Sức mạnh tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang thu hút sự chú ý đến các giá trị chưa được khai thác nằm trong số lượng dữ liệu to lớn mà các tổ chức đã tích lũy trong những năm gần đây. Tuy nhiên, việc xử lý số lượng lớn dữ liệu như vậy trong lịch sử đòi hỏi không chỉ rất nhiều sức mạnh tính toán mà còn cần rất nhiều thời gian, thứ mà các công ty, tổ chức đang muốn rút ngắn khi họ tìm kiếm lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, với các hệ thống máy tính được trang bị bộ tăng tốc xử lý đồ họa (Graphic Processing Unit, GPU), ngành công nghệ thông tin (CNTT) có một sự thay thế mới, hiệu suất cao hơn, hiệu quả hơn.
Trước đây, nhiều dự án có sử dụng lượng lớn dữ liệu thường dựa vào cơ sở hạ tầng chuyên sâu qua CPU để trích xuất giá trị hữu dụng từ dữ liệu. Qua nhiều năm, các nhà cung cấp phần cứng máy tính tập trung vào việc tăng tốc độ CPU (để tính toán nhiều hơn trong thời gian ngắn hơn). Điều này tạo ra những bất cập, trong đó bao gồm việc sử dụng năng lượng nhiều hơn và sinh nhiệt lớn hơn.
Sử dụng giải pháp điện toán được tăng tốc dựa trên GPU, sử dụng GPU kết hợp với CPU, cho phép GPU xử lý càng nhiều mã ứng dụng xử lý song song càng tốt, giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn và tạo ra dữ liệu hữu dụng nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn bao giờ hết. Điều này là vì một GPU duy nhất có thể cung cấp hiệu suất tương đương với hàng trăm CPU cho các workload nhất định.
GPU nhận các lệnh tiếp cận điện toán song song có độ lớn vượt quá CPU, cung cấp hàng ngàn lõi tính toán. Điều này có thể tăng tốc một số phần mềm lên gấp 100 lần so với CPU. Thêm vào đó, GPU đạt được khả năng tăng tốc này trong khi nó lại tiết kiệm điện năng và chi phí hơn đáng kể so với CPU.
Một số loại process có bản chất xử lý tuần tự vốn có và đạt được kết quả tốt nhất với CPU. Tuy nhiên, rất nhiều process ứng dụng khác lại thích hợp với xử lý song song có thể được hưởng lợi từ tài nguyên GPU. Vì lý do đó, việc sử dụng kết hợp CPU và GPU sẽ tận dụng lợi thế của cả hai công nghệ, khai thác khả năng xử lý tuần tự của thế hệ CPU mới nhất với khả năng xử lý theo cấp số nhân của các GPU hiệu năng hàng đầu.
Với điều kiện đơn vị thiết kế cho hệ thống của bạn có kinh nghiệm với việc xây dựng hệ thống dựa trên cả CPU và GPU và các hệ thống lưu trữ liên quan cần thiết cho cấp độ phân tích dữ liệu này, kết quả của việc chuyển sang chiến lược tăng tốc bằng GPU là hiệu suất vượt trội trên mọi chỉ số, thời gian tính toán nhanh hơn và giảm yêu cầu phần cứng.
Bạn có thể tham khảo các hệ thống xử lý dựa trên GPU do NTC cung cấp, để thấy rằng, các giải pháp GPU hiện nay đã rất phổ biến và ngày càng có nhiều nhà cung cấp hơn.
Điều này không chỉ cho kết quả ngay lập tức, mà chúng còn tạo ra lợi tức đầu tư (ROI) kéo dài trong tương lai. NVIDIA, nhà phát triển GPU hàng đầu, dự đoán rằng GPU sẽ giúp tăng tốc 1000 lần hiệu năng tính toán vào năm 2025. Sự gia tăng phụ thuộc vào GPU không thể tránh khỏi này có nghĩa là những người dùng sớm sẽ không chỉ có sức mạnh tính toán lớn hơn theo thời gian mà còn có biên độ chênh lệch lớn hơn theo thời gian so với các đối thủ không chuyển sang mô hình điện toán hỗ trợ bởi GPU.
Giải pháp điện toán dựa vào GPU phù hợp với các nhu cầu phân tích dữ liệu dung khối lớn, và đặc biệt lý tưởng cho các ứng dụng AI, vốn cần rất nhiều sức mạnh tính toán. Trên hết, sự cải tiến liên tục trong công nghệ GPU của NVIDIA và các nhà cung cấp khác và khai thác các kho dữ liệu khổng lồ hiện có để cải thiện thuật toán sẽ cho phép các tổ chức đã quen thuộc với điện toán tăng tốc GPU chuyển sang AI một cách trơn tru hơn.
Hiệu suất gia tăng của điện toán dựa vào GPU cũng có thể sẽ dẫn đường cho điện toán cạnh biên (edge computing). Với việc các giao thức mạng thế hệ mới sắp ra đời cho phép một thế giới điện toán suy luận tốc độ cao, độ trễ thấp ở vùng rìa, các nền tảng mạnh nhất và tiêu thụ năng lượng hiệu quả nhất sẽ được chọn cho các ứng dụng này một cách tự nhiên.
Giá trị liên quan đến AI này phụ thuộc vào việc tìm kiếm một đơn vị thiết kế hệ thống có kinh nghiệm trong cả mảng GPU và AI, đây có thể là một thách thức. Tuy nhiên, một khi bạn quyết định triển khai và có một hệ thống AI cân bằng, tận dụng tối đa khả năng của GPU, lợi nhuận từ công nghệ tiềm năng này sẽ còn mạnh mẽ hơn nữa.
Tại NTC – Thế Giới Máy Chủ, chúng tôi đã lập ra bộ phận Giải pháp Hệ thống với các chuyên viên có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phần cứng, IT. Đội ngũ của chúng tôi đã giúp nhiều khách hàng xây dựng các giải pháp GPU hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất.
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?
- Đánh giá GPU máy trạm: Nvidia RTX 6000 Ada Generation
- Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning
- So sánh các GPU Tensor Core của NVIDIA: B200, B100, H200, H100, A100
- NVIDIA giới thiệu nền tảng microservice Metropolis để chạy ứng dụng Edge AI trên Jetson