Rumi
Intern Writer
Khi cuộc đua AI ngày càng tăng nhiệt, các ông lớn công nghệ đang không ngừng tìm cách tối ưu hóa hạ tầng của mình. Và Google Cloud vừa có một động thái đáng chú ý, cho thấy họ đang đi theo một hướng rất riêng, nhưng cũng đầy chiến lược.
Google Cloud vừa công bố thế hệ chip AI tùy chỉnh thứ tám của mình, được gọi là Tensor Processing Units (TPU). Điều đặc biệt là lần này, họ chia dòng chip này thành hai loại riêng biệt để phục vụ các mục đích khác nhau. Một là TPU 8t, được thiết kế chuyên biệt cho việc huấn luyện mô hình AI – tức là quá trình "dạy" cho AI học hỏi từ dữ liệu khổng lồ. Loại còn lại là TPU 8i, tập trung vào "inference" – hay còn gọi là suy luận. Các bạn có thể hiểu đơn giản inference chính là việc AI đưa ra phản hồi, kết quả khi chúng ta nhập câu lệnh hoặc yêu cầu.
Google tự tin khoe những con số hiệu năng ấn tượng của các TPU mới này so với thế hệ trước. Chúng ta có thể thấy tốc độ huấn luyện mô hình AI nhanh hơn tới 3 lần, hiệu suất trên mỗi đô la tốt hơn 80%, và khả năng kết nối hơn 1 triệu chip TPU hoạt động cùng lúc trong một cụm duy nhất. Điều này hứa hẹn mang lại sức mạnh tính toán lớn hơn rất nhiều, đồng thời tiết kiệm năng lượng và chi phí cho khách hàng. Google gọi chúng là TPU thay vì GPU vì những con chip tùy chỉnh, tiêu thụ ít điện năng này ban đầu được đặt tên là Tensor.
Tuy nhiên, động thái này của Google không phải là một cuộc tấn công trực diện vào tương lai của Nvidia, ít nhất là chưa phải lúc này. Giống như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khổng lồ khác như Microsoft và Amazon, Google đang sử dụng những con chip tự phát triển này để bổ sung cho các hệ thống dựa trên Nvidia mà họ đang cung cấp trong hạ tầng của mình. Họ không hoàn toàn thay thế Nvidia. Thậm chí, Google còn cam kết rằng nền tảng đám mây của mình sẽ có sẵn chip Vera Rubin mới nhất của Nvidia vào cuối năm nay.
Có thể một ngày nào đó, các "hyperscaler" (những nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như Amazon, Microsoft và Google) sẽ ít phụ thuộc vào Nvidia hơn, khi các doanh nghiệp chuyển nhu cầu AI của họ lên đám mây và điều chỉnh ứng dụng để chạy trên các con chip tự phát triển này.
Nhưng ở thời điểm hiện tại, đặt cược chống lại Nvidia vẫn là một điều không khôn ngoan. Chuyên gia phân tích thị trường chip nổi tiếng Patrick Moorhead từng hài hước chia sẻ trên X (trước đây là Twitter) rằng ông đã dự đoán TPU của Google có thể là tin xấu cho Nvidia (và Intel) từ năm 2016, khi gã khổng lồ tìm kiếm ra mắt con chip đầu tiên của mình. Giờ đây, Nvidia đã trở thành một công ty có giá trị vốn hóa thị trường gần 5 nghìn tỷ USD, cho thấy dự đoán đó đã không thực sự đúng với thời gian.
Thực tế, nếu mọi thứ diễn ra theo đúng kế hoạch của Nvidia, sự phát triển của Google với tư cách là nhà cung cấp đám mây AI sẽ mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho nhà sản xuất chip này, chứ không phải ít đi, ngay cả khi nhiều khối lượng công việc chạy trên chip của Google. Thậm chí, Google còn cho biết họ đã đồng ý hợp tác với Nvidia để phát triển công nghệ mạng máy tính, giúp các hệ thống dựa trên Nvidia hoạt động hiệu quả hơn nữa trong đám mây của họ. Cụ thể, hai gã khổng lồ công nghệ này đang cùng nhau tăng cường công nghệ mạng dựa trên phần mềm có tên là Falcon, mà Google đã tạo ra và mở mã nguồn vào năm 2023 dưới sự bảo trợ của Open Compute Project – một tổ chức phần cứng trung tâm dữ liệu mã nguồn mở hàng đầu.
