5 công nghệ phần cứng AI hứa hẹn nhất

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt được những tiến bộ đáng kể kể từ cuối năm 2022. Các ứng dụng phần mềm dựa trên AI ngày càng tinh vi đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực khác nhau bằng cách cung cấp các giải pháp sáng tạo. Từ các chatbot dịch vụ khách hàng liền mạch đến những trình tạo hình ảnh tuyệt đẹp, AI đang nâng cao trải nghiệm hàng ngày của chúng ta. Tuy nhiên, đằng sau hậu trường, phần cứng AI đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy các hệ thống thông minh này.

Phần cứng AI là gì?

Phần cứng AI đề cập đến phần cứng máy tính chuyên dụng được thiết kế để thực hiện các tác vụ liên quan đến AI một cách hiệu quả. Điều này bao gồm các chip và mạch tích hợp cụ thể mang lại khả năng xử lý nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng. Ngoài ra, chúng còn cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để thực hiện các thuật toán và mô hình AI một cách hiệu quả.

Vai trò của phần cứng AI trong Machine Learning là rất quan trọng vì nó hỗ trợ thực hiện các chương trình phức tạp cho các mô hình Deep Learning. Hơn nữa, so với phần cứng máy tính thông thường như bộ xử lý trung tâm (CPU), phần cứng AI có thể tăng tốc nhiều quy trình, giảm đáng kể thời gian và chi phí cần thiết cho việc đào tạo và thực thi thuật toán.

Hơn nữa, với sự phổ biến ngày càng tăng của AI và các mô hình Machine Learning, nhu cầu về các giải pháp tăng tốc ngày càng tăng. Kết quả là các công ty như Nvidia, nhà sản xuất GPU hàng đầu thế giới, đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể. Vào tháng 6 năm 2023, The Washington Post đưa tin rằng giá trị thị trường của Nvidia đã vượt qua 1 nghìn tỷ USD, vượt qua giá trị của Tesla và Meta. Thành công của Nvidia làm nổi bật tầm quan trọng của phần cứng AI trong bối cảnh công nghệ ngày nay.

1. Chip Edge Computing

Nếu đã quen thuộc với Edge Computing (điện toán biên), thì bạn có thể có một số hiểu biết về chip Edge Computing. Những bộ xử lý chuyên dụng này được thiết kế đặc biệt để chạy các mô hình AI ở biên mạng. Với chip Edge Computing, người dùng có thể xử lý dữ liệu và thực hiện các hoạt động phân tích quan trọng trực tiếp tại nguồn dữ liệu, loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu đến những hệ thống tập trung.

Các ứng dụng cho chip Edge Computing rất đa dạng và phong phú, bao gồm tiện ích trong ô tô tự lái, hệ thống nhận dạng khuôn mặt, camera thông minh, máy bay không người lái, thiết bị y tế di động và các tình huống ra quyết định theo thời gian thực khác.

Những lợi thế của chip Edge Computing là rất lớn. Thứ nhất, chúng giảm đáng kể độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn, nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ sinh thái AI. Ngoài ra, Edge Computing tăng cường bảo mật bằng cách giảm thiểu lượng dữ liệu cần truyền lên đám mây.

Dưới đây là một số nhà sản xuất phần cứng AI hàng đầu trong lĩnh vực chip Edge Computing:

• Jetson Xavier NX
• AMD EPYC™ Embedded 3000 Series
• Jetson Nano
• ARM Cortex-M55
• ARM Ethos-U55

2. Phần cứng lượng tử

Một số người có thể thắc mắc: "Điện toán lượng tử là gì và nó có thật không?". Điện toán lượng tử thực sự là một hệ thống điện toán tiên tiến và hoạt động dựa trên các nguyên tắc của cơ học lượng tử. Trong khi những máy tính cổ điển sử dụng các bit thì điện toán lượng tử sử dụng các bit lượng tử (qubit) để thực hiện những phép tính. Các qubit này cho phép những hệ thống điện toán lượng tử xử lý các tập dữ liệu lớn hiệu quả hơn, khiến chúng rất phù hợp với những mô hình AI, Machine Learning và Deep Learning.

Các ứng dụng của phần cứng lượng tử có tiềm năng cách mạng hóa những thuật toán AI. Ví dụ, trong quá trình tìm ra hợp chất mới phục vụ điều trị, phần cứng lượng tử có thể mô phỏng hành vi của các phân tử, hỗ trợ các nhà nghiên cứu xác định chính xác những loại thuốc mới. Tương tự, trong khoa học vật liệu, nó có thể đóng góp vào các dự đoán về biến đổi khí hậu. Lĩnh vực tài chính có thể hưởng lợi từ phần cứng lượng tử bằng cách phát triển các công cụ dự đoán giá.

Dưới đây là những lợi ích đáng kể của điện toán lượng tử đối với AI:

• Tốc độ: Máy tính lượng tử nhanh hơn nhiều so với máy tính truyền thống, có khả năng giải các bài toán phức tạp mất hàng tỷ năm trong vòng vài giây.
• Độ chính xác: Điện toán lượng tử cho phép đào tạo các mô hình AI với lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn hơn, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong dự đoán và phân tích.
• Đổi mới: Phần cứng máy tính lượng tử mở ra khả năng phát triển và đột phá mới trên thị trường, giải phóng sức mạnh tính toán không thể đạt được trước đây.

