Chip AI (NPU) trên CPU Intel mới: Sức nóng thực sự hay chỉ làm màu?

Tại sự kiện 'AI Everywhere' diễn ra vào tháng 12/2023, Intel chính thức ra mắt vi xử lý di động Intel Core Ultra với hiệu năng tính toán và xử lý đồ họa mạnh mẽ. Một điểm nổi bật là tích hợp chip AI (NPU) chuyên dụng, giúp tăng tốc xử lý các tác vụ AI.

Thuật ngữ NPU và AI đang trở nên phổ biến hơn, nhưng nhiều người vẫn còn băn khoăn về cách hoạt động, hiệu suất và cần thiết của chúng. Để làm rõ vấn đề này, hãy theo dõi thông tin dưới đây để hiểu rõ hơn về NPU (chip AI)!

NPU là gì?

NPU là viết tắt của Đơn vị Xử lý Thần kinh, là một bộ xử lý chuyên dụng để xử lý các nhiệm vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), đang thay đổi diện mạo của CPU và GPU trong thế giới hiện đại của máy tính.

Tại cơ bản, NPU không chỉ là một thành phần xử lý thông thường. Nó được thiết kế đặc biệt để thực hiện các thuật toán học máy, và điều này làm cho nó trở nên đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các phép tính toán phức tạp liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo. Sự khác biệt quan trọng giữa NPU, CPU và GPU là khả năng tối ưu hóa của NPU cho các nhiệm vụ AI cụ thể.

Sự khác biệt giữa CPU, GPU và NPU là gì?

Ngày nay, trong cuộc cạnh tranh khốc liệt trên thế giới, sự phát triển của các đơn vị xử lý đặc biệt như GPU (đơn vị xử lý đồ họa) và NPU (Đơn vị Xử lý Thần kinh) đã tạo ra nhiều thách thức và cơ hội mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).

GPU, nổi tiếng với khả năng xử lý song song và linh hoạt, đã trở thành một lực lượng mạnh mẽ trong học máy. Khả năng của GPU trong việc xử lý kết xuất đồ họa và các nhiệm vụ song song là không thể phủ nhận. Điều này khiến cho GPU trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều ứng dụng, từ trò chơi đến tính toán khoa học.

Tuy nhiên, không chỉ vậy, NPU - một đơn vị xử lý chuyên dụng đã tiến xa hơn với mức độ chuyên môn hóa cao. Trái ngược với GPU có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, NPU được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các thuật toán học sâu. Điều này giúp NPU vượt trội hơn cả CPU và thậm chí là GPU trong một số tình huống nhất định.

Tuy nhiên, những điều này chỉ là lý thuyết cơ bản và hiệu suất thực tế của NPU trong các tác vụ AI còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như khả năng tương thích với ứng dụng. Vì vậy, để chọn mua thiết bị phù hợp, chúng ta cần hiểu rõ hơn về vai trò và hoạt động của NPU, CPU và GPU hiện nay.

Mặc dù gần đây, thực ra NPU đã tồn tại từ lâu

Mặc dù NPU (Đơn vị Xử lý Thần kinh) không phải là một khái niệm mới, nhưng thời gian gần đây, sự quan tâm đến nó đã tăng lên đáng kể. Trong một thời gian dài, các nhà sản xuất chip đã tích hợp các đơn vị xử lý dữ liệu AI trực tiếp vào chip của họ, mang lại nhiều đột phá về hiệu suất và tiện ích.

Một ví dụ điển hình là cách Apple và NVIDIA đã sớm tích hợp NPU vào sản phẩm của họ. Trong chip Apple Silicon, Neural Engine đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý AI và máy học. Mỗi thế hệ chip mới mang lại cải tiến đáng kể cho Neural Engine, từ nhận dạng khuôn mặt đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Một lĩnh vực khác là các card đồ hoạ của NVIDIA, đặc biệt là với Tensor Cores. Các Tensor Core này chủ yếu được thiết kế để xử lý các phép tính liên quan đến mô hình máy học, giúp tăng cường hiệu suất của các ứng dụng AI rộng rãi.

Nhìn chung, việc tích hợp NPU trực tiếp vào chip PC đã mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực chơi game. Nvidia dẫn đầu với những đổi mới tiên tiến như DLSS và Ray Tracing, nâng cao trải nghiệm chơi game lên một tầm cao mới.

DLSS (Deep Learning Super Sampling) là một phát minh đáng chú ý của Nvidia. Sử dụng trí tuệ nhân tạo, DLSS không chỉ tái tạo hình ảnh mà còn tăng cường số lượng khung hình, tạo hiệu ứng mượt mà giúp nâng cao trải nghiệm người dùng đối với các tựa game đồ họa khủng.

