Rowhammer từ lâu đã được coi là một “lời nguyền” đối với bộ nhớ DRAM của CPU. Tuy nhiên, những nghiên cứu đột phá mới nhất vào cuối năm 2025 và đầu năm 2026 đã chứng minh một sự thật kinh hoàng: các bộ xử lý đồ họa (GPU) hiện đại sử dụng bộ nhớ GDDR6 cũng không hề miễn nhiễm. Thậm chí, việc khai thác Rowhammer trên GPU còn cho phép kẻ tấn công vượt qua mọi cơ chế cô lập để chiếm quyền truy cập root cao nhất trên hệ thống vật chủ. Bài viết này sẽ đi sâu vào cơ chế kỹ thuật, quy trình tấn công và những hệ lụy nghiêm trọng của các biến thể Rowhammer trên GPU như GPUHammer, GDDRHammer và GeForge.

Rowhammer là gì và tại sao nó lại xuất hiện trên GPU?

Rowhammer là một lỗi phần cứng phát sinh từ mật độ tế bào nhớ ngày càng cao trong các chip DRAM hiện đại. Khi một hàng bộ nhớ (Aggressor row) được truy cập (kích hoạt và đóng lại) liên tục với tốc độ cực cao, nó tạo ra nhiễu điện từ làm rò rỉ điện tích ở các hàng lân cận (Victim rows). Nếu điện tích rò rỉ đủ lớn trước khi chu kỳ làm tươi (refresh) diễn ra, một bit dữ liệu sẽ bị lật (0 thành 1 hoặc ngược lại) mà không cần sự cho phép của hệ thống.

Trước đây, giới chuyên gia tin rằng bộ nhớ đồ họa (GDDR) an toàn hơn DRAM thông thường do có độ trễ cao và tốc độ làm tươi nhanh hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu về GPUHammer đã lật ngược giả thuyết này. Các GPU hiện đại có khả năng xử lý song song cực mạnh, cho phép thực hiện hàng trăm nghìn lệnh kích hoạt hàng bộ nhớ trong một khoảng thời gian cực ngắn, đủ để gây ra lỗi lật bit trên GDDR6.

Quy trình tấn công: Từ lật Bit đến quyền Root

Để biến một lỗi vật lý ngẫu nhiên thành một công cụ chiếm quyền root, các nhà nghiên cứu đã phát triển những kỹ thuật tinh vi sau:

Bước 1: Đảo Ngược Kỹ Thuật (Reverse Engineering) địa chỉ bộ nhớ

Thách thức lớn nhất trên GPU là kiến trúc sơ đồ bản đồ địa chỉ (memory mapping) thường được nhà sản xuất (NVIDIA) giữ bí mật. Để thực hiện Rowhammer chính xác, kẻ tấn công cần biết địa chỉ ảo nào tương ứng với các hàng vật lý nằm cạnh nhau trong chip nhớ. Kỹ thuật Page Anchoring đã được sử dụng để xác định chính xác các khung trang (page frames) vật lý thông qua việc đo lường độ trễ bộ nhớ đệm L2.

Bước 2: Kỹ thuật “Massaging” Bộ Nhớ (Memory Massaging)

Đây là bước then chốt. Kẻ tấn công sẽ điều hướng các cấu trúc dữ liệu nhạy cảm của hệ thống — cụ thể là Bảng Trang (Page Tables) của GPU — vào đúng vị trí của những bit bộ nhớ dễ bị lật đã được xác định trước đó.Bằng cách sử dụng các hàm như cuMemMap(), kẻ tấn công có thể tạo ra hàng nghìn bảng trang “rỗng” để lấp đầy các vùng nhớ an toàn, buộc trình điều khiển (driver) phải đặt bảng trang mục tiêu vào vùng nhớ mà kẻ tấn công có thể “nện búa”.

Bước 3: Đánh tráo Bảng Trang để thâm nhập CPU

Khi một bit trong bảng trang của GPU bị lật thành công bởi Rowhammer, địa chỉ mà bảng trang đó trỏ tới sẽ thay đổi. Các cuộc tấn công như GeForge và GDDRHammer nhắm vào trường địa chỉ vật lý trong các mục bảng trang (PTE).

