Phần Cứng AI: Kỷ Nguyên Mới Vượt Qua GPU

Cuộc Đua Thoát Khỏi GPU: Kỷ Nguyên Mới Của Phần Cứng AI Đã Bắt Đầu

Status: Từ huấn luyện đến suy luận, ngành công nghiệp AI đang chứng kiến một cuộc dịch chuyển kiến tạo, nơi các con chip chuyên dụng sẵn sàng thách thức sự thống trị của GPU.

Trong vài năm trở lại đây, nếu có một cái tên đồng nghĩa với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, đó chắc chắn là Nvidia. Cơn sốt AI đã biến một công ty vốn nổi tiếng với bộ xử lý đồ họa hay GPU cho game thủ và các nhà thiết kế trở thành một gã khổng lồ công nghệ, một thế lực không thể thiếu trong mọi trung tâm dữ liệu AI hàng đầu thế giới. GPU của Nvidia được ví như động lực, trái tim và khối óc của cuộc cách mạng AI, là nền tảng phần cứng đã biến các mô hình ngôn ngữ lớn từ những dự án nghiên cứu trong phòng thí nghiệm thành tham vọng thương mại trị giá hàng nghìn tỷ đô la.

Thế nhưng, ngay tại đỉnh cao danh vọng, một sự dịch chuyển ngầm đang diễn ra. Ngành công nghiệp AI, vốn được xây dựng trên nền móng GPU, đang bắt đầu tìm kiếm những con đường mới, những loại chip mới hiệu quả hơn cho giai đoạn phát triển tiếp theo. Thương vụ trị giá 20 tỷ đô la giữa Nvidia và Groq, một công ty khởi nghiệp với kiến trúc chip hoàn toàn khác biệt, chính là tín hiệu rõ ràng nhất cho thấy kỷ nguyên thống trị tuyệt đối của GPU có thể sắp đi đến hồi kết. Dù Nvidia vẫn đang ở vị thế dẫn đầu, động thái chiến lược này thừa nhận một sự thật không thể chối cãi: tương lai của AI không chỉ thuộc về một mình GPU.

Chúng ta đang chứng kiến một cuộc đua thoát khỏi sự phụ thuộc vào GPU. Một cuộc đua không nhằm hạ bệ Nvidia, mà là để tối ưu hóa và chuẩn bị cho một tương lai nơi AI hiện diện trong mọi khía cạnh của đời sống.

Sự Dịch Chuyển Trọng Yếu: Từ Huấn Luyện Sang Suy Luận

Để hiểu tại sao ngành công nghiệp lại tìm kiếm giải pháp thay thế GPU, chúng ta cần phân biệt hai giai đoạn cốt lõi trong vòng đời của một mô hình AI: huấn luyện và suy luận.

Huấn luyện hay training là quá trình xây dựng bộ não AI. Hãy tưởng tượng nó giống như việc dạy một đứa trẻ học mọi kiến thức của nhân loại bằng cách cho nó đọc toàn bộ sách, báo, và dữ liệu trên internet. Quá trình này đòi hỏi một nguồn sức mạnh tính toán thô khổng lồ, khả năng xử lý song song hàng triệu phép tính cùng lúc và một sự linh hoạt đáng kinh ngạc để thử nghiệm các kiến trúc mô hình khác nhau. Đây chính là sân chơi của GPU. Với hàng nghìn lõi xử lý hoạt động đồng thời, GPU được sinh ra để thực hiện các tác vụ song song quy mô lớn, một sự tương đồng tuyệt vời với việc huấn luyện các mạng thần kinh sâu. Nvidia đã chiến thắng và thống trị tuyệt đối trong làn sóng đầu tiên này.

Tuy nhiên, sau khi bộ não AI đã được xây dựng xong, nó cần được đưa vào sử dụng trong thế giới thực. Giai đoạn này được gọi là suy luận hay inference. Đây là khoảnh khắc bạn đặt một câu hỏi cho ChatGPT và nhận lại câu trả lời, khi bạn yêu cầu một công cụ AI tạo ra một bức ảnh, hoặc khi một chiếc xe tự lái nhận diện người đi bộ và quyết định phanh lại. Suy luận là quá trình mô hình đã được huấn luyện áp dụng kiến thức của mình để đưa ra dự đoán, tạo ra nội dung hoặc thực hiện một hành động cụ thể.

Theo công ty phân tích RBC Capital, khả năng suy luận đang nhanh chóng trở thành nhiệm vụ chủ đạo trong điện toán AI, và thị trường cho nó có tiềm năng vượt xa thị trường huấn luyện đơn thuần. Đây chính là lúc những điểm yếu của GPU bắt đầu lộ rõ.

