Nvidia chỉ mất 3 tuần để tạo ra một trong những siêu máy tính AI mạnh nhất thế giới

Công nghệ xe tự hành đang đạt được bước tiến vượt trội trong vài năm trở lại đây, tuy nhiên chúng vẫn chưa thực sự hoàn hảo. Vẫn còn không ít những vụ tai nạn đáng tiếc gây ra bởi hệ thống máy tính tự hành trên xe hơi.

Tuy nhiên không vì thế mà chúng ta phủ nhận sự cố gắng của các nhà sản xuất xe hơi, các công ty phát triển trí tuệ nhân tạo trong việc tạo ra những việc xe hơi tự hành an toàn hơn, và trong số đó không thể không kể đến sự đóng góp của Nvidia.

Để giúp những chiếc hơi trở nên trở nên thông minh hơn, xử lý tốt hơn đối với mọi tình huống có thể xảy ra trong khi tham gia giao thông, Nvidia đã vừa mới xây dựng thành công DGX SuperPod, một siêu máy tính được tối ưu hóa với trí tuệ nhân tạo, có thể giúp thiết kế một chiếc xe tự hành hoàn thiện hơn.

DGX SuperPod đủ mạnh mẽ để đương đầu với những nhiệm vụ khó khăn nhấtDGX SuperPod đủ mạnh mẽ để đương đầu với những nhiệm vụ khó khăn nhất

Nvidia đã tuyên bố rất rõ rằng họ muốn trở thành một trong những doanh nghiệp đi đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo, và quyết định chế tạo một siêu máy tính để chứng minh điều đó. Kết quả thật đáng kinh ngạc, nhà sản xuất chip Hoa Kỳ chỉ mất 3 tuần để lắp đặt thành công một tổ hợp siêu máy tính bằng cách kết nối 96 siêu máy tính Nvidia DGX-2H với công nghệ Mellanox tiên tiến.

Bạn muốn sở hữu cụm siêu máy tính này? Tất nhiên là được. Nvidia không làm siêu máy tính cho “oai”, đây là một phương thức để để họ tự quảng bá mình - hình thức marketing tuyệt vời. Và để sở hữu hệ thống siêu máy tính này, bạn phải đáp ứng được 1 điều kiện, đó là giàu!

Cùng làm một phép tính nhỏ, mỗi một hệ thống siêu máy tính Nvidia DGX-2H cấu thành có giá 435.000 đô la (khoảng hơn 10 tỷ đồng), và DGX SuperPod là sự kết hợp của 96 “con quái vật” trị giá 435.000 đô la kia. Như vậy, DGX SuperPod sẽ chỉ thuộc về sở hữu của những người chịu bỏ ra ít nhất 41.760.000 (xấp xỉ 960.480.000.000 VND).

Rõ ràng tổ hợp siêu máy tính này được chế tạo để hướng đến các tập đoàn lớn, mà cụ thể ở đây là các nhà sản xuất xe hơi tự hành. Chi ra khoảng 41 triệu USD cho một hệ thống phần cứng hỗ trợ phát triển xe tự hành là số tiền không hề nhỏ, nhưng nó xứng đáng với giá trị của một trong những hệ thống phần cứng tốt nhất ở thời điểm hiện tại.

Với 1.536 GPU Nvidia V100 Tensor Core, DGX SuperPod cung cấp sức mạnh xử lý tuyệt vời trên phương diện một hệ thống máy tính với kích thước tương đối nhỏ (theo tiêu chuẩn của các hệ thống siêu máy tính ngày nay). Tuy nhiên, nếu Nvidia muốn các tập đoàn lớn đầu tư vào hệ thống siêu máy tính đắt đỏ này, họ buộc phải chứng minh rằng nó có thể xử lý được những vấn đề phức tạp nhất mà doanh nghiệp đang gặp phải. 41.7 triệu USD không phải là số tiền lớn với các tập đoàn đang quan tâm đến lĩnh vực xe tự hành như Google, Apple, Ford, Toyota hay Tesla… nhưng đó cũng không phải là số tiền nhỏ để phung phí cho một khoản đầu tư không chắc chắn.

Để sở hữu DGX SuperPod, bạn phải bỏ ra gần 42 triệu USDĐể sở hữu DGX SuperPod, bạn phải bỏ ra gần 42 triệu USD

Nvidia muốn DGX SuperPod đủ mạnh mẽ để đương đầu với những nhiệm vụ khó khăn nhất. Đó là lý do tại sao nhà sản xuất này quyết định hướng DGX SuperPod đến việc hỗ trợ giải quyết một trong những vấn đề khó khăn nhất trong lĩnh vực phát triển xe tự hành hiện nay: AI.

Hệ thống máy tính AI trên những chiếc xe tự hành đòi hỏi một lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ so với các công nghệ sử dụng những mô hình phân loại hình ảnh tương tự cho một số mục đích vốn cũng tương đối phức tạp khác (chẳng hạn như đoán địa danh hay kê đơn thuốc). AI trong một chiếc xe tự hành hướng đến những mục tiêu cụ thể cũng như chuyên biệt hơn, và nó cần xem xét đến tất cả yếu tố môi trường xung quanh, cũng như có thể hiểu các yếu tố này đủ tốt để chiếc xe hoạt động an toàn. Tất cả những yếu tố đó tạo ra xấp xỉ 1 terabyte dữ liệu cần phải xử lý đối với mỗi 1 giờ chiếc xe hoạt động, và hệ thống AI chịu trách nhiệm quản lý các phương tiện tự hành cần phải tự đào tạo lại liên tục theo thời gian bằng cách sử dụng dữ liệu từ toàn bộ quá trình vận hành.

Nvidia đã chứng minh làm thế nào siêu máy tính DGX SuperPod của họ có thể giúp đẩy nhanh quá trình xử lý dữ liệu đào tạo được đo bằng petabyte như sau:

"Hệ thống này có khả năng hoạt động ổn định ở mức hiệu suất cao 24/7, tối ưu hóa phần mềm lái xe tự động và đào tạo lại mạng lưới thần kinh ở thời gian quay vòng nhanh hơn nhiều so với trước đây. Ví dụ, nền tảng phần cứng và phần mềm DGX SuperPod chỉ mất chưa đầy 2 phút để đào tạo xong mô hình ResNet-50, trong khi ở thời điểm mô hình AI này xuất hiện vào năm 2015, người ta đã phải mất đến 25 ngày để đào tạo nó thông qua một trong những hệ thống máy tính tiên tiến nhất - GPU Nvidia K80 đơn lẻ. Như vậy, DGX SuperPOD mang lại kết quả nhanh hơn 18.000 lần. Trong khi các hệ thống TOP500 khác có mức hiệu suất tương tự được xây dựng từ hàng ngàn máy chủ, chiếm một không gian cũng như mức tiêu thụ điện năng cực lớn, thì DGX SuperPOD lại chỉ chiếm một phần không gian khiêm tốn, nhỏ hơn khoảng 400 lần so với những hệ thống máy tính sở hữu sức mạnh tương đương hoặc hơn không đáng kể ở thời điểm hiện tại".

DGX SuperPod sở hữu sức mạnh ấn tượng nhưng có kích thước nhỏ hơn đáng kể so với các siêu máy tính khácDGX SuperPod sở hữu sức mạnh ấn tượng nhưng có kích thước nhỏ hơn đáng kể so với các siêu máy tính khác

Mặc dù DGX-2H hoạt động tốt nhất khi sử dụng ResNet-50, những con số đó sẽ vẫn ấn tượng khi được thu nhỏ cho bất kỳ mô hình AI phân loại hình ảnh nào. Hiệu năng ấn tượng từ một hệ thống siêu máy tính trị giá hàng triệu đô la là điều bắt buộc, nhưng mang đến hiệu năng ấn tướng với kích thước nhỏ (tương đối) như vậy lại là một điểm cộng rất lớn, đó chính là minh chứng rõ ràng cho câu hỏi tại sao Nvidia đã, đang, và sẽ vẫn là một trong những nhà sản xuất chiếm lĩnh thị trường phần cứng AI.

Tiến bộ phần cứng như vậy sẽ mang đến lợi ích cụ thể nào trong việc phát triển xe tự hành?

Nvidia cho rằng những hệ thống siêu máy tính như DGX SuperPOD sẽ hỗ trợ AI sáng tạo ra các phương thức mới và chính xác hơn trong việc tính khoảng cách giữa các vật thể trong không gian ba chiều để qua đó, các phương tiện tự hành có thể dễ dàng dự đoán và ngăn chặn những tình huống va chạm có thể xảy ra.

Nvidia giải thích một số lĩnh vực chính mà phương pháp mới này giúp cải thiện sự an toàn như sau:

"Chúng tôi sử dụng mạng thần kinh tích chập và dữ liệu thu được từ một hệ thống camera phía trước. DNN được đào tạo để dự đoán khoảng cách từ chiếc xe đến các vật thể bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến radar và lidar như một dạng thông tin thực tế. Các kỹ sư biết thông tin này là chính xác bởi vì phản xạ trực tiếp của tín hiệu radar và lidar có thể chỉ ra chính xác khoảng cách đến vật thể, bất kể cấu trúc liên kết đường bộ ra sao".

Xác định khoảng cách đến vật thể - nhiệm vụ quan trọng nhất mà AI xe hơi phải đảm nhậnXác định khoảng cách đến vật thể - nhiệm vụ quan trọng nhất mà AI xe hơi phải đảm nhận

"Bằng cách huấn luyện các mạng thần kinh với dữ liệu radar và dữ liệu lidar thay vì dựa vào giả định mặt đất bằng phẳng, chúng tôi giúp DNN có thể ước tính khoảng cách đến các vật thể từ một camera, ngay cả khi xe đang đi lên hoặc xuống một đoạn đường dốc".

Có vẻ như Nvidia đang nắm trong tay một số tiến bộ mới về trí tuệ nhân tạo trên cơ sở gần như hàng tuần. Điều này là bởi họ đã chế tạo thành công một trong những siêu máy tính mạnh nhất thế giới trong vòng chỉ 3 tuần. Khi bạn không phải chờ đợi lâu để xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ, điều đó có nghĩa là bạn sẽ có thể nhanh chóng thử nghiệm các ý tưởng mới và tìm ra giải pháp tối ưu nhanh hơn rất nhiều so với đối thủ. Các doanh nghiệp khác muốn được như vậy cũng không có gì khó, chỉ cần bỏ ra gần 42 triệu USD!

Thứ Bảy, 29/06/2019 08:55
51 👨 606