô hình vượt quá 10GB, kích thước lô xử lý cao, hoặc phục vụ nhiều mô hình cùng lúc.
Xử lý video: Bao gồm Transcoding, streaming và giám sát (với NVENC/NVDEC là yếu tố quan trọng).
Suy diễn mô hình ngôn ngữ lớn từ 7B-13B: Như Llama, Mistral, Mixtral với kỹ thuật lượng tử hóa.
Triển khai VDI: Dùng cho máy tính ảo dành cho lực lượng lao động từ xa.
Triển khai dài hạn: Sử dụng liên tục 24/7 trong hơn 2 năm (với lợi tức đầu tư tốt).
Hỗ trợ hệ thống cũ: Các ứng dụng đòi hỏi kiến trúc Pascal.

5.2 Không nên chọn P40 trong các trường hợp

Tập trung chủ yếu vào huấn luyện: Hơn 50% khối lượng công việc là huấn luyện mô hình lớn – hãy chọn A100/H100.
Cần sử dụng Tensor Cores: Cho huấn luyện với độ chính xác hỗn hợp hoặc mô hình transformer – nên chọn T4/A40/A100.
Power budget nghiêm ngặt: Edge deployment, hoặc thiết bị chạy bằng pin – hãy chọn T4 (với công suất 70W).
FP16/FP64 là yếu tố quan trọng: Dành cho tính toán khoa học hoặc mô phỏng – nên chọn P100/V100.
Mô hình tiên tiến: Như quy mô GPT-4 hoặc đa mô thức – hãy chọn GPU Nvidia H100
Dự án ngắn hạn: Không phù hợp cho mục đích tạm thời.
Ứng dụng chơi game hoặc đồ họa: Dành cho sử dụng trên máy tính để bàn – nên chọn dòng RTX 40xx.

quadro p40 — Trường hợp nên và không nên dùng Tesla p40

5.3 Decision Matrix – Chọn GPU nào?

Use Case	Recommended GPU	Lý do
AI Inference (CNN, NLP)	Tesla P40	INT8 optimization, 24GB memory, best $/inference
LLM Inference (7-13B)	P40 / P100	Enough memory, good tokens/sec, affordable
Video Transcoding	Tesla P40	NVENC/NVDEC, high throughput
Training (small models <5B)	T4 / P100	P40 lacks FP16 performance
Training (large models >10B)	A100 / H100	Need Tensor Cores, NVLink
Edge AI	Jetson / T4	P40 too power-hungry (250W)
Scientific HPC	P100 / V100	Need FP64 performance
VDI (4-8 users/GPU)	Tesla P40	GRID support, good graphics perf

Đội ngũ kỹ sư VinaHost đã tư vấn GPU cho 200+ doanh nghiệp. Rule of thumb: Nếu ROI breakeven

Câu hỏi thường gặp

Tesla P40 có phù hợp cho deep learning training không?

P40 KHÔNG tối ưu cho training. Lý do:

Thiếu FP16 performance (chỉ 0.19 TFLOPS vs P100: 21 TFLOPS)
Không có Tensor Cores (critical cho transformer models)
Bandwidth thấp hơn P100/A100

Tuy nhiên, với small models (non-critical training, P40 vẫn acceptable nếu budget hạn chế.

Tesla P40 có chạy được LLM như Llama 7B không?

Có, và performance khá tốt:

Llama 7B Q8 (8-bit): 25-30 tokens/sec
Llama 7B Q4_K_M (4-bit): 35-42 tokens/sec
Llama 13B Q4_K_M: 18-22 tokens/sec

24GB memory cho phép load full model vào VRAM, không cần offload sang RAM (sẽ chậm 10x).

P40 có hỗ trợ CUDA Toolkit mới nhất không?

Có, P40 support tới CUDA 12.6 (compute capability 6.1). Tương thích với:

PyTorch 2.5+
TensorFlow 2.17+
Llama.cpp (GGUF)
vLLM, TensorRT, TRT-LLM

Tôi cần PSU bao nhiêu watt cho P40?

