Các công cụ từ bàn tính đến máy tính PC đánh dấu lịch sử tiến bộ của con người. Tuy nhiên, một trong những thành phần quan trọng nhất đã đẩy mạnh các phát triển khoa học và công nghiệp trong thời đại dữ liệu chính là điện toán AI (AI computing). Nó sử dụng các thuật toán học máy để tìm kiếm, học từ dữ liệu lớn và tạo ra những mẫu hình mới mà con người không thể làm được.
Ví dụ như American Express đã sử dụng điện toán AI để phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng, còn các bác sĩ đã sử dụng nó để tìm kiếm tế bào ung thư hoặc bất thường trong hình ảnh y tế. Đây là một trong những công nghệ quan trọng nhất trong thời đại dữ liệu vì nó cung cấp những khả năng phát hiện và xử lý dữ liệu mạnh mẽ hơn so với con người.
Điện toán AI trong 3 bước
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu – Các nhà khoa học dữ liệu sẽ xử lý dữ liệu bằng quy trình ETL với hỗ trợ từ Apache Spark 3.0 và GPU NVIDIA.
Bước 2: Chọn mô hình AI – Các nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế mô hình AI riêng hoặc chọn từ mô hình AI đã đào tạo sẵn của NVIDIA.
Bước 3: Sử dụng mô hình – Công ty sẽ chạy mô hình trên dữ liệu và sử dụng kết quả để hoạt động. NVIDIA cung cấp các công cụ tăng tốc quá trình này trên GPU và tài nguyên để sử dụng.
Ví dụ, NVIDIA TAO Toolkit có thể gộp ba bước thành một bằng cách sử dụng học chuyển, một cách tùy chỉnh mô hình AI đã tồn tại cho một ứng dụng mới mà không cần dữ liệu lớn. Ngoài ra, NVIDIA LaunchPad cung cấp cho người dùng đào tạo thực hành về cách triển khai các mô hình cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Trong Mô hình AI
Artificial Intelligence (AI) models sẽ tạo ra một mô hình giống như một tấm bánh lasagna toán học, được tạo bởi lớp các phương trình tuyến tính. Trong đó, deep learning là dạng phổ biến nhất với nhiều lớp được tạo bởi tấm phương trình xác suất. Tính toán AI tìm kiếm mẫu bằng cách nhân tấm phương trình trong từng lớp, vì vậy cần một máy tính với bộ xử lý nhanh và dung lượng lớn.
Nhờ NVIDIA đã cho ra mắt GPU đầu tiên năm 1999 cho các game 3D, công nghệ GPU đã được sử dụng cho các máy chủ đồ họa cho phim và máy tính toán siêu mạnh cho các lĩnh vực từ hoá học đến vật lý. Khi mạng trí tuệ nhân tạo xuất hiện, nhà nghiên cứu sử dụng GPU của NVIDIA để xử lý đồng thời. Ý tưởng trí tuệ nhân tạo đầu tiên được Alan Turing đề xuất năm 1947 và đã trở thành sự thật năm 2012 khi một mạng trí tuệ nhân tạo đánh bại tất cả các đối thủ trong cuộc thi giải xổ số tự động.
Khám phá tương lai của Lập trình Trò chuyện với AI – đến lúc này và đến đây! Trò chuyện với AI đang trở thành một xu hướng, với những tính năng tuyệt vời như phân tích động từ và đọc tin nhắn trong khi bạn lái xe. Các mô hình ngôn ngữ tự nhiên đang được tìm kiếm và áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả khám phá thuốc, dịch thuật, tự động hóa trung tâm gọi điện và nhiều nữa. Sức mạnh của AI đang hiển nhiên trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả trò chơi video, với NVIDIA DLSS kết hợp với AI để cung cấp trải nghiệm chơi game mượt mà và tiên tiến hơn. Và đó chỉ là bắt đầu của tương lai sức mạnh của AI. Lĩnh vực đồ họa nơ-ron sẽ tạo ra một thế giới ảo để được gắn vào internet 3D. Chào mừng bạn đến với thế giới tương lai của AI!
Hôm nay, các công ty như Landing AI, được sáng lập bởi nhà học máy Andrew Ng, đang áp dụng AI và nhìn máy tính để tăng efisiensi sản xuất. Và AI đang mang đến nhìn máy tính giống con người đến các môn thể thao, thành phố thông minh và nhiều hơn nữa.
Khám phá Lập trình Trò chuyện với AI
Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của AI đã phát triển mạnh mẽ sau khi mô hình transformer được phát minh năm 2017. Nó đã đem đến kỹ thuật học máy “sự chú ý”, cho phép ghi lại nội dung trong dữ liệu liên tục như văn bản và giọng nói.
Các trò chuyện với AI đang rất phổ biến trong cuộc sống hiện đại. Nó có thể phân tích câu mà người dùng gõ vào hộp tìm kiếm hoặc đọc tin nhắn trong khi bạn lái xe và cung cấp việc viết lời trả lời tự động.
Không chỉ dừng lại ở đó, AI còn đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khám phá thuốc, dịch thuật, chatbot, phát triển phần mềm, tự động hoá trung tâm gọi điện và rất nhiều hơn nữa.
