Nvidia là cái tên hot nhất trong giới công nghệ thời gian gần đây

Một điều thú vị đã xảy ra gần đây tại một sân vận động thể thao lớn ở San Jose, bang California của Mỹ và được một số người mô tả là “đại nhạc hội AI”. Khoảng 11.000 người đã tập trung tại San Jose để nghe bài phát biểu quan trọng tại một hội nghị công nghệ với nhân vật chính là Jensen Huang, người sáng lập hãng sản xuất chip máy tính Nvidia và hiện được coi là “Taylor Swift” của Thung lũng Silicon.

Mặc chiếc áo khoác da thông thường và giày thể thao đế trắng, Jensen Huang đã mang đến một màn trình diễn ấn tượng kéo dài 50 phút gợi nhớ đến Steve Jobs thời hoàng kim, mặc dù cách diễn đạt kém mượt mà hơn một chút. Tương tự, mọi người cũng nhớ lại những fanboy từng xếp hàng nhiều giờ để được phép tham dự những sự kiện của Jobs.

Huang là một diễn giả hấp dẫn và ông đã xây dựng được một công ty đáng chú ý kể từ năm 1993, khi ông lần đầu tiên phác thảo ý tưởng của mình về Nvidia tại một quán ăn ở Thung lũng Silicon. Và khán giả ngưỡng mộ ông vì họ coi ông như một người nhìn thấy tương lai từ rất lâu trước họ, và hy vọng những sự kiện như thế này có thể gợi ý những gì có thể xảy ra tiếp theo.

Và họ đã không thất vọng. Đột phá mới của Nvidia là chip Blackwell B200 gồm 208 tỷ bóng bán dẫn và phiên bản nâng cấp là một giá đỡ có sức mạnh tương đương một siêu máy tính kích thước lớn. Chứng kiến cảnh tượng này, ý nghĩ hiện lên trong đầu mọi người là: làm thế nào mà một công ty nhỏ chuyên sản xuất card đồ họa cho game thủ lại trở thành công ty có giá trị lớn thứ 3 trên hành tinh? Và làm thế nào mà điều đó lại diễn ra nhanh chóng đến vậy? Vào tháng 10 năm 2022, Nvidia chỉ có giá trị 278 tỷ USD nhưng ở thời điểm hiện tại đã tăng lên 2,3 nghìn tỷ USD, chỉ đứng sau Apple và Microsoft.

Điều gì giúp Nvidia phát triển thần tốc trở thành công ty lớn thứ 3 thế giới?

Đó là một câu chuyện hay và chắc chắn đã có người đang lên kịch bản cho một bộ phim chuyển thể. Nhưng ngay từ đầu Nvidia đã là một công ty rất giỏi trong việc dự đoán nhu cầu của một nhóm người dùng đặc biệt – các game thủ, và cuối cùng họ nhận ra rằng khi phát triển các bộ xử lý có thể đáp ứng nhu cầu chơi game thì họ cũng tạo ra một loại sản phẩm mới: bộ xử lý đồ họa (GPU) có thể thực hiện nhiều phép tính song song, trái ngược với các CPU thông thường thực hiện tính toán một cách tuần tự.

Thời điểm quan trọng đến vào năm 2013, khi Huang nhận thấy rằng GPU có thể hữu ích cho một công nghệ AI mới gọi là học máy (machine learning), và từ đó công ty được chuyển hướng tập trung vào lĩnh vực này. Đó là một quyết định táo bạo vào thời điểm đó và các nhà đầu tư Phố Wall ban đầu cho rằng nó thật ngu ngốc. Nhưng khi AI và học máy trở nên ngày càng phổ biến và rất cần các hệ thống xử lý song song để thực hiện việc tính toán phức tạp thì Nvidia giống như đã trúng số độc đắc.

Hiện tại nếu bạn muốn tạo ra hệ thống AI như vậy thì bạn cần sử dụng GPU của Nvidia, và sử dụng rất nhiều. Và quan trọng hơn là phải có cách để chúng hoạt động liền mạch với nhau, đó là một hệ điều hành. Một thiên tài phần mềm của Stanford tên là Ian Buck đã tạo ra hệ điều hành như vậy cho Huang, được gọi là CUDA (viết tắt của “tính toán kiến trúc thiết bị hợp nhất”). Kể từ đó việc mua bộ công cụ Nvidia trở thành điều hiển nhiên đối với bất kỳ ai có tham vọng tham gia lĩnh vực AI.

Đó là lý do Nvidia gần như trở thành nhà sản xuất duy nhất có sẵn nguồn công cụ cho cuộc đua lớn nhất trong lịch sử công nghệ – cuộc đua phát triển AI. Vào tháng 2/2024, công ty của Huang đã báo cáo doanh thu hàng quý kỷ lục là 22,1 tỷ USD, tăng 22% so với quý trước và tăng 265% so với một năm trước.

Chip Blackwell B200 là sản phẩm mới nhất của Nvidia, và trong bài phát biểu quan trọng của mình, Huang đã tiết lộ những khả năng phi thường của nó. Thậm chí ông ấy đã tung ra DGX GB200 NVL72, một siêu máy tính cực mạnh được trang bị 72 bộ xử lý Blackwell trong một hệ thống làm mát bằng nước. Những khách hàng tiềm năng của sản phẩm này có thể là những ông lớn như Google, Microsoft, Meta, Oracle, Tesla, Amazon và Dell – những công ty này cho biết rằng đã xếp hàng chờ mua.

Như vậy Jensen Huang quả thực đã nhìn thấy được tương lai và tận dụng cơ hội để phát triển. Chúng ta sẽ cùng chờ xem Nvidia sẽ đi đến đâu trong cuộc cách mạng công nghệ của thời đại này.

Mời bạn xem thêm các bài liên quan:

• Elon Musk nhận 2 “trái đắng” trong một ngày khi Tesla mất 30 tỷ USD trên sàn chứng khoán
• Nghi vấn tỷ phú Elon Musk làm từ thiện để phục vụ lợi ích cá nhân?

Hãy theo dõi BlogAnChoi để cập nhật nhiều thông tin bổ ích nhé!

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!