Tìm hiểu tác động của sức mạnh tính toán đối với các đổi mới AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) và sức mạnh tính toán có mối quan hệ rất chặt chẽ. Sức mạnh tính toán là điều cần thiết cho các ứng dụng AI vì nó giúp các hệ thống máy tính xử lý và thực hiện các tác vụ. Các ứng dụng này đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể để quản lý các thuật toán phức tạp và bộ dữ liệu lớn, đó là nơi GPU tham gia vào. GPU, hay Bộ xử lý đồ họa, ban đầu được thiết kế để tăng tốc xử lý hình ảnh và video, nhưng đã trở nên cần thiết để quản lý các tác vụ xử lý dữ liệu chuyên sâu và học sâu mà AI yêu cầu.

Trong vài năm qua, chúng ta đã thấy những tiến bộ của AI tăng trưởng theo cấp số nhân. Đương nhiên, những tiến bộ về phần cứng AI cần phải phù hợp với sự tăng trưởng này và theo kịp. Một nghiên cứu tiết lộ rằng hiệu suất GPU đã tăng khoảng 7.000 lần kể từ năm 2003. 

Phần cứng mạnh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư phát triển các mô hình AI ngày càng phức tạp. Hãy cùng tìm hiểu cách cơ sở hạ tầng điện toán cho AI đang phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo.

Phần cứng AI: Một cuộc trò chuyện ngày càng tăng

Vai trò của GPU trong phát triển AI là không thể phủ nhận. Các bộ xử lý mạnh mẽ này tăng tốc các phép tính phức tạp cần thiết để huấn luyện và triển khai các mô hình AI. Về cơ bản, chúng đóng vai trò là xương sống của công nghệ AI hiện đại. Nhưng không chỉ GPU thu hút sự chú ý. 

Chúng ta đang bắt đầu thấy các chip được tạo ra chỉ dành cho AI cạnh tranh với chúng. Các chip này được xây dựng từ đầu để giúp AI thực hiện công việc của mình tốt hơn và nhanh hơn. Rất nhiều nghiên cứu và công việc đang được thực hiện để cải thiện tương lai của điện toán AI. Nhiều công ty đang đầu tư vào sức mạnh tính toán AI, đó là một lý do tại sao thị trường toàn cầu cho phần cứng AI được định giá 53,71 tỷ đô la vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng lên khoảng 473,53 tỷ đô la vào năm 2033.

Tại sao những tiến bộ về phần cứng AI gần đây lại trở thành một chủ đề được bàn tán? Sự chuyển dịch sang phần cứng AI chuyên dụng phản ánh nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau. Để tạo ra các giải pháp AI thành công, điều quan trọng là phải đi trước đón đầu bằng cách nhận biết những thay đổi đang xảy ra đối với phần cứng.

Những người chơi chủ chốt trong phần cứng AI

Các nhà sản xuất phần cứng hàng đầu đang chạy đua để phát triển phần cứng thế hệ tiếp theo, cải thiện hiệu suất và hiệu quả thông qua phát triển nội bộ, quan hệ đối tác chiến lược và mua lại.

‍

Apple đã chuyển từ sử dụng GPU bên ngoài sang phát triển chip dòng M của riêng mình với các công cụ thần kinh để tăng tốc AI, củng cố hệ sinh thái được kiểm soát chặt chẽ của mình. Trong khi đó, Google tiếp tục đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng Bộ xử lý Tensor (TPU) của mình. TPU là chip AI được xây dựng để hoạt động nhanh hơn và sử dụng ít năng lượng hơn GPU, điều này làm cho chúng trở nên tuyệt vời để huấn luyện và triển khai các giải pháp AI trên quy mô lớn hơn.

 Tương tự, AMD đã tham gia vào lĩnh vực phần cứng AI với dòng bộ tăng tốc Radeon Instinct, nhắm mục tiêu đến các trung tâm dữ liệu và các ứng dụng điện toán hiệu năng cao. Ngoài ra, Nvidia tiếp tục tập trung vào phát triển GPU được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI, chẳng hạn như GPU Tensor Core A100 và H100. Việc họ mua lại Arm Holdings gần đây nhằm mục đích tăng cường khả năng kiểm soát của họ đối với các kiến trúc chip cung cấp năng lượng cho nhiều thiết bị di động.

Ngoài những người chơi đã thành danh này, nhiều công ty khởi nghiệp và viện nghiên cứu đang mạo hiểm tham gia vào các kiến trúc chip AI mới lạ. Ví dụ, Graphcore chuyên về các tính toán thưa thớt với Bộ xử lý trí tuệ (IPU) của mình. Cerebras Systems cung cấp Wafer Scale Engine, một con chip khổng lồ được thiết kế riêng cho khối lượng công việc AI quy mô cực lớn.

Những tiến bộ mới nhất về phần cứng AI

Hãy cùng xem xét các phần cứng AI mới nhất vừa ra mắt.

