Trên thế giới có vô số GPU và chip AI, tại sao GPU NVIDIA lại độc chiếm cuộc đua AI tạo sinh hiện nay?

Cho dù vẫn còn GPU và chip AI đến từ các công ty và nhà sản xuất khác, nhưng GPU NVIDIA luôn gần như là lựa chọn duy nhất của các nhà phát triển AI tạo sinh hiện nay.

Khi nhắc đến AI tạo sinh - công nghệ đang tạo ra những trợ lý ảo thông minh, những bức tranh tuyệt đẹp và những video deepfake đáng kinh ngạc – hầu như các nhà phát triển AI đều nghĩ ngay đến các GPU (Graphics Processing Unit) NVIDIA. Thậm chí cho dù có giá thành lên đến hàng chục nghìn USD mỗi chiếc, không phải lúc nào các GPU của NVIDIA cũng có sẵn để đưa đến tay những nhà phát triển AI.

So với các CPU truyền thống, dù rất mạnh mẽ nhưng chỉ xử lý tuần tự các tác vụ đơn lẻ, trong khi đó, GPU giống như cả một đội quân siêu năng suất, có thể xử lý hàng triệu phép tính phức tạp trong chớp mắt. Ví dụ, khi huấn luyện một 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, tăng tốc quá trình huấn luyện lên hàng trăm lần.

Khác biệt giữa GPU và chip AI

Thế nhưng ngoài GPU, các chip AI (hay các bộ tăng tốc AI – AI Accelerator) cũng có khả năng xử lý song song tốt không kém so với GPU và còn có chi phí thấp hơn nhiều, tại sao chúng lại không được các nhà phát triển mô hình AI ưa chuộng?

Điều này đến từ khác biệt cơ bản nhất giữa GPU và các chip AI, đó là loại tác vụ xử lý. Cho dù có khả năng xử lý song song, nhưng các chip AI chỉ được tối ưu cho một số loại tác vụ nào đó, trong khi đó, các GPU lại có đa dụng hơn, xử lý được nhiều loại hình tác vụ khác nhau, do vậy chúng đặc biệt phù hợp cho việc huấn luyện và phát triển các mô hình AI với nhiều ứng dụng khác nhau.

Một ví dụ là chip AI TPU của Google, được thiết kế để tối ưu hóa cho các tác vụ liên quan đến TensorFlow, nền tảng máy học mã nguồn mở rất quan trọng để phát triển các tính năng AI như xử lý ngôn ngữ, nhận diện hình ảnh,… Tuy nhiên, chip AI này lại không phù hợp với các tác vụ xử lý các khối dữ liệu lớn, tính toán vector hoặc ma trận số liệu. Trong khi đó, GPU với khả năng ứng dụng đa dạng, lại phù hợp với nhiều tác vụ khác nhau của các nhà phát triển. Đó là lý do vì sao dù có nhiều ưu điểm, các chip AI vẫn không được ưu ái so với GPU.

Hệ sinh thái phần mềm - lợi thế quyết định cho GPU NVIDIA 

Nhưng NVIDIA cũng không phải nhà sản xuất GPU duy nhất trên thị trường, tại sao các bộ xử lý đồ họa của công ty lại được săn lùng đến như vậy? Ngay cả tại một thị trường bị hạn chế ngặt nghèo về nguồn cung GPU như Trung Quốc, các sản phẩm của đối thủ cạnh tranh như GPU AMD và Intel vẫn không 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 AI cho hàng triệu nhà phát triển trên toàn cầu. Với hàng nghìn thư viện và công cụ được tối ưu hóa, CUDA đã trở thành tiêu chuẩn bắt buộc phải có của ngành công nghiệp AI.

Một ví dụ cụ thể về sức mạnh của hệ sinh thái Nvidia là TensorRT - một thư viện lập trình phát triển từ CUDA giúp tăng tốc độ 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 vật lộn để bắt kịp. AMD, với dòng GPU Radeon, đã có những bước tiến 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, khiến việc sử dụng GPU AMD trong các dự án AI trở nên khó khăn hơn.

Intel, mặt khác, 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 tác vụ AI. Điều này cho thấy khoảng cách lớn mà Intel cần phải vượt qua để cạnh tranh với Nvidia trong lĩnh vực AI.

Điều đáng chú ý là Nvidia không chỉ thống trị trong lĩnh vực AI. Họ cũng là một tên tuổi lớn trong ngành công nghiệp game với dòng GPU GeForce nổi tiếng. Sự đa dạng này giúp Nvidia có thể đầu tư mạnh mẽ vào R&D, tạo ra một vòng tuần hoàn tích cực: công nghệ phát triển cho game có thể được áp dụng cho AI và ngược lại. Điều này giống như việc vừa là nhà vô địch quyền Anh, vừa là cao thủ cờ vua - một sự kết hợp hiếm có của sức mạnh và trí tuệ trong thế giới công nghệ.

Tuy nhiên, dù đang đứng trên đỉnh cao, Nvidia không thể ngủ quên trên chiến thắng. Các đối thủ như Google với TPU, và các startup như Graphcore đang nỗ lực phát triển các chip AI chuyên dụng có thể thách thức vị thế của Nvidia trong tương lai. Cuộc đua AI đang ngày càng trở nên gay cấn, và Nvidia sẽ cần tiếp tục đổi mới để duy trì vị trí dẫn đầu.