Sức mạnh của AI đang được thể hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm một số lĩnh vực mà người ta không ngờ tới.
Các trò chơi video gần đây đạt đến mức độ tương tự thực tế mới bằng cách sử dụng trạng thái thời gian thực về đổi chiếu và NVIDIA DLSS, kết hợp sử dụng AI để cung cấp trải nghiệm chơi game mượt mà trên nền tảng GeForce RTX.
Đó chỉ là bắt đầu. Lĩnh vực xuất hiện của đồ họa nơ-ron sẽ tăng tốc quá trình tạo ra thế giới ảo để được đổ vào tổng thể của internet 3D.
Use Cases for AI Computing
Cars, Factories and Warehouses
Các nhà sản xuất xe hơi đang tập trung vào việc tạo ra trải nghiệm lái xe đầy tinh tế với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Điều này sẽ giúp tăng cấp độ mượt mà và an toàn khi lái xe, cũng như cung cấp cho hành khách nhiều tính năng giải trí thông minh hơn. Mercedes-Benz đang hợp tác với NVIDIA để phát triển các xe điều khiển bằng phần mềm, với máy tính trung tâm NVIDIA DRIVE Orin làm nền tảng hỗ trợ. Để đảm bảo tính an toàn, các hệ thống sẽ được kiểm tra và xác nhận tại trung tâm dữ liệu sử dụng phần mềm DRIVE Sim. Tại CES, Mercedes-Benz cũng đã thông báo sử dụng công nghệ Omniverse để thiết kế và kế hoạch sản xuất và lắp ráp các trang thiết bị tại các địa điểm trên toàn thế giới.
Các công ty đang muốn tăng cường hiệu suất và an toàn trong quá trình sản xuất, và BMW Group là một trong số đó. Họ đang sử dụng kỹ thuật AI để tạo ra mô hình số hữu hiệu cho nhà máy của mình trong NVIDIA Omniverse, nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất. Cùng với đó, các công ty lớn tiêu dùng như PepsiCo cũng đang tiến hành cải tiện tại trung tâm vận chuyển của họ.
Trong môi trường sản xuất và kho hàng, robot tự động đang giúp cải thiện hiệu suất sản xuất và quản lý logistic. Nhiều trong số chúng được nâng cấp bởi NVIDIA Jetson AI và được đào tạo bằng AI qua mô phỏng với Isaac Sim của NVIDIA.
Trong năm 2022, việc cắt cỏ và kéo máy trở nên tự động với sự giúp đỡ của AI. Startup Monarch Tractor tại Livermore, California đã giới thiệu một xe điện điều khiển bởi AI cho nông nghiệp, trong khi Scythe tại Boulder, Colorado đã ra mắt M.52 – một máy cắt cỏ tự động với tám camera và hơn mười hai cảm biến.
Số lượng các trường hợp sử dụng tính toán AI là tất yếu và đa dạng. AI đang được sử dụng trong một loạt các lĩnh vực, từ bảo mật mạng đến y tế, từ ngân hàng đến cửa hàng bán lẻ và giao thông.
Securing Networks, Sequencing Genes
Số lượng và đa dạng các trường hợp sử dụng cho tính toán AI là kinh ngạc.
Phần mềm bảo mật mạng sử dụng các kỹ thuật dựa trên AI như dấu vân tay kỹ thuật số để phát hiện các mối đe dọa lừa đảo và các mối đe dọa mạng một cách nhanh chóng.
Trong y tế, những nhà nghiên cứu đã ghi nhận một kỷ lục trong tháng 1 năm 2022 khi chuẩn đoán toàn bộ gen trong ít hơn 8 giờ với sự hỗ trợ của tính toán AI. Công việc của họ (được mô tả trong video dưới đây) có thể dẫn đến các phương pháp điều trị cho các bệnh tật gen rắc rối.
Tính toán AI đang được sử dụng trong ngân hàng, cửa hàng bán lẻ và bưu điện. Nó cũng được sử dụng trong mạng viễn thông, giao thông và năng lượng.
Ví dụ, video dưới đây cho thấy cách Siemens Gamesa sử dụng mô hình AI để mô phỏng các nông trại gió và tăng cường sản lượng năng lượng.
Tình hình tiên tiến trong kỹ thuật tính toán AI không ngừng tạo ra các cơ hội để phát triển các giải pháp mạnh mẽ hơn. Năm 2022, các mô hình difusión trở nên phổ biến vì năng lực của chúng để chuyển đổi các mô tả văn bản sang hình ảnh sáng tạo. Dự đoán là các mô hình này sẽ được áp dụng cho mục đích đa dạng và sẽ mở rộng tầm nhìn cho việc tính toán AI.
Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, Điện toán Hiệu năng cao (HPC) cho AI với kinh nghiệm kinh doanh phần cứng từ năm 2005. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite (2022) chính thức của NVIDIA cho các hệ thống DGX (DGX A100, DGX Station A100) và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).
Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?
Bài viết liên quan
- GPUDirect RDMA là gì?
- GPUDirect Storage là gì?
- Hyperscale computing: Làm cách nào để đạt được năng lực điện toán quy mô lớn tốt hơn
- AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
- Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
- Cluster Computing – Thế nào là điện toán cụm?