Tại Sao GPU Không Phải Là Lựa Chọn Tối Ưu Cho Suy Luận?

Huấn luyện giống như xây một nhà máy đa năng, có thể sản xuất mọi thứ. Còn suy luận giống như vận hành một dây chuyền lắp ráp chuyên biệt, chỉ làm một việc duy nhất nhưng với tốc độ, độ chính xác và hiệu quả cao nhất.

GPU, với bản chất là một cỗ máy đa năng, được thiết kế cho sự linh hoạt. Chúng dựa vào các bộ lập lịch phức tạp và các vùng nhớ ngoài khổng lồ để có thể xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau. Sự linh hoạt này là một tài sản quý giá trong giai đoạn huấn luyện đầy biến động. Nhưng khi chuyển sang suy luận, chính sự linh hoạt đó lại trở thành một gánh nặng. Việc phải liên tục truy cập bộ nhớ ngoài, cùng với độ trễ của bộ lập lịch, tạo ra những khoảng chờ không cần thiết, làm chậm quá trình phản hồi và tiêu tốn năng lượng một cách lãng phí.

Trong thế giới suy luận, các yếu tố quan trọng không còn là sức mạnh tính toán thô mà là tốc độ phản hồi hay độ trễ thấp, tính nhất quán, hiệu quả năng lượng và chi phí cho mỗi câu trả lời. Người dùng không thể chờ vài giây để AI trả lời một câu hỏi đơn giản. Các trung tâm dữ liệu không thể chi trả hóa đơn tiền điện khổng lồ chỉ để vận hành các tác vụ suy luận lặp đi lặp lại. Phương pháp duyệt qua toàn bộ khả năng để tìm câu trả lời chính xác, vốn phổ biến trong huấn luyện, trở nên quá tốn kém và chậm chạp cho các ứng dụng thời gian thực.

Sự Trỗi Dậy Của Các Kiến Trúc Chip Mới

Đây là lúc các loại chip chuyên dụng bước vào sân khấu, và Groq là một trong những cái tên tiên phong đáng chú ý nhất. Groq không sản xuất GPU, họ tạo ra một loại chip hoàn toàn mới gọi là bộ xử lý ngôn ngữ hay LPU.

Theo TechRadar, LPU được thiết kế giống một dây chuyền lắp ráp được tinh chỉnh hoàn hảo hơn là một nhà máy đa năng. Mọi thao tác bên trong con chip đều được lên kế hoạch từ trước, thực hiện theo một trình tự cố định và lặp lại một cách hoàn hảo mỗi lần. Thay vì dựa vào bộ nhớ ngoài tốc độ chậm, LPU tích hợp một lượng lớn bộ nhớ siêu nhanh ngay trên chip. Điều này loại bỏ gần như hoàn toàn độ trễ do truy cập dữ liệu. Sự cứng nhắc và thiếu linh hoạt này sẽ là một điểm yếu chết người đối với việc huấn luyện, nhưng lại là một thế mạnh vượt trội đối với suy luận, nơi các tác vụ có tính dự đoán cao và lặp đi lặp lại. Kết quả là LPU có thể thực hiện các tác vụ suy luận với tốc độ đáng kinh ngạc, độ trễ cực thấp và hiệu quả năng lượng vượt trội so với GPU.

Tony Fadell, người được mệnh danh là cha đẻ của iPod và là một nhà đầu tư vào Groq, đã viết trên LinkedIn rằng ngành công nghiệp đang trên đà trải qua một sự thay đổi mang tính bước ngoặt. Ông cho rằng GPU đã giành chiến thắng trong làn sóng huấn luyện, nhưng suy luận mới là lĩnh vực đòi hỏi khối lượng xử lý lớn trong tương lai, và GPU về bản chất không được tối ưu hóa cho việc này. Đã từng có một câu nói cửa miệng trong ngành: GPU của hôm nay là AI của ngày mai. Tuy nhiên, theo Fadell, điều này đang dần trở nên lỗi thời. Ông dự đoán về sự bùng nổ của các bộ xử lý suy luận hay IPU trong thời gian tới.

Và Groq không hề đơn độc. Cuộc đua tạo ra các con chip chuyên dụng cho AI đang nóng hơn bao giờ hết.

