Phương Huyền
Moderator
Trong thế giới công nghệ, khi nhắc đến những sản phẩm gây sốt, người ta thường nghĩ ngay đến điện thoại thông minh hay máy chơi game. Tuy nhiên, năm nay, giới công nghệ lại đang đổ dồn sự chú ý vào một linh kiện máy tính ít ai biết đến: bộ vi xử lý H100. Chính H100 đã tạo nên một thế hệ công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới, hứa hẹn sẽ thay đổi toàn bộ ngành công nghiệp và đưa Nvidia Corp vượt qua Apple Inc, trở thành công ty giá trị thứ hai thế giới.
Nvidia H100 là gì?
Chip Nvidia H100. Ảnh: Bloomberg
H100, được đặt theo tên của nhà khoa học máy tính Grace Hopper, là phiên bản nâng cấp của bộ xử lý đồ họa (GPU) thường thấy trong PC, giúp game thủ có trải nghiệm hình ảnh chân thực nhất. Nó tích hợp công nghệ biến các cụm chip Nvidia thành một đơn vị duy nhất, có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tính toán với tốc độ cao. Điều này khiến H100 trở thành lựa chọn hoàn hảo cho việc huấn luyện các mạng thần kinh - nền tảng của AI tạo sinh - một công việc đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn. Được thành lập năm 1993, Nvidia đã tiên phong trong thị trường này với các khoản đầu tư từ gần hai thập kỷ trước, khi công ty đặt cược rằng khả năng xử lý song song sẽ khiến chip của họ có giá trị trong các ứng dụng ngoài chơi game.
Điều gì làm nên sự đặc biệt của H100?
Các nền tảng AI tạo sinh học cách hoàn thành các nhiệm vụ như dịch văn bản, tóm tắt báo cáo và tổng hợp hình ảnh bằng cách tiếp thu lượng lớn tài liệu có sẵn. Chúng càng tiếp xúc nhiều, càng trở nên giỏi hơn trong việc nhận dạng giọng nói của con người hay viết thư xin việc. Quá trình này diễn ra thông qua thử và sai, thực hiện hàng tỷ lần thử nghiệm để đạt được trình độ thành thạo, và tiêu tốn một lượng lớn sức mạnh tính toán. Nvidia cho biết H100 nhanh hơn gấp bốn lần so với phiên bản tiền nhiệm A100 trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và nhanh hơn 30 lần trong việc phản hồi các yêu cầu của người dùng. Kể từ khi ra mắt H100 vào năm 2023, Nvidia đã công bố các phiên bản H200, Blackwell B100 và B200 với tốc độ thậm chí còn nhanh hơn. Đối với các công ty đang chạy đua để huấn luyện LLM thực hiện các nhiệm vụ mới, lợi thế về hiệu suất ngày càng tăng này là rất quan trọng.
Nvidia đã trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực AI như thế nào?
Công ty có trụ sở tại Santa Clara, California này là công ty hàng đầu thế giới về chip đồ họa - những bộ phận của máy tính tạo ra hình ảnh mà bạn nhìn thấy trên màn hình. Những chip mạnh nhất được xây dựng với hàng trăm lõi xử lý, thực hiện nhiều luồng tính toán đồng thời, mô hình hóa các kết xuất 3D phức tạp như bóng đổ và phản xạ. Các kỹ sư của Nvidia nhận ra vào đầu những năm 2000 rằng họ có thể tái sử dụng các bộ tăng tốc đồ họa này cho các ứng dụng khác, bằng cách chia các nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn và sau đó xử lý chúng cùng một lúc. Các nhà nghiên cứu AI đã phát hiện ra rằng công việc của họ cuối cùng có thể được thực hiện một cách thực tế bằng cách sử dụng loại chip này.
Nvidia có đối thủ cạnh tranh thực sự nào không?
Nvidia hiện kiểm soát khoảng 92% thị trường GPU trung tâm dữ liệu, theo công ty nghiên cứu thị trường IDC. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn như AWS của Amazon.com Inc., Google Cloud của Alphabet Inc. và Azure của Microsoft Corp. đang cố gắng phát triển chip riêng của mình, cũng như các đối thủ của Nvidia là Advanced Micro Devices Inc. và Intel Corp. Tuy nhiên, những nỗ lực này chưa đạt được nhiều tiến bộ trên thị trường bộ tăng tốc AI, và sự thống trị ngày càng tăng của Nvidia đã trở thành mối quan tâm đối với các cơ quan quản lý ngành.
Nvidia đã duy trì vị thế dẫn đầu như thế nào?