• Kẻ tấn công có thể làm cho một bảng trang của GPU trỏ trực tiếp vào bộ nhớ vật lý của CPU vật chủ.

• Vì GPU thường có quyền truy cập trực tiếp bộ nhớ (DMA) để tăng tốc hiệu năng, việc chiếm quyền kiểm soát bảng trang cho phép nhân (kernel) của kẻ tấn công đọc và ghi vào bất kỳ vùng nhớ nào của hệ thống.

Các thử nghiệm thực tế trên dòng card đồ họa phổ biến nhất hiện nay cho thấy quy mô nghiêm trọng của vấn đề:

• RTX 3060 (Kiến trúc Ampere): Các nhà nghiên cứu đã ghi nhận tới 1.171 lần lật bit độc nhất trên 72 ngân nhớ (banks) khác nhau.

• RTX A6000 (Dòng máy trạm): Ghi nhận hơn 202 lần lật bit.

• Thời gian thực hiện: Trong một số kịch bản, kẻ tấn công chỉ mất trung bình 63,2 giây để thực hiện thành công việc lật bit và giành quyền đọc/ghi bộ nhớ CPU.

Đặc biệt, lỗi lật bit chủ yếu diễn ra theo hướng 0 thành 1 (chiếm hơn 80% trường hợp), cho thấy các tế bào nhớ GDDR6 hoạt động như những “anti-cells”.

Hệ Lụy: Root Shell và sự sụp đổ của hệ thống

Khi đã có quyền đọc/ghi bộ nhớ vật lý của CPU thông qua GPU, kẻ tấn công có thể thực hiện những hành vi sau:

1. Chiếm quyền Root Shell: Ghi đè mã độc vào các thư viện dùng chung như libc.so.6. Khi một chương trình có quyền SUID (như newgrp) khởi chạy và gọi các hàm từ thư viện này, nó sẽ thực thi mã độc của kẻ tấn công với quyền root cao nhất.

2. Đánh cắp mô hình AI: Truy cập trực tiếp vào các vùng nhớ lưu trữ tham số mô hình máy học (ML) nhạy cảm của các tiến trình khác chạy trên cùng GPU.

3. Vượt qua cơ chế cô lập (Sandbox Escape): Phá vỡ ranh giới giữa các người dùng trong môi trường điện toán đám mây đa người dùng (multi-tenant).

NVIDIA và các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số biện pháp bảo vệ, nhưng mỗi biện pháp đều có sự đánh đổi:

• Kích hoạt ECC (Error Correcting Code): Bộ nhớ kiểm soát lỗi có thể phát hiện và sửa chữa các lỗi lật đơn bit. Tuy nhiên, nhiều GPU phổ thông (như RTX 3060) không hỗ trợ ECC. Với các dòng card cao cấp, việc bật ECC sẽ gây giảm hiệu năng từ 3-10% và mất khoảng 6.5% dung lượng VRAM. Hơn nữa, Rowhammer vẫn có thể lật nhiều bit cùng lúc để vượt qua cơ chế sửa lỗi của ECC.
• Kích hoạt IOMMU (Input-Output Memory Management Unit): IOMMU thiết lập một rào cản ảo giữa các thiết bị ngoại vi (GPU) và bộ nhớ CPU. Nếu IOMMU được cấu hình chặt chẽ, các bảng trang bị hỏng của GPU sẽ không thể trỏ sang bộ nhớ vật chủ. Tuy nhiên, IOMMU thường bị tắt theo mặc định trong BIOS của nhiều máy tính cá nhân để tránh các vấn đề tương thích. Ngoài ra, IOMMU cũng không ngăn được các cuộc tấn công nội bộ trong bộ nhớ GPU (GPU-local attacks).

Tin vui là NVIDIA đã tích hợp sẵn cơ chế On-die ECC (ECC tích hợp ngay trên chip nhớ) cho các dòng GPU đời mới như Blackwell (RTX 50 series) và Hopper (H100). Cơ chế này hoạt động tự động, không làm giảm hiệu năng và cung cấp khả năng bảo vệ tốt hơn đáng kể trước Rowhammer.

