Khi công nghệ AI tiến bộ, nhu cầu về sức mạnh tính toán AI mới và cải tiến ngày càng tăng. Khám phá sức mạnh tính toán đang giúp thúc đẩy phong trào AI tiến lên như thế nào.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và sức mạnh tính toán có mối quan hệ rất chặt chẽ. Sức mạnh tính toán rất cần thiết cho các ứng dụng AI vì nó giúp 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 tập dữ liệu lớn, đó là nơi GPU đi vào hình ảnh. 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 phát triển theo cấp số nhân. Đương nhiên, những tiến bộ phần cứng AI cần phải đáp ứng 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, hiệu quả hơn cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư phát triển các mô hình AI ngày càng phức tạp. Hãy hiểu cơ sở hạ tầng điện toán cho AI đang phát triển như thế nào để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo.
Vai trò của GPU trong phát triển AI là không thể phủ nhận. Những bộ xử lý mạnh mẽ này tăng tốc các tính toán phức tạp cần thiết để đào tạo 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 đang thu hút sự chú ý.
Chúng ta đang bắt đầu thấy những con chip được tạo ra chỉ dành cho AI cạnh tranh với chúng. Những con 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 khiến thị trường phần cứng AI toàn cầu được định giá 53,71 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng lên khoảng 473,53 tỷ USD vào năm 2033.
Tại sao những tiến bộ phần cứng AI lại trở thành chủ đề bàn tán gần đây? Sự chuyển đổi sang phần cứng AI chuyên dụng phản ánh nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng AI trên các lĩnh vực khác nhau. Để tạo thành công các giải pháp AI, điều quan trọng là phải đi trước trò chơi bằng cách nhận thức được những thay đổi xảy ra với phần cứng.
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.
.png)
Apple đã chuyển từ sử dụng GPU bên ngoài sang phát triển chip M-series 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 Tensor Đơn vị xử lý (TPU) cơ sở hạ tầng. TPU là chip AI được xây dựng để hoạt động nhanh hơn và sử dụng ít năng lượng hơn GPU, điều này khiến chúng trở nên tuyệt vời để đào tạo và triển khai các giải pháp AI trên quy mô lớn hơn.
Tương tự như vậy, AMD đã bước vào lĩnh vực phần cứng AI với loạt máy gia tốc Radeon Instinct, nhắm mục tiêu vào các trung tâm dữ liệu và các ứng dụng điện toán hiệu suất cao. Ngoài ra, Nvidia tiếp tục tập trung phát triển GPU được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI, chẳng hạn như A100 và H100 Tensor GPU lõi. Việc mua lại Arm Holdings gần đây của họ nhằm mục đích tăng quyền kiểm soát 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 tổ chức nghiên cứu đang mạo hiểm vào các kiến trúc chip AI mới. Ví dụ, Graphcore chuyên về tính toán thưa thớt với Đơn vị xử lý thông minh (IPU). 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.
Chúng ta hãy xem phần cứng AI mới nhất sắp ra mắt.
Vào ngày 9 tháng 4 năm 2024, Intel đã tiết lộ chip AI mới nhất của mình, Gaudi 3, tự hào với hiệu suất vượt trội so với GPU H100 của Nvidia:
.png)
Trước Gaudi 3, vào ngày 18/3/2024, NVIDIA đã giới thiệu nền tảng AI mới nhất của mình, Blackwell. Nền tảng này được thiết kế để tạo ra những đột phá trong các lĩnh vực khác nhau và có các tính năng sau:
.png)
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 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). Con 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 công cụ xếp hạng và đề xuất, trên các nền tảng như Facebook và Instagram.
Tương tự, những người chơi lớn khác như Google, Amazon và Microsoft cũng đã giới thiệu chip silicon tùy chỉnh của họ trong năm nay. Đó 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 hỗ trợ các giải pháp AI khác nhau trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trong chăm sóc sức khỏe, nó hỗ trợ các hệ thống hình ảnh y tế như quét MRI và CT, xử lý các nhiệm 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 nhằm 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 thời gian thực trong các phương tiện tự trị. Các tác vụ như phát hiện vật thể và tránh va chạm cần được hỗ trợ bởi phần cứng tiên tiến với khả năng xử lý mạnh mẽ để ra quyết định nhanh chóng và an toàn cho hành khách.
