Buzz
Mặc dù vẫn có rất nhiều GPU và chip AI từ các công ty và nhà sản xuất khác, nhưng GPU của NVIDIA luôn là sự lựa chọn hàng đầu của các nhà phát triển trong lĩnh vực AI sáng tạo ngày nay.
Khi nhắc đến AI sáng tạo - công nghệ tạo ra các trợ lý ảo thông minh, tranh ảnh đẹp và video deepfake ấn tượng, hầu như các nhà phát triển AI đều nghĩ ngay đến GPU NVIDIA. Dù có giá cao hàng chục nghìn USD mỗi chiếc, các GPU NVIDIA vẫn là lựa chọn hàng đầu cho các nhà phát triển AI.
So với các CPU truyền thống mạnh mẽ nhưng chỉ có thể xử lý tuần tự, GPU giống như một đội quân siêu năng suất, có thể xử lý hàng triệu phép tính phức tạp trong một nháy mắt. Ví dụ, khi huấn luyện mô hình nhận diện hình ảnh, GPU có thể xử lý hàng nghìn pixel cùng lúc, trong khi CPU phải xử lý từng pixel một, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện lên hàng trăm lần.
Sự khác biệt giữa GPU và chip AI
Tuy nhiên, ngoài GPU, các chip AI (hay còn gọi là bộ gia tốc AI) cũng có khả năng xử lý song song không kém, với chi phí thấp hơn nhiều so với GPU. Vậy tại sao các nhà phát triển mô hình AI không ưa chuộng chúng?
Điều này xuất phát từ sự khác biệt cơ bản giữa GPU và các chip AI, đó là loại tác vụ xử lý. Dù có khả năng xử lý song song, các chip AI thường chỉ tối ưu hóa cho một số loại tác vụ nhất định, trong khi GPU có tính đa dụng cao hơn, có thể xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau, phù hợp với việc phát triển và huấn luyện mô hình AI đa dạng.
Một trong những điển hình là chip AI TPU của Google, được thiết kế đặc biệt cho việc tối ưu hóa các nhiệm vụ liên quan đến TensorFlow, nền tảng AI mã nguồn mở quan trọng cho việc phát triển các tính năng như xử lý ngôn ngữ, nhận diện hình ảnh,... Tuy nhiên, chip AI này không phù hợp cho các nhiệm vụ xử lý dữ liệu lớn, tính toán vector hay ma trận số liệu. Ngược lại, GPU với khả năng ứng dụng đa dạng lại phù hợp với nhiều nhu cầu của các nhà phát triển. Đây là lý do tại sao, mặc dù có nhiều lợi thế, các chip AI vẫn chưa được ưa chuộng như GPU.
Hệ sinh thái phần mềm - lợi thế quyết định cho GPU của NVIDIA
Tuy nhiên, NVIDIA không phải là nhà sản xuất GPU duy nhất trên thị trường. Vì sao các sản phẩm đồ họa của họ lại được săn đón đến như vậy? Ngay cả tại thị trường giới hạn về nguồn cung GPU như Trung Quốc, các sản phẩm của đối thủ như GPU AMD và Intel vẫn chưa được ưa chuộng bằng GPU của NVIDIA.
Lợi thế của Nvidia không chỉ đến từ phần cứng mạnh mẽ mà còn từ hệ sinh thái phần mềm đồ sộ. Nền tảng CUDA (Compute Unified Device Architecture) của họ là một yếu tố then chốt, trở thành 'vũ khí bí mật' trong thành công của Nvidia. Đây không chỉ là một nền tảng lập trình; nó là chìa khóa mở ra cánh cửa cho AI đối với hàng triệu nhà phát triển trên toàn thế giới. Với hàng nghìn thư viện và công cụ được tối ưu hóa, CUDA đã trở thành tiêu chuẩn bắt buộc trong ngành công nghiệp AI.
Một ví dụ rõ ràng về sức mạnh của hệ sinh thái Nvidia là TensorRT - một thư viện lập trình phát triển từ CUDA giúp tăng tốc suy luận của các mô hình học sâu lên đến 40 lần so với CPU. Điều này có nghĩa là các ứng dụng AI có thể chạy nhanh hơn, tiết kiệm thời gian và năng lượng hơn đáng kể. Đó là sự khác biệt giữa việc lái xe đạp và điều khiển một chiếc siêu xe Formula 1 trong thế giới AI!
Trong khi Nvidia đang tỏa sáng, các đối thủ như AMD và Intel vẫn đang cố gắng để bắt kịp. Dòng GPU Radeon của AMD đã có những tiến bộ đáng kể nhưng vẫn thiếu một hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ như CUDA. ROCm của AMD, mặc dù đang phát triển, vẫn chưa đạt được sự phổ biến và tối ưu như CUDA. Nhiều framework AI phổ biến như PyTorch vẫn chưa hỗ trợ đầy đủ cho ROCm, làm cho việc sử dụng GPU AMD trong các dự án AI trở nên khó khăn hơn.
Mặt khác, Intel đang cố gắng tham gia vào thị trường GPU với dòng sản phẩm Xe. Tuy nhiên, họ vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức. Trong một benchmark gần đây, GPU Xe-HPG của Intel chỉ đạt được khoảng 60% hiệu suất so với GPU tương đương của Nvidia trong các nhiệm vụ AI. Điều này chỉ ra khoảng cách lớn mà Intel cần phải vượt qua để cạnh tranh với Nvidia trong lĩnh vực AI.
Nvidia không chỉ nổi bật trong lĩnh vực AI mà còn là một đội ngũ hàng đầu trong ngành công nghiệp game với dòng GPU GeForce nổi tiếng. Sự đa dạng này giúp Nvidia đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển, tạo nên một chu trình phát triển tích cực: công nghệ phát triển cho game có thể được áp dụng cho AI và ngược lại. Điều này tương tự như việc vừa là nhà vô địch quyền Anh, vừa là cao thủ cờ vua - một sự kết hợp hiếm hoi của sức mạnh và trí tuệ trong thế giới công nghệ.
Mặc dù đang dẫn đầu thị trường, Nvidia không thể chủ quan với thành công hiện tại. Các đối thủ như Google với TPU và các startup như Graphcore đang nỗ lực phát triển các chip AI chuyên dụng có thể cạnh tranh với Nvidia trong tương lai. Cuộc đua trong lĩnh vực AI ngày càng gay gắt, và Nvidia cần tiếp tục đổi mới để giữ vững vị thế dẫn đầu.