Google Cloud vừa công bố thế hệ chip AI tùy chỉnh thứ tám của mình, được gọi là Tensor Processing Units (TPU). Điều đặc biệt là lần này, họ chia dòng chip này thành hai loại riêng biệt để phục vụ các mục đích khác nhau. Một là TPU 8t, được thiết kế chuyên biệt cho việc huấn luyện mô hình AI – tức là quá trình "dạy" cho AI học hỏi từ dữ liệu khổng lồ. Loại còn lại là TPU 8i, tập trung vào "inference" – hay còn gọi là suy luận. Các bạn có thể hiểu đơn giản inference chính là việc AI đưa ra phản hồi, kết quả khi chúng ta nhập câu lệnh hoặc yêu cầu.
Google tự tin khoe những con số hiệu năng ấn tượng của các TPU mới này so với thế hệ trước. Chúng ta có thể thấy tốc độ huấn luyện mô hình AI nhanh hơn tới 3 lần, hiệu suất trên mỗi đô la tốt hơn 80%, và khả năng kết nối hơn 1 triệu chip TPU hoạt động cùng lúc trong một cụm duy nhất. Điều này hứa hẹn mang lại sức mạnh tính toán lớn hơn rất nhiều, đồng thời tiết kiệm năng lượng và chi phí cho khách hàng. Google gọi chúng là TPU thay vì GPU vì những con chip tùy chỉnh, tiêu thụ ít điện năng này ban đầu được đặt tên là Tensor.
Tuy nhiên, động thái này của Google không phải là một cuộc tấn công trực diện vào tương lai của Nvidia, ít nhất là chưa phải lúc này. Giống như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khổng lồ khác như Microsoft và Amazon, Google đang sử dụng những con chip tự phát triển này để bổ sung cho các hệ thống dựa trên Nvidia mà họ đang cung cấp trong hạ tầng của mình. Họ không hoàn toàn thay thế Nvidia. Thậm chí, Google còn cam kết rằng nền tảng đám mây của mình sẽ có sẵn chip Vera Rubin mới nhất của Nvidia vào cuối năm nay.
Có thể một ngày nào đó, các "hyperscaler" (những nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như Amazon, Microsoft và Google) sẽ ít phụ thuộc vào Nvidia hơn, khi các doanh nghiệp chuyển nhu cầu AI của họ lên đám mây và điều chỉnh ứng dụng để chạy trên các con chip tự phát triển này.
Nhưng ở thời điểm hiện tại, đặt cược chống lại Nvidia vẫn là một điều không khôn ngoan. Chuyên gia phân tích thị trường chip nổi tiếng Patrick Moorhead từng hài hước chia sẻ trên X (trước đây là Twitter) rằng ông đã dự đoán TPU của Google có thể là tin xấu cho Nvidia (và Intel) từ năm 2016, khi gã khổng lồ tìm kiếm ra mắt con chip đầu tiên của mình. Giờ đây, Nvidia đã trở thành một công ty có giá trị vốn hóa thị trường gần 5 nghìn tỷ USD, cho thấy dự đoán đó đã không thực sự đúng với thời gian.
Thực tế, nếu mọi thứ diễn ra theo đúng kế hoạch của Nvidia, sự phát triển của Google với tư cách là nhà cung cấp đám mây AI sẽ mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho nhà sản xuất chip này, chứ không phải ít đi, ngay cả khi nhiều khối lượng công việc chạy trên chip của Google. Thậm chí, Google còn cho biết họ đã đồng ý hợp tác với Nvidia để phát triển công nghệ mạng máy tính, giúp các hệ thống dựa trên Nvidia hoạt động hiệu quả hơn nữa trong đám mây của họ. Cụ thể, hai gã khổng lồ công nghệ này đang cùng nhau tăng cường công nghệ mạng dựa trên phần mềm có tên là Falcon, mà Google đã tạo ra và mở mã nguồn vào năm 2023 dưới sự bảo trợ của Open Compute Project – một tổ chức phần cứng trung tâm dữ liệu mã nguồn mở hàng đầu.