Việc Rowhammer có thể khai thác thành công trên GPU GDDR6 là một hồi chuông cảnh báo cho ngành công nghiệp máy tính. Nó chứng minh rằng những lỗ hổng ở tầng vật lý có thể xuyên thủng các lớp bảo mật phần mềm kiên cố nhất. Mặc dù rủi ro đối với người dùng cá nhân là thấp (vì cuộc tấn công đòi hỏi quyền thực thi mã cục bộ), nhưng đối với các trung tâm dữ liệu và môi trường đám mây AI, đây là một hiểm họa hiện hữu.

Theo thông báo từ hai doanh nghiệp, việc kết hợp công nghệ Bản sao số (Virtual Twin) của Dassault Systèmes với hạ tầng AI, các mô hình mở và nền tảng phần mềm được tối ưu hóa của NVIDIA sẽ tạo nền tảng cho các mô hình số mô phỏng thế giới thực trong công nghiệp. Các hệ thống này được phát triển dựa trên cơ sở khoa học và vật lý, đồng thời tích hợp AI tác nhân (agentic AI) trên nền tảng 3DEXPERIENCE, cho phép triển khai các cộng sự ảo hỗ trợ chuyên môn, góp phần nâng cao năng lực làm việc của đội ngũ kỹ sư và chuyên gia.

Ông Pascal Daloz, Tổng Giám đốc điều hành Dassault Systèmes, cho biết trí tuệ nhân tạo đang bước sang giai đoạn mới khi không chỉ dừng ở khả năng dự đoán hay tạo nội dung, mà còn có thể hiểu và mô phỏng thế giới thực. Theo ông, việc kết hợp công nghệ Virtual Twin với năng lực tính toán hiệu năng cao từ NVIDIA sẽ giúp doanh nghiệp thiết kế, mô phỏng và vận hành các hệ thống phức tạp trong các lĩnh vực sinh học, khoa học vật liệu, kỹ thuật và sản xuất một cách hiệu quả hơn. Ông nhận định hợp tác này đặt nền móng cho một thế hệ AI công nghiệp mới, hướng tới độ tin cậy cao và khả năng mở rộng đổi mới trên quy mô toàn bộ nền kinh tế số.

Trong khi đó, ông Jensen Huang, Nhà sáng lập kiêm Tổng Giám đốc điều hành NVIDIA, cho rằng AI vật lý – loại AI dựa trên các quy luật của thế giới thực – sẽ là hướng phát triển tiếp theo của ngành. Sự kết hợp giữa nền tảng AI và Omniverse của NVIDIA với kinh nghiệm công nghiệp lâu năm của Dassault Systèmes được kỳ vọng sẽ thay đổi cách thức làm việc của các nhà nghiên cứu, nhà thiết kế và kỹ sư trên toàn cầu.

Hai doanh nghiệp cho biết hợp tác này nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong nhiều ngành công nghiệp. Thông qua thương hiệu OUTSCALE, Dassault Systèmes đang phát triển các “nhà máy AI” như một phần của chiến lược điện toán đám mây bền vững và bảo đảm chủ quyền dữ liệu. Các nhà máy này sẽ khai thác hạ tầng AI mới nhất của NVIDIA tại ba châu lục, giúp tăng cường khả năng vận hành các mô hình AI trên nền tảng 3DEXPERIENCE, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và tài sản trí tuệ của khách hàng.

Ở chiều ngược lại, NVIDIA đang ứng dụng phương pháp kỹ thuật hệ thống dựa trên mô hình (Model-Based Systems Engineering – MBSE) của Dassault Systèmes để thiết kế các nhà máy AI, trước mắt là trên nền tảng NVIDIA Rubin và triển khai trong môi trường NVIDIA Omniverse DSX nhằm mở rộng quy mô hạ tầng AI.

