CPU

Một Đơn vị Xử lý Trung tâm (CPU) là thành phần chính của máy tính, thực hiện các lệnh và thực hiện hầu hết các quá trình xử lý bên trong một thiết bị tính toán. Thường được gọi là "bộ não" của máy tính, vai trò chính của nó là thực hiện các chuỗi lệnh tạo nên một chương trình máy tính. Trong bối cảnh của học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), CPU là một yếu tố nền tảng quản lý toàn bộ hệ thống, xử lý chuẩn bị dữ liệu và thực hiện các tác vụ không phù hợp với phần cứng chuyên dụng. Mặc dù nó có thể không thực hiện phần lớn các tính toán nặng nhọc trong quá trình đào tạo mô hình, nhưng vai trò của nó là không thể thiếu đối với một quy trình làm việc AI hoàn chỉnh.

CPU so với GPU và TPU

Sự khác biệt chính giữa CPU, GPU và TPU nằm ở kiến trúc và mục đích sử dụng của chúng:

• CPU: Một bộ xử lý đa năng được tối ưu hóa để thực thi các tác vụ tuần tự có độ trễ thấp. Nó có một vài lõi mạnh mẽ, làm cho nó lý tưởng để quản lý hệ điều hành, luồng điều khiển và một loạt các tính toán. Các nhà sản xuất hàng đầu bao gồm Intel và AMD.
• GPU: Ban đầu được thiết kế cho đồ họa, GPU hiện được sử dụng rộng rãi cho AI do kiến trúc của chúng. Chúng có hàng nghìn lõi nhỏ hơn được tối ưu hóa cho xử lý song song các khối dữ liệu lớn, chẳng hạn như các ma trận được sử dụng trong deep learning. Tính song song này tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện cho các mô hình như Ultralytics YOLO11.
• TPU: Phần cứng tùy chỉnh của Google, một Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC), được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các phép tính tensor được sử dụng trong mạng nơ-ron. Nó được tối ưu hóa cao cho các framework như TensorFlow và PyTorch trên các nền tảng đám mây.

Ngay cả trong các hệ thống phụ thuộc nhiều vào GPU hoặc TPU để huấn luyện mô hình, CPU vẫn quản lý toàn bộ hệ thống, chuẩn bị dữ liệu cho bộ tăng tốc và xử lý các phần của quy trình làm việc không được tối ưu hóa cho tính toán song song. Hiểu được những đánh đổi này là rất quan trọng để triển khai mô hình hiệu quả.

Các ví dụ AI/ML thực tế sử dụng CPU

Mặc dù phần cứng chuyên dụng vượt trội trong việc huấn luyện quy mô lớn, CPU vẫn rất quan trọng đối với nhiều tác vụ AI, đặc biệt là trong các môi trường có các ràng buộc cụ thể.

1. Tiền xử lý Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) (Natural Language Processing (NLP) Preprocessing): Trước khi dữ liệu văn bản được đưa vào mô hình để huấn luyện hoặc suy luận, nó phải được tiền xử lý. Các tác vụ như tokenization (phân tách từ), trong đó văn bản được chia thành các đơn vị nhỏ hơn, là nền tảng trong NLP. Các thư viện như Tokenizers của Hugging Face thường thực hiện các hoạt động tuần tự này một cách hiệu quả trên CPU trước khi dữ liệu đã xử lý được gửi đến GPU.
2. Suy luận trên thiết bị biên (Edge Device Inference): Nhiều ứng dụng AI biên (Edge AI) triển khai các mô hình ML trên các thiết bị có nguồn điện và tài nguyên tính toán hạn chế, chẳng hạn như Raspberry Pi hoặc các thiết bị dựa trên kiến trúc ARM. Trong những trường hợp này, suy luận (inference) thường chạy trực tiếp trên CPU của thiết bị. Các thư viện được tối ưu hóa như TensorFlow Lite hoặc OpenVINO toolkit được sử dụng để đạt được hiệu suất chấp nhận được cho các tác vụ như phát hiện đối tượng (object detection) cơ bản hoặc nhận dạng từ khóa. Việc quản lý các triển khai này có thể được hợp lý hóa thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB và các công cụ chứa hóa (containerization) như Docker.

Hiểu các khả năng và hạn chế của CPU là rất quan trọng để thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống AI đầu cuối, từ xử lý thu thập dữ liệu đến đạt được triển khai hiệu quả trên các nền tảng phần cứng khác nhau. Đây là một khía cạnh quan trọng của chiến lược MLOps thành công.