Các nhà bán lẻ sử dụng các công cụ đề xuất do AI điều khiển để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tăng doanh số bán hàng bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng khổng lồ giữa các bộ phận để dự đoán sở thích và đề xuất các sản phẩm có liên quan. Nhu cầu phân tích các bộ dữ liệu đa dạng và tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa đòi hỏi phần cứng tiên tiến để phản hồi theo thời gian thực và tăng cường sự tham gia 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 mẫu lưu lượng người đi bộ. 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 bán hàng. Sức mạnh tính toán rất quan trọng để xử lý 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. Không có nó, tốc độ và độ chính xác của việc xử lý dữ liệu bị tổn hại, làm giảm hiệu quả phân tích hành vi của khách hàng.
Đó 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.
Phần cứng AI thường được xây dựng để xử lý các tác vụ lớn. Có thể khó nắm bắt quy mô triển khai AI trong các ngành công nghiệp trên toàn thế giới, nhưng rõ ràng AI có thể mở rộng phụ thuộc vào việc có phần cứng phù hợp.
Lấy sự hợp tác giữa BMW và NVIDIA làm ví dụ. Với việc BMW sản xuất 2,5 triệu xe mỗi năm, quy mô hoạt động của nó là rất lớn. BMW đang sử dụng AI để tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của quy trình sản xuất, từ kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán đến hậu cần và quản lý chuỗi cung ứng.
Để đáp ứng nhu cầu đó, BMW dựa vào các giải pháp phần cứng AI tiên tiến như Quadro RTX 8000 của NVIDIA và các máy chủ hỗ trợ RTX. Những công nghệ này giúp việc triển khai AI dễ dàng hơn và có khả năng mở rộng hơn.
Ngoài việc cung cấp cho các ứng dụng AI sức mạnh tính toán, 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. Khi các mô hình AI được đào tạo và thử nghiệm, chúng thường được chuyển đổi sang định dạng sẽ chạy trên các nền tảng triển khai đã chọn.
Tuy nhiên, chuyển đổi mô hình có thể dẫn đến mất độ chính xác và cần được xem xét trước thời hạn. Các công cụ tích hợp như ONNX (Mở Sàn giao dịch mạng nơ-ron) có thể cung cấp một định dạng chuẩn hóa để triển khai các mô hình AI trên một loạt các nền tảng phần cứng đa dạng. 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 đào tạo tùy chỉnh của họ ở nhiều định dạng khác nhau để phục vụ cho nhiều tùy chọn triển khai.
Tác động của sức mạnh tính toán AI tiên tiến không chỉ giới hạn ở AI; Nó cũng đang chạm vào lĩnh vực năng lượng.
Ví dụ, LLaMA-3 của Meta, một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến (LLM), được đào tạo bằng cách sử dụng hai cụm trung tâm dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh được trang bị 24.576 GPU Nvidia H100 mỗi cụm. Thông qua thiết lập phần cứng mạnh mẽ này, Meta đã có thể tăng tốc độ xử lý và 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 đang nhận được nhiều sự chú ý hơn với những người như Sam Altman tham gia. Altman, được biết đến với tư cách là Giám đốc điều hành của OpenAI, gần đây đã cung cấp công ty năng lượng hạt nhân Oklo cho công chúng. Oklo, với công nghệ phân hạch hạt nhân sáng tạo, 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 Microsoft và Jeff Bezos, người sáng lập Amazon, cũng đã đầu tư vào các nhà máy hạt nhân.
Nhìn về phía trước, tương lai của phần cứng AI được thiết lập để có những bước nhảy vọt, đặc biệt là với sự gia tăng của điện toán lượng tử. Các chuyên gia dự đoán đến năm 2030, thị trường điện toán lượng tử có thể trị giá gần 65 tỷ USD. Khi các mô hình AI phát triển phức tạp, phần cứng chuyên dụng trở nên quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của chúng. Từ các 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 kiểm tra 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 như thế nào trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như đua xe Công thức Một và robot.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