Nvidia đã cập nhật các sản phẩm của mình, bao gồm cả phần mềm hỗ trợ phần cứng, với tốc độ mà không công ty nào khác có thể sánh kịp. Công ty cũng đã nghĩ ra nhiều hệ thống cụm khác nhau, giúp khách hàng mua H100 với số lượng lớn và triển khai chúng một cách nhanh chóng. Các chip như bộ xử lý Xeon của Intel có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp hơn, nhưng chúng có ít lõi hơn và chậm hơn nhiều trong việc xử lý lượng thông tin khổng lồ thường được sử dụng để huấn luyện phần mềm AI.
AMD và Intel so với Nvidia thì sao?
AMD, nhà sản xuất chip đồ họa máy tính lớn thứ hai, đã ra mắt một phiên bản của dòng Instinct vào năm ngoái, nhắm vào thị trường mà các sản phẩm của Nvidia đang thống trị. Tại triển lãm Computex ở Đài Loan vào đầu tháng 6, Giám đốc điều hành AMD Lisa Su đã công bố phiên bản cập nhật của bộ xử lý AI MI300 sẽ được bán vào quý IV và cho biết các sản phẩm tiếp theo sẽ ra mắt vào năm 2025 và 2026, cho thấy cam kết của công ty đối với sản phẩm này. Intel hiện đang thiết kế chip dành cho khối lượng công việc AI, nhưng thừa nhận rằng hiện tại, nhu cầu về chip đồ họa trung tâm dữ liệu đang tăng nhanh hơn so với các đơn vị xử lý vốn là thế mạnh truyền thống của họ.
Nvidia đang lên kế hoạch phát hành sản phẩm gì tiếp theo?
Jensen Huang, CEO Nvidia đang là một trong những người được săn đón nhiều nhất của thế giới công nghệ
Sản phẩm được mong đợi nhất là Blackwell, và Nvidia cho biết họ kỳ vọng sẽ thu được "rất nhiều" doanh thu từ dòng sản phẩm mới này trong năm nay. Trong khi đó, nhu cầu về phần cứng dòng H tiếp tục tăng. Giám đốc điều hành Jensen Huang đã đóng vai trò đại sứ cho công nghệ này và tìm cách lôi kéo các chính phủ, cũng như các doanh nghiệp tư nhân, mua sớm hoặc có nguy cơ bị tụt hậu so với những người nắm bắt AI. Nvidia cũng biết rằng một khi khách hàng chọn công nghệ của họ cho các dự án AI tạo sinh, họ sẽ dễ dàng bán các bản nâng cấp hơn so với các đối thủ cạnh tranh hy vọng thu hút người dùng.
Nvidia H100 là gì?
Chip Nvidia H100. Ảnh: Bloomberg
H100, được đặt theo tên của nhà khoa học máy tính Grace Hopper, là phiên bản nâng cấp của bộ xử lý đồ họa (GPU) thường thấy trong PC, giúp game thủ có trải nghiệm hình ảnh chân thực nhất. Nó tích hợp công nghệ biến các cụm chip Nvidia thành một đơn vị duy nhất, có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tính toán với tốc độ cao. Điều này khiến H100 trở thành lựa chọn hoàn hảo cho việc huấn luyện các mạng thần kinh - nền tảng của AI tạo sinh - một công việc đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn. Được thành lập năm 1993, Nvidia đã tiên phong trong thị trường này với các khoản đầu tư từ gần hai thập kỷ trước, khi công ty đặt cược rằng khả năng xử lý song song sẽ khiến chip của họ có giá trị trong các ứng dụng ngoài chơi game.
Điều gì làm nên sự đặc biệt của H100?
Các nền tảng AI tạo sinh học cách hoàn thành các nhiệm vụ như dịch văn bản, tóm tắt báo cáo và tổng hợp hình ảnh bằng cách tiếp thu lượng lớn tài liệu có sẵn. Chúng càng tiếp xúc nhiều, càng trở nên giỏi hơn trong việc nhận dạng giọng nói của con người hay viết thư xin việc. Quá trình này diễn ra thông qua thử và sai, thực hiện hàng tỷ lần thử nghiệm để đạt được trình độ thành thạo, và tiêu tốn một lượng lớn sức mạnh tính toán. Nvidia cho biết H100 nhanh hơn gấp bốn lần so với phiên bản tiền nhiệm A100 trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và nhanh hơn 30 lần trong việc phản hồi các yêu cầu của người dùng. Kể từ khi ra mắt H100 vào năm 2023, Nvidia đã công bố các phiên bản H200, Blackwell B100 và B200 với tốc độ thậm chí còn nhanh hơn. Đối với các công ty đang chạy đua để huấn luyện LLM thực hiện các nhiệm vụ mới, lợi thế về hiệu suất ngày càng tăng này là rất quan trọng.