3. Application Specific Integrated Circuits (ASIC)

Application Specific Integrated Circuits (ASIC) được thiết kế cho các tác vụ nhắm mục tiêu như xử lý hình ảnh và nhận dạng giọng nói (mặc dù bạn có thể đã nghe nói về ASIC thông qua đào tiền điện tử). Mục đích của chúng là tăng tốc các quy trình AI để đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, cung cấp cơ sở hạ tầng hiệu quả giúp nâng cao tốc độ tổng thể trong hệ sinh thái.

ASIC tiết kiệm chi phí so với các đơn vị xử lý trung tâm (CPU) hoặc đơn vị xử lý đồ họa (GPU) truyền thống. Điều này là do hiệu quả năng lượng và hiệu suất tác vụ vượt trội của chúng, vượt qua CPU và GPU. Do đó, ASIC tạo điều kiện thuận lợi cho các thuật toán AI trên những ứng dụng khác nhau.

Các mạch tích hợp này có thể xử lý khối lượng dữ liệu đáng kể, khiến chúng trở thành công cụ đào tạo những mô hình trí tuệ nhân tạo. Các ứng dụng của chúng mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên của văn bản và dữ liệu giọng nói. Hơn nữa, chúng đơn giản hóa việc triển khai các cơ chế Machine Learning phức tạp.

4. Phần cứng mô phỏng não người

Phần cứng mô phỏng não người đại diện cho một tiến bộ đáng kể trong công nghệ phần cứng máy tính, nhằm mục đích bắt chước hoạt động của bộ não con người. Phần cứng cải tiến này mô phỏng hệ thần kinh của con người và áp dụng cơ sở hạ tầng mạng thần kinh, hoạt động theo cách tiếp cận từ dưới lên. Mạng bao gồm các bộ xử lý được kết nối với nhau, được gọi là nơ-ron.

Trái ngược với phần cứng máy tính truyền thống xử lý dữ liệu theo trình tự, phần cứng mô phỏng não người vượt trội ở khả năng xử lý song song. Khả năng xử lý song song này cho phép mạng thực hiện đồng thời nhiều tác vụ, giúp cải thiện tốc độ và hiệu quả năng lượng.

Hơn nữa, phần cứng mô phỏng não người mang lại một số lợi thế hấp dẫn khác. Nó có thể được đào tạo với các bộ dữ liệu mở rộng, làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng, bao gồm phát hiện hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra, độ chính xác của phần cứng mô phỏng não người là rất đáng chú ý, vì nó học hỏi nhanh chóng từ lượng dữ liệu khổng lồ.

Dưới đây là một số ứng dụng điện toán mô phỏng não người đáng chú ý nhất:

• Các phương tiện tự lái có thể tận dụng phần cứng loại này để tăng cường khả năng nhận thức và diễn giải môi trường xung quanh.
• Trong chẩn đoán y tế, phần cứng mô phỏng não người có thể đóng góp vào các tính năng phát hiện hình ảnh, hỗ trợ xác định bệnh.
• Nhiều thiết bị IoT (Internet of Things) khác nhau có thể sử dụng phần cứng IoT (Internet of Things) để thu thập và phân tích dữ liệu, cho phép xử lý dữ liệu và ra quyết định hiệu quả.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) là một mạch tích hợp tiên tiến mang lại những lợi ích có giá trị cho việc triển khai phần mềm AI. Những con chip chuyên dụng này có thể được tùy chỉnh và lập trình để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của hệ sinh thái AI, khiến chúng có tên là "field-programmable".

FPGA bao gồm các khối logic có thể cấu hình (CLB) được kết nối với nhau và có thể lập trình được. Tính linh hoạt vốn có này cho phép có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực AI. Ngoài ra, những con chip này có thể được lập trình để xử lý các hoạt động ở những mức độ phức tạp khác nhau, thích ứng với các nhu cầu cụ thể của hệ thống.

Hoạt động giống như chip bộ nhớ chỉ đọc nhưng có dung lượng cổng cao hơn, FPGA mang lại lợi thế về khả năng lập trình lại. Điều này có nghĩa là chúng có thể được lập trình nhiều lần, cho phép điều chỉnh và khả năng mở rộng theo yêu cầu phát triển. Hơn nữa, FPGA hiệu quả hơn so với phần cứng máy tính truyền thống, cung cấp kiến trúc mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng AI.

Ngoài các ưu điểm về hiệu suất và khả năng tùy chỉnh, FPGA còn cung cấp những biện pháp bảo mật nâng cao. Kiến trúc hoàn chỉnh của chúng đảm bảo khả năng bảo vệ mạnh mẽ, khiến chúng trở nên đáng tin cậy để triển khai AI an toàn.

Tương lai của phần cứng AI sẽ ra sao?

Phần cứng AI đang trên đỉnh của những tiến bộ mang tính biến đổi. Các ứng dụng AI đang phát triển đòi hỏi những hệ thống chuyên biệt để đáp ứng nhu cầu tính toán. Những đổi mới trong bộ xử lý, accelerator và chip mô phỏng não nguòi ưu tiên hiệu quả, tốc độ, tiết kiệm năng lượng và tính toán song song. Việc tích hợp phần cứng AI vào thiết bị điện toán biên và IoT cho phép xử lý trên thiết bị, giảm độ trễ và nâng cao quyền riêng tư. Sự hội tụ với điện toán lượng tử và kỹ thuật mô phỏng não người mở ra tiềm năng về sức mạnh theo cấp số nhân và khả năng học tập giống như con người.

Tương lai của phần cứng AI hứa hẹn về các hệ thống máy tính mạnh mẽ, hiệu quả và chuyên dụng sẽ cách mạng hóa các ngành công nghiệp và định hình lại những tương tác của chúng ta với các công nghệ thông minh.