Hạ tầng hợp tác mới được kỳ vọng mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực sinh học, khoa học vật liệu, kỹ thuật và sản xuất. Cụ thể, nền tảng NVIDIA BioNeMo khi kết hợp với các mô hình mô phỏng khoa học của BIOVIA có thể rút ngắn thời gian khám phá phân tử và vật liệu mới. Trong lĩnh vực kỹ thuật, các bản sao số dựa trên AI của SIMULIA tận dụng nền tảng CUDA-X và các công cụ mô phỏng vật lý của NVIDIA để giúp kỹ sư dự báo kết quả nhanh và chính xác hơn. Đối với sản xuất, việc tích hợp các công cụ AI vật lý của NVIDIA Omniverse vào giải pháp Virtual Twin của DELMIA được kỳ vọng hỗ trợ xây dựng các hệ thống sản xuất tự chủ, điều khiển bằng phần mềm. Ngoài ra, nền tảng 3DEXPERIENCE tích hợp AI tác nhân cùng các mô hình NVIDIA Nemotron sẽ vận hành các trợ lý ảo có khả năng phân tích bối cảnh công nghiệp và cung cấp dữ liệu hỗ trợ ra quyết định.

Thỏa thuận mới mở rộng quan hệ hợp tác dài hạn giữa Dassault Systèmes và NVIDIA trong việc phát triển và triển khai AI công nghiệp quy mô lớn, kết hợp giữa các nhà máy bản sao số và công nghệ AI nhằm phục vụ nhiều lĩnh vực kinh tế.

Quan hệ hợp tác được công bố tại sự kiện thường niên 3DEXPERIENCE World của Dassault Systèmes – diễn đàn dành cho cộng đồng thiết kế và kỹ thuật. Ông Pascal Daloz và ông Jensen Huang đã cùng xuất hiện tại sự kiện để thảo luận về tương lai của ngành công nghiệp dưới tác động của trí tuệ nhân tạo. Video buổi trao đổi dự kiến được đăng tải trên YouTube trong thời gian tới.

Việc phát hành một GPU giá 300 USD với 8 GB VRAM vào năm 2025 không chỉ là một quyết định sản phẩm kém mà còn đi ngược lại những gì AMD đã thể hiện trong vài năm qua. Họ đã nói nhiều về việc cung cấp giá trị tốt hơn cho game thủ, nhưng lại hành động giống như công ty mà họ chỉ trích. AMD dường như không thể quyết định rõ ràng về VRAM, và điều này tiếp tục gây khó khăn cho họ.

Tại sao VRAM lại quan trọng đến vậy?

Liệu sự khác biệt giữa vài gigabyte có thực sự lớn?

Để hiểu rõ tại sao trang bị một GPU tầm trung với 8 GB VRAM là một lựa chọn kém, cần phải hiểu VRAM là gì và chức năng của nó. VRAM là ngân hàng bộ nhớ chuyên dụng mà GPU có thể truy cập. Nó lưu trữ các tài nguyên trò chơi như dữ liệu kết cấu và hoạt động như bộ đệm khung hình, giữ các khung hình đã được dựng cho đến khi màn hình sẵn sàng hiển thị chúng.

Sự khác biệt giữa 8 GB và 16 GB không luôn được cảm nhận trong quá trình chơi game thông thường. Nó phụ thuộc rất nhiều vào trò chơi và các thiết lập, nhưng thiếu VRAM có thể làm chậm trò chơi đến mức không thể chơi được. Trong nhiều trường hợp, FPS trung bình của trò chơi giảm đi một nửa, và mức tối thiểu giảm xuống một chữ số khi máy tính cố gắng sử dụng bộ nhớ hệ thống cho bộ đệm khung hình. Trò chơi thường phân bổ nhiều VRAM hơn mức cần thiết, nên chỉ nhìn vào số lượng sử dụng sẽ không cung cấp một bức tranh chính xác về việc bộ đệm có bị bão hòa hay không.

AMD tiếp tục thay đổi liên tục

Có đủ hay không?

AMD đã có những ý kiến trái chiều về việc 8 GB có đủ cho việc chơi game hay không. Đối với những ai có thể không nhớ, ngay cả khi ra mắt dòng RTX 40 Series gần đây, AMD đã cố gắng thuyết phục người chơi rằng việc Nvidia tiết kiệm VRAM sẽ gây ra hậu quả cho họ. Trong một bài viết blog từ thời điểm đó, AMD đã so sánh dòng RX 6000 của mình với các đối thủ RTX, và liên tục nhấn mạnh rằng các thẻ của AMD có nhiều bộ nhớ hơn, điều này sẽ làm cho chúng tốt hơn cho việc chơi game độ phân giải cao.

Chuyển nhanh đến hiện tại, và các giám đốc tiếp thị của AMD hiện nay hoàn toàn thoải mái tuyên bố rằng 8 GB là đủ cho phần lớn người chơi game. Trái ngược hoàn toàn với chiến dịch tiếp thị trước đây, với nhiều trò chơi hơn bao giờ hết yêu cầu hơn 8 GB bộ nhớ để có thể chơi được, họ thậm chí sẽ sử dụng toàn bộ một trang từ sách chiêu trò của Nvidia.

AMD không tốt hơn Nvidia trong vấn đề này

RX 9060 XT 8GB là một sai lầm về tên, không nhất thiết là về sản phẩm

RX 9060 XT 8GB không phải là một sản phẩm tồi nếu xét một cách độc lập. Nếu bỏ qua tên gọi (và có thể cả giá), có những tình huống mà một GPU 8GB có ý nghĩa. Tất cả bắt đầu trở nên không hợp lý khi thừa nhận rằng mô hình 8 GB có một người anh lớn 16 GB cùng tên. Người tiêu dùng có thể không có hiểu biết sơ bộ về các thành phần máy tính có thể thậm chí không nhận ra sự khác biệt giữa 8 GB bị chôn vùi trong một danh sách sản phẩm dài. Ngay cả khi họ nhận ra, việc cho rằng họ sẽ biết sự khác biệt mà 8 GB tạo ra là một điều khó khăn hơn.

Nếu thực sự muốn mang lại cho người tiêu dùng nhiều lựa chọn hơn mà không có sự thỏa hiệp, tại sao không đặt tên cho RX 9060 XT 8GB là một cái gì đó khác? “RX 9050 XT” không có cùng âm điệu, và có lẽ sẽ không gây nhầm lẫn cho nhiều người mua như vậy. Đây là chiến thuật tương tự mà Nvidia đã sử dụng với các thẻ lớp 60 của họ.

AMD đúng khi phần lớn người chơi game đang sử dụng GPU 8 GB, nhưng trong thời điểm mà sự sẵn có đã rất kém trong nhiều thế hệ, liệu có thực sự ngạc nhiên không khi phần lớn người chơi sử dụng các thẻ được trang bị 8 GB? Hầu hết người mua GPU rời sẽ tìm kiếm cái họ muốn theo tên, sau đó sắp xếp theo giá thấp nhất để tìm ra ưu đãi tốt nhất. Tất cả các thẻ ở đầu danh sách đó sẽ là các mô hình 8 GB, không phải là các thẻ 16 GB được trang bị tốt hơn.

AMD tiếp tục tự cản trở chính mình

Sự thất bại của AMD trong việc duy trì một lập trường nhất quán về việc người chơi cần bao nhiêu VRAM không tạo ra sự tự tin cho các lần phát hành GPU trong tương lai. Vẫn hy vọng rằng sự phản đối rõ ràng từ truyền thông và người tiêu dùng đủ để ít nhất buộc phải thay đổi tên cho các mô hình 8 GB của các thẻ tầm trung. RX 9060 XT và RTX 5060 nên thực sự đánh dấu sự kết thúc của các thẻ 8 GB ở mức giá tầm trung, và hy vọng điều đó sẽ thành hiện thực trong thế hệ tiếp theo.