P40 tiêu thụ 250W TDP. Khuyến nghị:

1× P40: PSU ≥650W (80+ Gold)
2× P40: PSU ≥850W
4× P40: PSU ≥1,200W hoặc dual PSU setup

Lưu ý: P40 cần 8-pin PCIe power, không chạy được qua slot PCIe alone.

P40 có ồn không? Cần cooling gì?

P40 dùng passive cooling (no fans), yêu cầu:

Server rack với airflow tốt (front-to-back)
Ambient temp ≤30°C
Không dùng được trong desktop case thông thường (sẽ overheat)

Giải pháp: Hoặc dùng server chassis chuyên dụng, hoặc mod thêm external fans (DIY).

P40 có thể mining crypto không?

Không hiệu quả. P40 thiết kế cho compute, không tối ưu cho hashrate. RTX 30xx/40xx mining tốt hơn nhiều. Don’t waste P40 for mining!

Sự khác biệt giữa P40 và M40?

P40: Pascal architecture, INT8 support, NVENC/NVDEC
M40: Maxwell architecture (older), no INT8, no NVENC
Performance: P40 nhanh hơn ~2x cho inference
Giá: M40 ~$150-250 (rẻ hơn 60%)

Kết luận: P40 đáng giá hơn M40 nếu budget cho phép.

P40 có support FP8 precision không?

Không. FP8 chỉ có từ Hopper architecture (H100+). P40 support:

FP32 (single precision)
FP64 (double precision – limited)
INT8 (tối ưu nhất cho inference)

Có thể dùng P40 cho tác vụ tạo hình ảnh bằng văn bản hay không?

Có, nhưng không phải là lựa chọn lý tưởng.

Thời gian xử lý cho SDXL ở độ phân giải 1024×1024 là khoảng 25-30 giây mỗi hình ảnh, so sánh với RTX 4090 chỉ mất 3-5 giây.
Đối với SD 1.5 ở độ phân giải 512×512, thời gian xử lý là khoảng 8-12 giây mỗi hình ảnh.
Bộ nhớ 24GB cho phép thực hiện việc tạo ảnh theo số lượng lớn cùng lúc.

Nếu trọng tâm chính là việc tạo hình ảnh, thì dòng RTX 40xx series vượt trội hơn đáng kể nhờ sở hữu Tensor Cores

P40 có hỗ trợ virtualization (vGPU) không?

Có, P40 support NVIDIA GRID vGPU. Có thể chia 1 GPU cho 4-16 VMs tùy profile:

VDI office work: 16 users
CAD/design: 4-8 users
Video editing: 2-4 users

Cần license GRID từ NVIDIA (subscription-based).

Kết luận: Tesla P40 vẫn đáng giá trong 2025

Sau khi phân tích chi tiết về kiến trúc Pascal, so sánh performance với T4/P100/A100, đánh giá use cases thực tế và tính toán ROI, chúng ta có thể khẳng định rằng Tesla P40 vẫn là lựa chọn thông minh cho các workload inference-heavy và video processing với ngân sách hạn chế.

Nhìn về tương lai, mặc dù P40 đã 9 năm tuổi (2016-2025), nó vẫn sẽ relevant trong 2-3 năm tới cho các use cases không yêu cầu cutting-edge performance. Khi các data center upgrade lên Ampere/Hopper, giá P40 secondhand sẽ càng giảm, tạo cơ hội tuyệt vời cho startups và SMEs deploy AI với chi phí thấp.

Lời khuyên cuối:

Nếu budget <$1,000/GPU và workload phù hợp → Mua P40
Nếu cần Tensor Cores cho training → Skip P40, chọn T4/A40
Nếu uncertain về long-term commitment → Thuê cloud 3 tháng test, sau đó decide

Nếu bạn cần tư vấn chi tiết về infrastructure GPU, deployment strategy hoặc muốn test P40 trước khi mua, đừng ngần ngại liên hệ đội ngũ chuyên gia của VinaHost. Chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ từ A-Z, từ spec server đến optimize workload trên GPU.

Xem thêm

NVIDIA Tesla P40 24GB: GPU Inference Siêu Mạnh Cho AI & Video