Nvidia mở rộng chiến lược AI với ASIC – Không muốn phụ thuộc vào GPU

Nvidia không thể đứng im nhìn đối thủ vượt mặt mình với sự cạnh tranh gay gắt tăng lên từng ngày trong giới công nghệ trí tuệ nhân tạo. Chính vì vậy, ông lớn card đồ họa đã đi trước nhân loại khi mạnh dạn nghiên cứu và đầu tư vào ASIC – một loại vi mạch mới thay thế cho GPU trong tương lai!

Nvidia và sự thay đổi chiến lược trong lĩnh vực AI

Nvidia từ lâu đã là một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực sản xuất GPU, đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng AI và trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của AI và nhu cầu tối ưu hóa phần cứng, GPU truyền thống dần bộc lộ những hạn chế. Để duy trì lợi thế cạnh tranh, Nvidia đã mở rộng chiến lược sang phát triển các bộ xử lý ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), giúp nâng cao hiệu suất tính toán và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.

ASIC – Xu hướng công nghệ mới trong AI

Trong thời đại AI phát triển mạnh mẽ, nhu cầu về các giải pháp phần cứng tối ưu ngày càng trở nên cấp thiết. GPU tuy vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý AI nhưng bắt đầu bộc lộ những hạn chế nhất định, đặc biệt là về hiệu suất và tiêu thụ năng lượng. 

Trước thực tế đó, ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) đã nổi lên như một lựa chọn đầy hứa hẹn, giúp cải thiện tốc độ xử lý và giảm thiểu chi phí vận hành. Vậy ASIC là gì và tại sao nó lại thu hút sự quan tâm của các ông lớn công nghệ như Nvidia? Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về xu hướng công nghệ mới này.

Mua server chính hãng fullbox tại website Máy Chủ Việt

ASIC là gì và tại sao lại quan trọng?

ASIC là vi mạch chuyên dụng được thiết kế để xử lý một nhiệm vụ cụ thể với hiệu suất cao và mức tiêu thụ năng lượng tối ưu. Khác với GPU có thể thực hiện nhiều loại tác vụ khác nhau, ASIC tập trung vào một nhiệm vụ duy nhất, giúp cải thiện tốc độ và hiệu suất của các ứng dụng AI. ASIC đặc biệt quan trọng trong bối cảnh AI ngày càng phát triển và yêu cầu khả năng xử lý mạnh mẽ hơn.

Lợi ích của ASIC trong AI

ASIC mang lại nhiều lợi thế so với GPU, đặc biệt là trong các ứng dụng AI đòi hỏi hiệu suất cao và tiêu thụ ít năng lượng:

• Tăng cường hiệu suất: Vì được thiết kế chuyên biệt, ASIC có thể xử lý tác vụ nhanh hơn so với GPU.
• Tiết kiệm năng lượng: GPU tiêu tốn nhiều điện năng hơn trong khi ASIC có thể tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng đáng kể.
• Chi phí vận hành thấp hơn: Do hiệu suất cao hơn và tiêu thụ ít điện năng, ASIC giúp giảm tổng chi phí vận hành của hệ thống AI.

Nvidia đầu tư mạnh mẽ vào chip AI tùy chỉnh

Nhằm hiện thực hóa tham vọng mở rộng chiến lược AI, Nvidia đã đầu tư đáng kể vào việc nghiên cứu và phát triển các bộ xử lý chuyên dụng. Công ty đã tuyển dụng hàng nghìn kỹ sư vi mạch trên toàn cầu và mở rộng các trung tâm R&D tại Mỹ, Đài Loan, và châu Âu.

CEO Jensen Huang đã nhiều lần nhấn mạnh rằng ASIC sẽ đóng vai trò quan trọng trong chiến lược dài hạn của Nvidia. Công ty không chỉ tập trung vào GPU mà còn hợp tác với nhiều tổ chức và trung tâm công nghệ để đẩy nhanh quá trình sản xuất chip AI tiên tiến.

>>> Xem thêm hai sản phẩm 16G mới nhất

Server Dell R660

Máy chủ Dell R760

Cạnh tranh trong ngành chip AI

Không chỉ Nvidia, nhiều công ty công nghệ lớn khác cũng đang tập trung vào phát triển chip AI tùy chỉnh. Các đối thủ lớn bao gồm:

• Google với bộ xử lý TPU (Tensor Processing Unit) dành riêng cho AI, giúp tăng tốc độ xử lý các thuật toán học sâu.
• Broadcom và Marvell đang hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây để phát triển chip AI chuyên biệt.
• Apple, Amazon, và Microsoft cũng đầu tư mạnh vào chip AI nội bộ để tự tối ưu hóa hệ thống của họ và giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp khác. Điều này đe dọa đến Nvidia khi mà nguồn thu chính của họ đến từ việc cung cấp sản phẩm GPU cho khách hàng. Chính vì vậy, họ phải nhanh chóng tạo ra một sản phẩm mới mà không ai có để giành thị phần.

Nvidia kết thúc kỷ nguyên GPU?

Dù đang mở rộng sang ASIC, Nvidia không có ý định từ bỏ GPU. Thay vào đó, công ty áp dụng chiến lược kết hợp nhiều công nghệ để tối ưu hóa hiệu suất AI. GPU vẫn giữ vai trò quan trọng trong quá trình đào tạo mô hình AI, trong khi ASIC và FPGA sẽ được sử dụng để tăng tốc suy luận và tối ưu hóa vận hành.

Bên cạnh đó, Nvidia đang phát triển thế hệ GPU mới với kiến trúc cải tiến, tích hợp các thuật toán và phần mềm tối ưu để đáp ứng nhu cầu xử lý AI ngày càng cao.

HPE ML30 Gen11 bán chạy nhất của nhà HPE

Kết luận

Sự chuyển mình của Nvidia sang ASIC là một bước đi tất yếu để đáp ứng nhu cầu phát triển AI trong tương lai. Công ty không chỉ tiếp tục đầu tư vào GPU mà còn mở rộng nghiên cứu sang các công nghệ phần cứng tiên tiến khác để nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa chi phí.

Bằng cách đổi mới không ngừng, Nvidia không chỉ củng cố vị thế của mình mà còn mở ra nhiều cơ hội phát triển mới trong kỷ nguyên AI. Sự linh hoạt trong chiến lược phát triển sản phẩm chính là yếu tố giúp Nvidia duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường công nghệ đầy biến động này.