Tham khảo thêm: Tìm hiểu về VRAM: Yếu tố quyết định trải nghiệm đồ họa mượt mà

Một trong những tính năng nổi bật của G-Assist là khả năng tối ưu hóa cài đặt đồ họa để cải thiện hiệu năng và giảm tiêu thụ điện năng. Điều này đặc biệt hữu ích cho những người mới làm quen với PC gaming, giúp họ dễ dàng hơn trong việc tối ưu hóa trải nghiệm chơi game mà không cần phải hiểu sâu về các thông số kỹ thuật.

Không chỉ dừng lại ở đó, G-Assist còn có khả năng ép xung GPU và hiển thị đồ thị độ trễ khi bạn đang chơi game. Đây là một tính năng mạnh mẽ, giúp người chơi có thể theo dõi và điều chỉnh hiệu năng của hệ thống một cách dễ dàng và trực quan.

So với các trợ lý AI khác như Microsoft Copilot, G-Assist thực sự nổi bật nhờ các tính năng tối ưu hóa và điều chỉnh hiệu năng. Trong khi Copilot chỉ đưa ra các gợi ý và lời khuyên, G-Assist có thể thực hiện các điều chỉnh cụ thể và hữu ích, giúp người chơi có trải nghiệm tốt hơn ngay lập tức.

Tại Computex 2024, Nvidia đã trình diễn khả năng của G-Assist trong việc ép xung GPU và hiển thị đồ thị độ trễ theo thời gian thực, và kết quả thực sự ấn tượng. Đây là một bước tiến lớn, không chỉ dành cho những người mới bắt đầu mà còn cho cả những game thủ kỳ cựu muốn tối ưu hóa hệ thống của mình một cách dễ dàng và hiệu quả.

G-Assist không chỉ là một công cụ hỗ trợ, mà còn là một người bạn đồng hành, giúp bạn cải thiện trải nghiệm chơi game theo cách tốt nhất. Với những tính năng mạnh mẽ và tiện dụng, G-Assist hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu cho mỗi game thủ PC.

Chúng ta đang chứng kiến một kỷ nguyên mới trong PC gaming, nơi AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn là một đồng đội thực sự trong thế giới ảo. Với Nvidia G-Assist, tương lai của chơi game trên PC trở nên sáng lạn hơn bao giờ hết.

GameStream là một chức năng do Nvidia cung cấp cho PC có GPU Nvidia cho phép PC phát trò chơi tới một thiết bị khác qua mạng cục bộ. Shield TV đã cung cấp chức năng này như một phần của ứng dụng Trò chơi NVIDIA được cài đặt sẵn cho Android TV trong một số năm. GameStream không được hỗ trợ trên Android TV khác. Có vẻ như việc sử dụng có thể đã đóng một vai trò trong quyết định ngừng tính năng này, mặc dù không có lời giải thích dứt khoát nào.

Nvidia khuyến nghị người dùng sử dụng Steam Link, cho phép phát trực tuyến ở độ phân giải lên đến 4K (và cũng hoạt động trên các thiết bị Android TV khác) và dịch vụ trò chơi đám mây GeForce Now của họ, cũng hỗ trợ phát trực tuyến lên đến 4K trên Shield, dành cho những người vẫn đang sử dụng GameStream.

Với niềm tin rằng “chúng tôi sẽ tiến về phía trước với công nghệ tiên tiến để trở thành công nghệ tốt nhất trên thế giới”, bộ phận sáng lập của Samsung Electronics tìm cách tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp thông qua sản xuất hàng loạt quy trình GAA 3-nano và công nghệ đúc sẵn.

Theo Samsung, khoảng 100 người đã tham dự sự kiện này, bao gồm Giám đốc điều hành Samsung Electronics Kye Kyung-hyeon, Bộ trưởng Bộ Thương mại, Công nghiệp và Năng lượng Changyang Lee, các nhà cung cấp, những người nổi tiếng và các giám đốc điều hành và công nhân tham gia vào nghiên cứu và phát triển GAA 3nm và sản xuất hàng loạt.

Theo Samsung, cơ sở Pyeongtaek cuối cùng sẽ chứng kiến ​​việc bổ sung chế tạo chip GAA 3nm. Trong khi đối thủ hàng đầu của Samsung trong lĩnh vực kinh doanh chất bán dẫn, TSMC, dự kiến ​​sẽ bắt đầu sản xuất chip 3nm vào khoảng quý 4 năm 2022.