Vào ngày 9 tháng 4 năm 2024, Intel đã công bố chip AI mới nhất của mình, Gaudi 3, với hiệu năng vượt trội so với GPU H100 của Nvidia:

• Hiệu suất năng lượng gấp đôi và khả năng xử lý mô hình AI nhanh hơn 1,5 lần.
  ‍
• Có sẵn trong các cấu hình linh hoạt như đi kèm trên bo mạch chủ hoặc dưới dạng card độc lập.
  ‍
• Đã được thử nghiệm thành công trên nhiều mô hình AI khác nhau như Llama của Meta và Falcon của Abu Dhabi, chứng minh hiệu quả của nó trong việc huấn luyện và triển khai các mô hình AI khác nhau, bao gồm Stable Diffusion và Whisper của OpenAI để nhận dạng giọng nói.

‍

Trước Gaudi 3, vào ngày 18 tháng 3 năm 2024, NVIDIA đã giới thiệu nền tảng AI mới nhất của mình, Blackwell. Nền tảng này được thiết kế để thúc đẩy những đột phá trong nhiều lĩnh vực khác nhau và có các tính năng sau:

• Nvidia tuyên bố rằng Blackwell là "chip mạnh nhất thế giới".
  ‍
• Nó tự hào có GPU hai khuôn với 208 tỷ bóng bán dẫn và kết nối chip-to-chip 10 TB/s, thiết lập các tiêu chuẩn mới về sức mạnh và hiệu quả trong AI tạo sinh quy mô trung tâm dữ liệu.
  ‍
• Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu như Google Cloud, Amazon Web Services và Microsoft Azure đã công bố kế hoạch sử dụng Blackwell để thúc đẩy sự tiến bộ trong AI tạo sinh, học sâu và các dịch vụ điện toán đám mây.

‍

Sự trỗi dậy của chip AI tùy chỉnh

Trong khi đó, một số gã khổng lồ công nghệ đang phát triển chip AI tùy chỉnh của riêng họ để cung cấp năng lượng cho các dịch vụ của họ. 

Vào ngày 10 tháng 4 năm 2024, Meta đã công bố phiên bản mới nhất của Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Chip thế hệ thứ hai này, đã hoạt động trong các trung tâm dữ liệu của Meta, đang hoạt động tốt hơn về băng thông tính toán và bộ nhớ. Những nâng cấp này hỗ trợ hiệu suất của các ứng dụng AI của Meta, chẳng hạn như các công cụ xếp hạng và đề xuất, trên các nền tảng như Facebook và Instagram.

Tương tự, các công ty lớn khác như Google, Amazon và Microsoft cũng đã giới thiệu chip silicon tùy chỉnh của họ trong năm nay. Đây là một động thái chiến lược để tối ưu hóa cấu trúc chi phí của họ và giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên thứ ba như Nvidia.

Phần cứng AI đang được sử dụng ở đâu? 

Phần cứng AI hỗ trợ các giải pháp AI khác nhau trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nó cung cấp năng lượng cho các hệ thống hình ảnh y tế như MRI và CT, xử lý các tác vụ phức tạp và xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả để chẩn đoán nhanh chóng và chính xác.

Các tổ chức tài chính sử dụng thuật toán AI để phân tích dữ liệu cho phát hiện gian lận và tối ưu hóa đầu tư. Bản chất phức tạp của phân tích dữ liệu tài chính đòi hỏi khả năng phần cứng tiên tiến để xử lý khối lượng công việc tính toán khổng lồ một cách hiệu quả.

Trong ngành công nghiệp ô tô, nó giúp xử lý dữ liệu cảm biến theo thời gian thực trong xe tự hành. Các tác vụ như phát hiện đối tượng và tránh va chạm cần được hỗ trợ bởi phần cứng tiên tiến với khả năng xử lý mạnh mẽ để đưa ra quyết định nhanh chóng và đảm bảo an toàn cho hành khách.

‍

Các nhà bán lẻ sử dụng các công cụ đề xuất dựa trên AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tăng doanh số bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng rộng lớn trên các bộ phận để dự đoán sở thích và đề xuất các sản phẩm có liên quan. Nhu cầu phân tích các tập dữ liệu đa dạng và tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa đòi hỏi phần cứng tiên tiến để có phản hồi theo thời gian thực và tăng cường sự tương tác của người dùng.

Một ví dụ khác liên quan đến các cửa hàng bán lẻ là sử dụng thị giác máy tính để theo dõi và phân tích hành vi của khách hàng. Các nhà bán lẻ có thể hiểu cách khách hàng tương tác với môi trường của họ, xác định các sản phẩm phổ biến và phát hiện các kiểu lưu lượng truy cập. Dựa trên những phát hiện này, họ có thể tối ưu hóa bố cục cửa hàng và vị trí sản phẩm để cải thiện doanh số. Sức mạnh tính toán rất quan trọng để xử lý theo thời gian thực khối lượng dữ liệu video lớn. Theo dõi chính xác các chuyển động và tương tác phụ thuộc vào phần cứng mạnh mẽ. Nếu không có nó, tốc độ và độ chính xác của quá trình xử lý dữ liệu sẽ bị ảnh hưởng, làm giảm hiệu quả của việc phân tích hành vi khách hàng.