Nvidia đã trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực AI như thế nào?
Công ty có trụ sở tại Santa Clara, California này là công ty hàng đầu thế giới về chip đồ họa - những bộ phận của máy tính tạo ra hình ảnh mà bạn nhìn thấy trên màn hình. Những chip mạnh nhất được xây dựng với hàng trăm lõi xử lý, thực hiện nhiều luồng tính toán đồng thời, mô hình hóa các kết xuất 3D phức tạp như bóng đổ và phản xạ. Các kỹ sư của Nvidia nhận ra vào đầu những năm 2000 rằng họ có thể tái sử dụng các bộ tăng tốc đồ họa này cho các ứng dụng khác, bằng cách chia các nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn và sau đó xử lý chúng cùng một lúc. Các nhà nghiên cứu AI đã phát hiện ra rằng công việc của họ cuối cùng có thể được thực hiện một cách thực tế bằng cách sử dụng loại chip này.
Nvidia có đối thủ cạnh tranh thực sự nào không?
Nvidia hiện kiểm soát khoảng 92% thị trường GPU trung tâm dữ liệu, theo công ty nghiên cứu thị trường IDC. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn như AWS của Amazon.com Inc., Google Cloud của Alphabet Inc. và Azure của Microsoft Corp. đang cố gắng phát triển chip riêng của mình, cũng như các đối thủ của Nvidia là Advanced Micro Devices Inc. và Intel Corp. Tuy nhiên, những nỗ lực này chưa đạt được nhiều tiến bộ trên thị trường bộ tăng tốc AI, và sự thống trị ngày càng tăng của Nvidia đã trở thành mối quan tâm đối với các cơ quan quản lý ngành.
Nvidia đã duy trì vị thế dẫn đầu như thế nào?
Nvidia đã cập nhật các sản phẩm của mình, bao gồm cả phần mềm hỗ trợ phần cứng, với tốc độ mà không công ty nào khác có thể sánh kịp. Công ty cũng đã nghĩ ra nhiều hệ thống cụm khác nhau, giúp khách hàng mua H100 với số lượng lớn và triển khai chúng một cách nhanh chóng. Các chip như bộ xử lý Xeon của Intel có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp hơn, nhưng chúng có ít lõi hơn và chậm hơn nhiều trong việc xử lý lượng thông tin khổng lồ thường được sử dụng để huấn luyện phần mềm AI.
AMD và Intel so với Nvidia thì sao?
AMD, nhà sản xuất chip đồ họa máy tính lớn thứ hai, đã ra mắt một phiên bản của dòng Instinct vào năm ngoái, nhắm vào thị trường mà các sản phẩm của Nvidia đang thống trị. Tại triển lãm Computex ở Đài Loan vào đầu tháng 6, Giám đốc điều hành AMD Lisa Su đã công bố phiên bản cập nhật của bộ xử lý AI MI300 sẽ được bán vào quý IV và cho biết các sản phẩm tiếp theo sẽ ra mắt vào năm 2025 và 2026, cho thấy cam kết của công ty đối với sản phẩm này. Intel hiện đang thiết kế chip dành cho khối lượng công việc AI, nhưng thừa nhận rằng hiện tại, nhu cầu về chip đồ họa trung tâm dữ liệu đang tăng nhanh hơn so với các đơn vị xử lý vốn là thế mạnh truyền thống của họ.
Nvidia đang lên kế hoạch phát hành sản phẩm gì tiếp theo?
Jensen Huang, CEO Nvidia đang là một trong những người được săn đón nhiều nhất của thế giới công nghệ
Sản phẩm được mong đợi nhất là Blackwell, và Nvidia cho biết họ kỳ vọng sẽ thu được "rất nhiều" doanh thu từ dòng sản phẩm mới này trong năm nay. Trong khi đó, nhu cầu về phần cứng dòng H tiếp tục tăng. Giám đốc điều hành Jensen Huang đã đóng vai trò đại sứ cho công nghệ này và tìm cách lôi kéo các chính phủ, cũng như các doanh nghiệp tư nhân, mua sớm hoặc có nguy cơ bị tụt hậu so với những người nắm bắt AI. Nvidia cũng biết rằng một khi khách hàng chọn công nghệ của họ cho các dự án AI tạo sinh, họ sẽ dễ dàng bán các bản nâng cấp hơn so với các đối thủ cạnh tranh hy vọng thu hút người dùng.