Theo một báo cáo từ năm ngoái, AMD và Qualcomm có thể là một trong những khách hàng đầu tiên của quy trình tiên tiến mới này của Samsung. Báo cáo cũng đề cập rằng Nvidia cũng có thể là một trong những thương hiệu đầu tiên áp dụng chip 3nm từ Samsung.

• Một máy tính hoặc máy tính bảng chạy Windows 10 được cài đặt các bản cập nhật Windows mới nhất.
• Trình duyệt Microsoft Edge hoặc ứng dụng Netflix cho Windows 10.
• Màn hình 4K 60Hz (có kết nối HDCP 2.2 nếu là màn hình ngoài). LƯU Ý: Mọi màn hình được kết nối với máy tính của bạn phải đáp ứng các yêu cầu này.
• CPU Intel Core thế hệ thứ 7 (các mẫu i3, i5 hoặc i7 thuộc dòng 7xxx hoặc 7Yxx) hoặc mới hơn hoặc GPU NVIDIA đáp ứng các yêu cầu này.
• Gói đăng ký Netflix của bạn có Ultra HD.
• Tốc độ kết nối internet ổn định từ 25 megabit / giây trở lên.
• Chất lượng phát Netflix được đặt thành Auto hoặc High.

Xem NetFlix với phân giải HDR

Netflix cũng hỗ trợ xem HDR trên máy tính bằng trình duyệt Microsoft Edge hoặc ứng dụng Netflix cho Windows. Để xem nội dung HDR trên máy tính của bạn, hệ thống của bạn phải đáp ứng các yêu cầu sau (hoặc hơn):

Nếu sử dụng GPU Intel tích hợp:

• Cập nhật Windows 10 lên phiên bản 1709 trở lên.
• CPU: CPU lõi thế hệ thứ 7 (i3, i5 hoặc i7 trong dòng 7xxx hoặc 7Yxx) hoặc bộ xử lý cao hơn.
• Graphic Driver: sê-ri 22.XX.XX, phiên bản 4708 trở lên.

Nếu sử dụng card đồ hoạ rời NVIDIA:

• Cập nhật lên Windows 10 Fall Creators Update (phiên bản 1709) hoặc hơn.
• GPU hỗ trợ: 1050, 1060, 1070 và 1080 với ít nhất 3GB RAM video.
• Driver: 387,68 (23,21.13.8768) trở lên.
• Hỗ trợ Microsoft PlayReady 3.0 trở lên.

Công nghệ mới của Nvidia mang lại tốc độ làm mới 360Hz sẽ được tung ra thị trường trước tiên thông qua đối tác quen thuộc là hãng ASUS. Dự kiện sản phẩm đầu tiên dùng công nghệ này là Asus ROG Swift 360 được ra mắt tại triển lãm CES 2020 đang diễn ra tại Las Vegas. Nó sẽ hoạt động với dòng GPU RTX của Nvidia và sẽ cung cấp tốc độ làm mới có độ trễ dưới 3 mili giây.

Công nghệ G-Sync của Nvidia đã ra mắt vào năm 2013 và hoạt động bằng cách giới thiệu công nghệ Variable Refresh Rate (VRR) giúp đồng bộ hóa tốc độ làm mới màn hình (với điều kiện là được chứng nhận G-sync) với tốc độ khung hình của GPU, để bạn có được hiệu suất tối ưu.

Kể từ khi ra mắt, Nvidia đã đặc biệt tập trung vào việc tối ưu hóa G-Sync và các tính năng của nó để người chơi game và chuyên gia eSports sử dụng nhằm đảm bảo thời gian phản ứng tốt nhất có thể trong các thể loại như game bắn súng, trong đó mỗi mili giây đều cực kỳ quan trọng.

Màn hình Asus ROG Swift 360 sẽ ra mắt vào khoảng cuối năm nay, giá bán vẫn chưa được công bố chính thức nhưng chắc chắn giá nó sẽ cao hơn nhiều so với màn hình chơi game thông thường của bạn.