Đó chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Từ sản xuất đến nông nghiệp, phần cứng AI có thể được nhìn thấy ở khắp mọi nơi.

Mở rộng quy mô AI bằng sức mạnh tính toán

Phần cứng AI thường được xây dựng để xử lý các tác vụ lớn. Việc nắm bắt quy mô triển khai AI trong các ngành công nghiệp trên toàn thế giới có thể là một thách thức, nhưng rõ ràng là AI có khả năng mở rộng phụ thuộc vào việc có phần cứng phù hợp.

Lấy ví dụ về sự hợp tác giữa BMW và NVIDIA. Với việc BMW sản xuất 2,5 triệu xe mỗi năm, quy mô hoạt động của hãng là rất lớn. BMW đang sử dụng AI để tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau trong quy trình sản xuất, từ kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán đến quản lý logistics và chuỗi cung ứng.

Để đáp ứng những nhu cầu như vậy, BMW dựa vào các giải pháp phần cứng AI tiên tiến như NVIDIA Quadro RTX 8000 và máy chủ chạy RTX. Các công nghệ này giúp việc triển khai AI trở nên dễ dàng hơn và có khả năng mở rộng hơn.

Sức mạnh tính toán ảnh hưởng đến các phần khác nhau của giải pháp AI của bạn

Ngoài việc cung cấp sức mạnh tính toán cho các ứng dụng AI, phần cứng AI bạn chọn còn ảnh hưởng đến giải pháp của bạn về hiệu suất mô hình, nhu cầu chuyển đổi mô hình, tính linh hoạt trong triển khai và độ chính xác tổng thể. Sau khi các mô hình AI được huấn luyện và thử nghiệm, chúng thường được chuyển đổi sang định dạng sẽ chạy trên các nền tảng triển khai đã chọn. 

Tuy nhiên, việc chuyển đổi mô hình có thể dẫn đến mất độ chính xác và cần được xem xét trước. Các công cụ tích hợp như ONNX (Open Neural Network Exchange) có thể cung cấp một định dạng tiêu chuẩn để triển khai các mô hình AI trên một loạt các nền tảng phần cứng khác nhau. Đây cũng là lý do đằng sau các mô hình phổ biến như YOLOv8 cung cấp cho người dùng tùy chọn xuất các mô hình được huấn luyện tùy chỉnh của họ ở nhiều định dạng khác nhau để phục vụ cho nhiều tùy chọn triển khai.

Hiệu quả năng lượng là yếu tố không thể thiếu đối với tương lai của điện toán AI

Tác động của sức mạnh tính toán AI tiên tiến không chỉ giới hạn trong AI; nó còn chạm đến lĩnh vực năng lượng. 

‍

Ví dụ: Meta's LLaMA-3, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến, đã được huấn luyện bằng cách sử dụng hai cụm trung tâm dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh, mỗi cụm được trang bị 24.576 GPU Nvidia H100. Thông qua thiết lập phần cứng mạnh mẽ này, Meta đã có thể tăng tốc độ xử lý và đạt được mức giảm đáng kể 40% mức tiêu thụ năng lượng. Vì vậy, những tiến bộ trong phần cứng AI cũng đang góp phần vào các hoạt động tiết kiệm năng lượng hơn.

Hơn nữa, mối liên hệ giữa AI và năng lượng ngày càng được chú ý nhiều hơn với sự tham gia của những người như Sam Altman. Altman, được biết đến là CEO của OpenAI, gần đây đã công khai công ty năng lượng hạt nhân Oklo. Oklo, với công nghệ phân hạch hạt nhân tiên tiến của mình, nhằm mục đích chuyển đổi sản xuất năng lượng, có khả năng cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu cần thiết cho các hoạt động AI. Trong vài năm qua, cả Bill Gates, đồng sáng lập của Microsoft, và Jeff Bezos, người sáng lập Amazon, cũng đã đầu tư vào các nhà máy hạt nhân.

Vượt ra ngoài mạch điện

Trong tương lai, phần cứng AI được thiết lập để thực hiện những bước nhảy vọt lớn, đặc biệt là với sự trỗi dậy của điện toán lượng tử. Các chuyên gia dự đoán rằng đến năm 2030, thị trường điện toán lượng tử có thể trị giá gần 65 tỷ đô la. Khi các mô hình AI ngày càng phức tạp, phần cứng chuyên dụng trở nên quan trọng để khai thác toàn bộ tiềm năng của chúng. Từ chip dành riêng cho AI đến khám phá điện toán lượng tử, đổi mới phần cứng thúc đẩy sự phát triển của các giải pháp AI phức tạp và có tác động hơn.

Vui lòng xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các bài đăng trên blog mới nhất của chúng tôi để xem AI được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau như đua xe Công thức Một và robotics.