Chris Lattner, một kỹ sư lỗi lạc từng tham gia phát triển bộ xử lý Tensor hay TPU của Google, cũng đồng tình rằng xu hướng vượt ra khỏi sự kiểm soát của GPU đang ngày càng được củng cố. Ông cho rằng AI không phải là một khối lượng công việc duy nhất; có rất nhiều tác vụ khác nhau cho cả suy luận và huấn luyện. Việc chuyên môn hóa phần cứng sẽ mang lại những lợi ích to lớn và lâu dài về hiệu quả.

Thực tế đã chứng minh điều đó. Google từ lâu đã phát triển TPU để vận hành các mô hình AI tùy chỉnh của riêng mình với tốc độ cực nhanh. Amazon Web Services cũng đã ra mắt dòng chip Inferentia, đúng như tên gọi, được thiết kế chuyên cho mục đích suy luận. Năm 2024, công ty Cerebras đã chế tạo thành công một con chip AI khổng lồ có kích thước bằng cả một tấm wafer silicon, tuyên bố có băng thông bộ nhớ cao hơn hàng nghìn lần so với GPU của Nvidia. Các công ty khởi nghiệp như Positron AI cũng đang tham vọng tạo ra những con chip AI mạnh mẽ hơn về suy luận với chi phí thấp hơn đáng kể.

Nvidia Đọc Vị Cuộc Chơi

Trong bối cảnh đó, thương vụ của Nvidia với Groq có thể được xem là một động thái phủ đầu đầy khôn ngoan. Thay vì đối đầu với một xu hướng không thể đảo ngược, CEO Jensen Huang đã quyết định biến mối đe dọa tiềm tàng thành lợi thế của mình. Bằng cách tích hợp công nghệ LPU của Groq vào hệ sinh thái của mình, Nvidia không chỉ thừa nhận tầm quan trọng của suy luận mà còn đảm bảo rằng họ sẽ tiếp tục là người chơi chủ chốt trong giai đoạn tiếp theo của AI.

Động thái này cho thấy một tương lai nơi các trung tâm dữ liệu AI sẽ trở thành một môi trường lai. Trong đó, GPU và các chip chuyên dụng tùy chỉnh sẽ hoạt động song song. GPU của Nvidia sẽ tiếp tục thống trị lĩnh vực huấn luyện và các tác vụ đòi hỏi sự linh hoạt cao. Trong đó, các chip chuyên dụng như LPU của Groq sẽ đảm nhận các tác vụ suy luận cần tốc độ nhanh và hiệu quả theo thời gian thực.

Matt Garman, CEO của Amazon Web Service, nhận định rằng đây là giai đoạn chứng minh liệu hàng trăm tỷ đô la đã đầu tư vào các trung tâm dữ liệu có mang lại hiệu quả kinh tế hay không. Ông nhấn mạnh rằng nếu suy luận không chiếm ưu thế và không được tối ưu hóa về chi phí, tất cả các khoản đầu tư khổng lồ vào AI sẽ không thực sự mang lại lợi nhuận như kỳ vọng.

Tương Lai Là Sự Cộng Sinh, Không Phải Sự Thay Thế

Cuộc đua thoát khỏi sự phụ thuộc vào GPU không có nghĩa là GPU sẽ biến mất. Vị thế của chúng vẫn sẽ rất vững chắc. Tuy nhiên, sự thống trị tuyệt đối, nơi GPU là giải pháp cho mọi vấn đề của AI, đang dần lùi vào quá khứ.

Lợi thế lớn nhất của Nvidia hiện nay không chỉ nằm ở phần cứng. Nó nằm ở hệ sinh thái toàn diện mà họ đã xây dựng trong nhiều năm: nền tảng phần mềm CUDA, mạng lưới kết nối tốc độ cao, và một cộng đồng nhà phát triển khổng lồ. Đây chính là mối liên kết vô hình cho phép các thành phần khác nhau hoạt động trơn tru cùng nhau. Việc tích hợp các chip suy luận chuyên dụng vào hệ sinh thái này sẽ chỉ làm cho nó mạnh mẽ hơn.

Thế giới đang bước vào kỷ nguyên thứ hai của phần cứng AI. Một kỷ nguyên của sự chuyên môn hóa, hiệu quả và đa dạng. Cuộc đua này sẽ không chỉ tạo ra những con chip nhanh hơn, rẻ hơn mà còn mở ra những khả năng ứng dụng AI mới mà trước đây chúng ta chưa từng nghĩ tới. Và trong cuộc đua đó, ngay cả gã khổng lồ đang dẫn đầu cũng hiểu rằng, để tiếp tục chiến thắng, họ phải sẵn sàng thay đổi và thích nghi.