NVIDIA vừa ra mắt dòng card đồ họa mới với tên gọi Geforce GTX 1660 Ti và GTX 1650 dựa trên kiến trúc Turing dành cho các laptop chơi game. Theo đó, các nhà sản xuất laptop chơi game trên thế giới sẽ tung ra hơn 80 mẫu laptop sử dụng GPU GeForce mới nhất với giá từ 799 USD.

Người dùng laptop thường chỉ nâng cấp thiết bị của mình sau bốn năm sử dụng nhưng với lần nâng cấp này của NVIDIA, họ sẽ thấy được sự khác biệt khi so sánh với những mẫu laptop cũ sử dụng GTX 960M cao hơn 4 lần. Ngoài ra, game thủ có thể chơi với tốc độ 100 fps ở độ phân giải 1080p trong các trò chơi phổ biến như Fortnite, PUBG và Apex Legends.

Các máy tính xách tay chơi game GeForce GTX 16-series tận dụng tất cả các cải tiến của kiến trúc GPU NVIDIA Turing thế hệ thứ 12, bao gồm xử lý các phép tính toán dấu chấm động, cùng tốc độ nhanh hơn đến 3 lần so với kiến trúc Pascal ở các tác vụ xử lý bóng đổ trong đồ họa.

Kiến trúc Turing đem đến xung nhịp cao hơn 1,5 lần và hiệu suất năng lượng cao hơn 1,4 lần của người tiền nhiệm NVIDIA. Với công suất tiêu thụ chỉ 60W, máy tính xách tay GTX 1660 Ti mang lại hiệu suất tốt nhất trên mỗi watt của bất kỳ máy tính xách tay trong cùng phân khúc.

Máy tính xách tay GeForce GTX sẽ là nền tảng di động mạnh mẽ cho hàng triệu biên tập viên video, nhiếp ảnh gia, nhà thiết kế đồ họa và nhà phát sóng trò chơi.

Người sáng tạo nội dung sử dụng Adobe Creative Cloud có thể truy cập các hiệu ứng video nâng cao trong Adobe Premiere Pro CC và Adobe Premiere Rush, và có thể xoay và phóng to mượt mà trong Adobe Illustrator CC bất kể độ phân giải màn hình.

Ngoài ra, người sáng tạo hình ảnh có thể tạo ra các bức ảnh nghệ thuật tuyệt đẹp với Adobe Photoshop CC và Lightroom CC với các hiệu ứng được tăng tốc GPU như Path và Spin Blur. Và với những ai là streamer thì thể đạt được khung hình cao hơn mỗi giây mà bị tình trạng drop khung hình.

Các mẫu GeForce GTX 1660 Ti và 1650 có sẵn từ các OEM hàng đầu thế giới, bao gồm Acer, ASUS, Dell / Alienware, Gigabyte, HP, Lenovo và MSI – cũng như Samsung trong những tháng tới.

Các mẫu OEM cũng sẽ được ra mắt gồm Aftershock, CyberPower PC, Hasee, Maingear, Mechrevo, Mouse, Origin PC, PC Specialist, Sager, Scan, Schenker, Terrans Force và Thunderobot.

NVIDIA cũng giới thiệu GPU GeForce GTX 1650 cho máy tính để bàn. Hiện có giá 149 USD bắt đầu từ hôm nay từ các nhà cung cấp hàng đầu thế giới, bao gồm ASUS, Colourful, EVGA, Gainward, Galaxy, Gigabyte, Innovision 3D, MSI, Palit, PNY và Zotac. Giá cả có thể thay đổi dựa trên thiết kế đối tác, tính năng và khu vực.

Trong thời gian giới hạn, các game thủ sẽ nhận được 2.000 V-Bucks và Bộ phản đòn Fortnite khi sở hữu một card đồ họa hoặc máy tính xách tay sử dụng GeForce 16-series. Khuyến mãi này có sẵn ở hầu hết các khu vực trên thế giới. Thông tin xem tại đây.