"Định luật Moore" tiếp theo có thể lý giải tại sao NVIDIA mua ARM

Chắc chắn, Intel là một cái tên rất quen thuộc với hầu hết chúng ta, dẫu vậy, không phải ai cũng biết đến Gordon Moore – đồng sáng lập Intel.

Thành tựu lớn nhất chính là nghiên cứu mà ông đã thực hiện vào những năm 1960. Nó được đặt tên là Định luật Moore và có mô tả rằng: "Số lượng transistor trên mỗi đơn vị inch² sẽ tăng lên gấp đôi sau mỗi năm". (1 inch² = 645,16 mm²).

Điều này giúp các nhà sản xuất đưa ra một lộ trình cũng như mục tiêu phù hợp. TSMC, xưởng đúc độc lập lớn nhất thế giới, đã nhét hơn 52 triệu transistor vào mỗi mm² (mm vuông) trên những con chip được sản xuất dựa trên tiến trình 10nm (chẳng hạn như Snapdragon 835 ra mắt vào năm 2017). Nền tảng di động Snapdragon 865, vốn xuất hiện nhiều trên các flagship Android năm nay, được sản xuất trên tiến trình 7nm với gần 100 triệu transistor trên mỗi mm².

"Định luật Huang" có thể là mục đích đứng sau đề xuất mua lại ARM Holdings

Tiến trình 5nm mới, được sử dụng để sản xuất chipset A14 của Apple, sẽ có khoảng 171,3 triệu transistor trên mỗi mm². Con chip này vừa được Apple giới thiệu mới đây và sẽ trang bị trên chiếc tablet iPad Air thế hệ 4. Dự kiến, nó cũng sẽ xuất hiện bên trong tất cả các mẫu iPhone 12 5G của Apple ra mắt trong năm nay. Con chip này chứa tổng số 11,8 triệu transistor, cao hơn kha khá so với con số 8,5 triệu transistor bên trong A13 Bionic của dòng iPhone 11. Trên thực tế, số lượng transistor trên chip càng lớn thì con chip sẽ càng mạnh và tiết kiệm năng lượng.

Cả TSMC và Samsung, 2 xưởng đúc độc lập đứng đầu thế giới, đều đã có lộ trình cho 2nm. Những điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta đi đến phần cuối của Định luật Moore? Phóng viên Christopher Mims của Wall Street Journal đã có câu trả lời: Định luật Huang. Nó được đặt tên theo Jensen Huang – Đồng sáng lập cũng như Giám đốc điều hành của NVIDIA. Định luật Huang mô tả rằng, các con chip được trang bị Trí tuệ Nhân tạo (AI) sẽ có hiệu năng gấp đôi mỗi năm. Cải tiến này có thể được áp dụng cho cả phần mềm và phần cứng theo thời gian. Bill Dally, nhà khoa học lớn và là Phó Chủ tịch Nghiên cứu cấp cao tại NVIDIA, cho biết rằng, từ tháng 11/2012 đến tháng 5/2020, hiệu năng của một số con chip NVIDIA AI đã tăng 3127 lần. Điều đó chứng tỏ "định luật này" hoạt động tốt hơn của Gordon Moore. TuSimple, một công ty liên quan đến xe tải tự lái, cho rằng, hiệu năng đang tăng gấp đôi mỗi năm đối với những hệ thống do NVIDIA cung cấp.

Các chip GPU, thứ mang đến tiếng tăm cho NVIDIA, có thể xử lý nhiều tác vụ khác nhau cùng một lúc. CPU, hoặc Bộ xử lý trung tâm, sẽ xử lý nhanh các tác vụ đơn lẻ tốt hơn. Một số tác vụ, bao gồm cả những tác vụ liên quan đến AI, có thể được xử lý nhanh hơn nhiều nhờ chip GPU, sử dụng ít hơn năng lượng hơn. Và khi AI chuyển từ đám mây sang mục đích sử dụng trên thiết bị, ARM Holdings là một trong những công ty đi đầu trong việc cung cấp các thành phần cần thiết. Và điều đó có thể giải thích cho nguyên nhân đứng sau nỗ lực mua lại công ty này với giá 40 tỉ USD của NVIDIA.

Tuy nhiên, có một số lưu ý. Sức mạnh xử lý có sẵn từ GPU không thể áp dụng trong mọi tình huống. Xiaodi Hou, Đồng sáng lập và Giám đốc Công nghệ của TuSimple, lưu ý rằng, ngay cả những mảng kinh doanh phụ thuộc nhiều vào AI như xe tải tự lại, hầu hết mã của hệ thống đều yêu cầu sử dụng CPU. Và giống như Định luật Moore, sẽ đến lúc Định luật Huang không còn khả thi nữa. Bên cạnh đó, có khả năng phải mất gần 1 thập kỷ để Định luật Huang trở nên hữu dụng, nhưng nó sẽ không được sử dụng rộng rãi như Định luật Moore đã và đang được duy trì. Và đến thời điểm các nhà sản xuất cần phải thay thế Định luật Moore, hi vọng sẽ có một thứ gì đó có khả năng phổ biến rộng rãi hơn được phát triển cho tương lai dài phía trước. Tuy nhiên, chắc chắn rằng, NVIDIA phải có lý do chính đáng mới dám chi 40 tỉ USD để mua lại ARM.

Minh Hùng theo Phone Arena