Từ Cloud đến AI: GPU đang thay đổi cuộc chơi như thế nào?

Trong kỷ nguyên kỹ thuật số hiện nay, sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo với các mô hình AI phức tạp đã đặt ra những yêu cầu cao về hạ tầng tính toán hiệu năng. Để đáp ứng nhu cầu này, các đơn vị xử lý đồ hoạ GPU đang ngày càng phát triển, trở thành công nghệ lõi cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán đám mây (Cloud). 

1. GPU - “nguyên liệu” không thể thiếu trong phát triển Cloud và AI

Theo IBM, Graphics Processing Unit (GPU), còn được gọi là đơn vị xử lí đồ hoạ, là một mạch điện tử được thiết kế để tăng tốc xử lý đồ họa máy tính và hình ảnh trên nhiều thiết bị khác nhau, bao gồm card màn hình, bo mạch chủ, điện thoại di động và máy tính cá nhân (PC).

Với khả năng xử lý song song mạnh mẽ, GPU có thể thực hiện các phép tính toán học nhanh chóng, giúp giảm thời gian cần thiết để máy tính chạy nhiều chương trình. Từ đó, GPU giúp giải quyết được những bài toán phức tạp trong việc phát triển các giải pháp về trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning).  

Điện toán đám mây, với các siêu máy tính sử dụng hạ tầng GPU mạnh mẽ, cung cấp nền tảng lý tưởng để huấn luyện và triển khai các mô hình AI. Nhờ đó có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả, mở ra những khả năng mới cho ngành công nghệ.  

Tình trạng khan hiếm GPU đã thể hiện rõ vai trò quan trọng của GPU với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo. Khi nguồn cung GPU hạn chế, các doanh nghiệp từ nhỏ đến lớn, thậm chí những “ông lớn” trong ngành như Microsoft và OpenAI cũng phải đối mặt với nhiều vấn đề nan giải. Microsoft đã chia sẻ "Chúng tôi đang nỗ lực xác định và đánh giá các cơ hội để mở rộng trung tâm dữ liệu, tăng dung lượng máy chủ nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng, đặc biệt là nhu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ AI".

Bên cạnh đó, CEO của NVIDIA - công ty cung cấp tới 88% GPU trên thị trường hiện nay - cho biết “Nhu cầu về GPU đang tăng trường vượt bậc, các trung tâm dữ liệu đều cần GPU và chúng tôi đang chạy đua từng ngày để đáp ứng.” Jensen Huang cũng nhấn mạnh “Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang tiêu thụ mọi GPU được sản xuất”. Có thể thấy được GPU không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà còn mang ý nghĩa cốt lõi trong việc phát triển và ứng dụng Cloud và AI.

2. Điều gì khiến GPU đặc biệt trong thế giới Cloud và AI?

Với các lõi xử lí song song chuyên dụng và bộ nhớ băng thông cao, GPU mang lại nền tảng vững chắc giúp phân tích và xử lý nhanh chóng, khiến nó trở thành công cụ không thể thiếu cho các ứng dụng AI tiên tiến. Dưới đây là những tính năng đặc biệt khiến GPU trở thành yếu tố không thể thiếu trong điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo.

• Khả năng xử lý song song: Với hàng nghìn lõi nhỏ được thiết kế để xử lí song song, GPU là công cụ lý tưởng để tăng tốc các thuật toán học sâu. Khi kết hợp với các nền tảng điện toán đám mây, việc mở rộng quy mô tính toán để đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu lớn và phức tạp của các mô hình AI hiện đại trở nên dễ dàng hơn.
• Bộ nhớ băng thông cao: Được trang bị bộ nhớ băng thông cao (như GDDR6 hay HBM3, GPU có thể truyền dữ liệu giữa các lõi và bộ nhớ một cách nhanh chóng, giúp giảm thiểu tắc nghẽn và tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo và suy luận các mô hình AI.
• Tích hợp quy mô lớn: GPU có khả năng tích hợp số lượng lớn linh kiện bán dẫn vào một chip nhỏ gọn, điều này rất quan trọng để xử lý các phép toán phức tạp mà không chiếm quá nhiều không gian hay tiêu tốn quá nhiều điện năng.
• Kiến trúc bộ nhớ tiên tiến: Bộ nhớ của GPU cho phép xử lý hiệu quả các cấu trúc dữ liệu lớn và phức tạp thường gặp trong AI. Các tính năng như bộ nhớ chia sẻ, bộ nhớ cache L1 và L2, cùng với khả năng hợp nhất bộ nhớ, giúp tối ưu hóa các mẫu truy cập dữ liệu và giảm thiểu độ trễ.

3. GPU - Động cơ tăng tốc để chinh phục chủ quyền công nghệ

Hiện nay, AI Factory đang nổi lên như một giải pháp để các quốc gia và doanh nghiệp đạt được chủ quyền công nghệ trong điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo. Về bản chất, AI Factory là một hệ thống siêu máy tính được thiết kế đặc biệt để phục vụ cho nghiên cứu và phát triển AI.

Hệ thống này cung cấp nền tảng điện toán đám mây hiệu năng cao, được hỗ trợ bởi phần cứng chuyên dụng, trong đó GPU đóng vai trò cốt lõi. Với khả năng thực hiện các phép tính toán học nhanh chóng, GPU giúp tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo và triển khai các mô hình AI phức tạp, từ đó đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về các ứng dụng AI thông minh và cao cấp hơn. Có thể khẳng định, GPU không chỉ là yếu tố cốt lõi trong phát triển điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, mà còn góp phần quan trọng trong hành trình chinh phục chủ quyền công nghệ.

Trong công cuộc chinh phục chủ quyền công nghệ tại Việt Nam, tập đoàn FPT đã bắt tay cùng NVIDIA để thành lập Nhà máy Trí tuệ nhân tạo - AI Factory đầu tiên của nước ta. AI Factory của FPT có cơ sở công nghệ mạnh mẽ, sử dụng GPU H100 - một trong những GPU thế hệ mới nhất của NVIDIA, với Tensor Cores thế hệ thứ 4 và bộ nhớ HBM3, giúp tăng tốc tối đa các phép toán ma trận và cho phép truyền tải dữ liệu nhanh chóng.

Trở thành một trong những doanh nghiệp đầu tiên được tiếp cận bộ công cụ toàn diện của FPT AI Factory tại ĐÂY.

GPU đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo. Sự ra đời của những GPU thế hệ mới hứa hẹn mở ra nhiều khả năng mới trong lĩnh vực công nghệ. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ chứng kiến những ứng dụng AI ngày càng phức tạp và thông minh hơn, nhờ vào sự hỗ trợ của GPU.