Ray Tracing là một công nghệ mà Nvidia ứng dụng rộng rãi. Sử dụng NPU, Ray Tracing tái tạo ánh sáng trong game một cách chân thực, tạo ra một thế giới game đẹp đến không ngờ.

Mặc dù NPU là quan trọng trong AI, các ứng dụng AI vẫn có thể hoạt động tốt mà không cần NPU. Điều này phần lớn là nhờ vào sự hỗ trợ từ GPU mạnh mẽ, đặc biệt là các GPU tích hợp khả năng xử lý AI qua các bộ phận API như CUDA của Nvidia hoặc ROCm của AMD.

AI ngày càng thể hiện sự quan trọng trong cuộc sống hàng ngày

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, có tác động sâu rộng đến nhiều lĩnh vực của đời sống như giáo dục, y tế, xe tự lái và công nghệ như laptop.

Một ví dụ rõ ràng là Asus, với Công nghệ Chống ồn AI sử dụng bộ xử lý AI để loại bỏ tiếng ồn xung quanh, tạo điều kiện cho cuộc gọi video hoặc hội nghị trực tuyến mượt mà và rõ ràng hơn.

Tính năng ASUS AiSense trên Asus Zenbook 14 OLED giúp cải thiện xử lý ảnh và video, mang lại trải nghiệm cao cấp hơn.

Trong phần mềm, các ứng dụng chỉnh sửa ảnh và video như Adobe Photoshop, Adobe Premiere Pro và DaVinci Resolve đã tích hợp tính năng AI giúp người dùng chỉnh sửa nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Về hệ điều hành, Microsoft đã phát hành bản xem trước của Copilot, một trợ lý AI tích hợp vào Windows 11, giúp người dùng tự động nhập liệu văn bản và mã.

Trong thực tế, AI đang ngày càng trở nên phổ biến và tiện ích hơn trên các thiết bị di động, giúp cuộc sống của chúng ta trở nên dễ dàng và mượt mà hơn nhiều.

Những hạn chế hiện tại của NPU hay chip AI

Chưa thực sự cần thiết ở thời điểm hiện tại

Mặc dù NPU được tích hợp trên chip AI nhằm tối ưu hóa xử lý AI, nhưng trong một số ứng dụng và thiết bị, hiệu suất thực tế của NPU có thể không đáng kể so với sự phức tạp của việc tích hợp nó.

Việc tích hợp NPU vào chip không chỉ tăng chi phí sản xuất mà còn đặt ra những thách thức trong quá trình thiết kế và phát triển, không phù hợp với nhiều dự án, đặc biệt là trong các sản phẩm giá rẻ và các ứng dụng không yêu cầu tính năng AI mạnh mẽ.

Sự hấp dẫn của NPU với dân sáng tạo nội dung vẫn còn ở mức thấp

Dân sáng tạo nội dung, trong nhiều trường hợp, vẫn chưa khai thác hết sức mạnh của NPU. Mặc dù có các công cụ như tách nền và đổi giọng đã được cải thiện từ Nvidia, nhưng vẫn chưa đạt được độ linh hoạt và chính xác như mong đợi.

Mặc dù Nvidia cung cấp các công cụ hiệu quả, nhưng với những nhu cầu cơ bản, các phương pháp truyền thống vẫn có thể đáp ứng mà không cần đến sức mạnh của NPU.

Về phần mềm thứ ba, các tính năng như Generative và Denoise trong Photoshop vẫn phụ thuộc nhiều vào việc sử dụng server của phần mềm để thực hiện các tác vụ. Người dùng vẫn có thể tận dụng các tính năng này mà không cần sự tích hợp chặt chẽ với NPU, mặc dù hiệu suất có thể không cao nhưng vẫn khả quan.

Chặng đường cập nhật driver còn rất dài

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về hiệu suất và khả năng xử lý AI, nhà sản xuất cần liên tục cập nhật driver cho NPU để nâng cao khả năng học hỏi và sửa lỗi.

Đồng bộ hóa giữa phần mềm và phần cứng qua các bản cập nhật driver định kỳ sẽ giúp NPU hoạt động ổn định và hiệu quả hơn.

Kết luận tạm thời

Tích hợp NPU trên laptop và PC mở ra nhiều tiềm năng mới, từ việc nâng cao trải nghiệm giải trí đến hỗ trợ trong y tế, giáo dục và doanh nghiệp.

Tuy nhiên, việc cập nhật driver cho NPU vẫn còn rất dài, và sự hỗ trợ từ phần mềm và nhà sản xuất rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất.