Nhà sản xuất chip Nvidia đã củng cố vị thế dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo của mình với việc ra mắt “siêu chip” mới, dịch vụ máy tính lượng tử và bộ công cụ mới giúp hiện thực hóa giấc mơ khoa học viễn tưởng là chế tạo robot hình người đa năng. Hãy cùng xem những đột phá mà Nvidia mới ra mắt và ý nghĩa của chúng.
Nvidia ra mắt nhiều công nghệ đột phá
Tại sự kiện hội nghị phát triển hàng năm của Nvidia mới diễn ra, tin tức khiến nhiều người chú ý là sự xuất hiện của loạt chip AI “Blackwell” được sử dụng cho các trung tâm dữ liệu cực kỳ đắt tiền nhằm đào tạo các mô hình AI tiên tiến như GPT, Claude và Gemini thế hệ mới.
Một phiên bản chip trong số đó mang tên Blackwell B200, là một bản nâng cấp so với chip AI H100 hiện có của Nvidia. Hãng này cho biết rằng việc huấn luyện một mô hình AI khổng lồ có dung lượng bằng GPT-4 sẽ cần khoảng 8.000 chip H100 và 15 megawatt điện – đủ để cung cấp năng lượng cho khoảng 30.000 hộ gia đình bình thường ở Anh. Nhưng với các chip mới, quá trình huấn luyện tương tự chỉ cần 2.000 chip B200 và 4MW điện năng. Điều này có thể giúp giảm mức tiêu thụ điện của ngành AI nói chung hoặc có thể dành lượng điện đó cho các mô hình AI mạnh hơn trong tương lai gần.
“Siêu chip” có gì đặc biệt hơn chip thường?
Bên cạnh B200, Nvidia còn công bố phiên bản thứ hai của dòng chip Blackwell được gọi là “siêu chip” GB200. Họ cho biết con chip này được tạo ra bằng cách ép hai chip B200 trên một bo mạch duy nhất cùng với CPU Grace của hãng, tạo ra một bộ chip có “hiệu suất gấp 30 lần” dành cho các hệ thống máy chủ trực tiếp vận hành các chatbot như Claude và ChatGPT chứ không chỉ là huấn luyện. Nvidia cho biết siêu chip này cũng hứa hẹn sẽ giảm mức tiêu thụ năng lượng tới 25 lần.
Việc kết hợp nhiều chip trên cùng một bảng mạch sẽ cải thiện hiệu quả xử lý bằng cách giảm thời gian các chip giao tiếp với nhau, cho phép chúng dành nhiều thời gian hơn để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ của chatbot.
Mạnh hơn cả siêu chip thì sao?
Nvidia còn tạo ra các hệ thống “khủng” hơn siêu chip, ví dụ như GB200 NVL72 là một giá đỡ máy chủ nguyên khối chứa 72 chip B200 được kết nối với nhau bằng số dây cáp dài tổng cộng khoảng 3 km. Nếu như vậy vẫn chưa đủ thì còn có DGX Superpod gồm 8 giá đỡ như trên kết hợp với nhau một cách nhỏ gọn nhưng có sức mạnh xử lý tương đương một trung tâm dữ liệu AI có kích thước bằng container.
Mức giá của các sản phẩm này không được tiết lộ tại sự kiện, nhưng có thể chắc chắn rằng không hề rẻ vì ngay cả thế hệ chip gần đây nhất của Nvidia cũng có giá khoảng 100.000 USD một chiếc.
Robot hình người sắp thành sự thật?
Dự án GR00T – dường như được đặt theo tên của người ngoài hành tinh dạng cây trong phim Marvel là Groot – là một mô hình nền tảng mới của Nvidia được phát triển để điều khiển robot hình người. Các mô hình nền tảng hiện nay, ví dụ như GPT-4 xử lý văn bản hay StableDiffusion tạo hình ảnh, là mô hình AI cơ bản mà trên đó có thể phát triển các mục đích sử dụng cụ thể. Chúng là bộ phận tốn kém và khó tạo ra nhất trong lĩnh vực AI, nhưng cũng là động lực tạo ra đổi mới vì chúng có thể được điều chỉnh cho phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể sau này.
Mô hình nền tảng của Nvidia dành cho robot sẽ giúp robot “hiểu ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chuyển động bằng cách quan sát hành động của con người – nhanh chóng học cách phối hợp, sự khéo léo và các kỹ năng khác để điều hướng, thích ứng và tương tác với thế giới thực”.
GR00T kết hợp với một công nghệ khác của Nvidia là Jetson Thor, một hệ thống chip được thiết kế đặc biệt để trở thành bộ não của robot. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một cỗ máy tự động có thể được hướng dẫn bằng giọng nói bình thường của con người để thực hiện các công việc ngoài đời thật, kể cả những việc mà nó chưa được huấn luyện cụ thể trước đó.
Máy tính lượng tử
Một trong số ít lĩnh vực hot hiện nay mà Nvidia không tham gia là điện toán đám mây lượng tử. Công nghệ này luôn là chủ đề nghiên cứu hấp dẫn và đã được tích hợp vào các sản phẩm của Microsoft và Amazon, giờ đây Nvidia cũng bắt đầu tham gia vào cuộc chơi.
Nhưng nền tảng đám mây của Nvidia sẽ không thực sự được kết nối với máy tính lượng tử. Thay vào đó, sản phẩm này là một dịch vụ sử dụng chip AI để mô phỏng máy tính lượng tử, với mục tiêu là cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm ý tưởng của họ mà không phải tốn chi phí truy cập vào máy tính lượng tử thật vốn rất hiếm và đắt tiền. Nhưng trong tương lai có thể Nvidia sẽ cung cấp quyền truy cập vào máy tính lượng tử của bên thứ ba thông qua nền tảng này.
Mời bạn xem thêm các bài liên quan:
- 8 dự án lớn của Apple được nhiều người kỳ vọng nhưng không thành hiện thực
- Kính Vision Pro của Apple: Thực tế tăng cường sẽ là xu hướng của thiết bị cá nhân?
Hãy theo dõi BlogAnChoi để cập nhật nhiều thông tin bổ ích nhé!
Bạn có đồng ý với bài viết của mình không? Hãy để lại bình luận cho mình biết nha!