Đào tạo vs. Suy luận: Hai mặt của đồng xu AI
Để hiểu được tầm quan trọng của suy luận, điều cần thiết là phải phân biệt nó với đối tác của nó: đào tạo. Các mô hình AI, động cơ thúc đẩy các ứng dụng thông minh, trải qua hai giai đoạn riêng biệt.
Đào tạo (Training): Đây là giai đoạn tính toán chuyên sâu, nơi mô hình AI học hỏi từ các tập dữ liệu khổng lồ. Hãy coi nó như việc mô hình đi học, tiếp thu một lượng lớn thông tin để phát triển trí thông minh của nó. Giai đoạn này đòi hỏi sức mạnh xử lý to lớn và GPU (Bộ xử lý đồ họa) của Nvidia trong lịch sử đã xuất sắc ở đây, cung cấp khả năng xử lý song song cần thiết để xử lý các phép tính phức tạp liên quan đến đào tạo.
Suy luận (Inference): Khi mô hình được đào tạo, nó sẵn sàng được triển khai và đưa vào hoạt động. Đây là nơi suy luận xuất hiện. Suy luận là quá trình sử dụng mô hình đã được đào tạo để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới. Nó giống như việc mô hình tốt nghiệp và áp dụng kiến thức của mình vào thế giới thực. Mặc dù ít đòi hỏi tính toán hơn so với đào tạo, suy luận đòi hỏi tốc độ, hiệu quả và thường là tiêu thụ điện năng thấp.
Sự khác biệt này rất quan trọng vì các yêu cầu phần cứng cho đào tạo và suy luận khác nhau đáng kể. Trong khi GPU của Nvidia đã thống trị thị trường đào tạo, thị trường suy luận thể hiện một bối cảnh đa dạng và cạnh tranh hơn.
Tại sao suy luận đang trên đà phát triển
Một số yếu tố đang góp phần vào tầm quan trọng ngày càng tăng của suy luận trong thị trường chip AI:
Sự phổ biến của các ứng dụng AI: AI không còn bị giới hạn trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu và các gã khổng lồ công nghệ. Nó đang nhanh chóng thâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống của chúng ta, từ điện thoại thông minh và nhà thông minh đến xe tự hành và chẩn đoán y tế. Việc triển khai rộng rãi này có nghĩa là suy luận, quá trình thực sự sử dụng các mô hình AI, đang diễn ra ở quy mô chưa từng có.
Điện toán biên (Edge Computing): Sự trỗi dậy của điện toán biên là một động lực chính khác. Điện toán biên liên quan đến việc xử lý dữ liệu gần nguồn hơn, thay vì gửi nó đến các máy chủ đám mây tập trung. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi thời gian thực, chẳng hạn như xe tự lái hoặc tự động hóa công nghiệp. Các thiết bị biên, thường hoạt động trong môi trường hạn chế về năng lượng, cần chip được tối ưu hóa cho suy luận hiệu quả, năng lượng thấp.
Tối ưu hóa chi phí: Trong khi đào tạo một mô hình AI là chi phí một lần (hoặc không thường xuyên), suy luận là một chi phí hoạt động liên tục. Khi việc triển khai AI mở rộng quy mô, chi phí suy luận có thể trở nên đáng kể. Điều này đang thúc đẩy nhu cầu về chip có thể thực hiện suy luận hiệu quả hơn, giảm tiêu thụ năng lượng và chi phí hoạt động tổng thể.
Yêu cầu về độ trễ: Nhiều ứng dụng AI, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến tương tác thời gian thực, đòi hỏi độ trễ thấp. Điều này có nghĩa là thời gian mô hình AI xử lý dữ liệu và tạo ra phản hồi phải ở mức tối thiểu. Chip được tối ưu hóa suy luận được thiết kế để giảm thiểu độ trễ này, cho phép trải nghiệm AI nhanh hơn và nhạy hơn.
Sự trưởng thành của các mô hình AI: Khi các mô hình AI trở nên tinh vi và chuyên biệt hơn, nhu cầu về phần cứng suy luận được tối ưu hóa tăng lên. GPU đa năng, mặc dù tuyệt vời cho việc đào tạo, có thể không phải là giải pháp hiệu quả nhất để chạy các mô hình AI cụ thể, được điều chỉnh cao.
Những kẻ thách thức xuất hiện: Một bối cảnh đa dạng hóa
Tầm quan trọng ngày càng tăng của suy luận đang thu hút một làn sóng các đối thủ cạnh tranh mong muốn thách thức sự thống trị của Nvidia. Các công ty này đang sử dụng các chiến lược và công nghệ khác nhau để giành được chỗ đứng trong thị trường đang phát triển này:
Các công ty khởi nghiệp với kiến trúc chuyên biệt: Nhiều công ty khởi nghiệp đang phát triển chip được thiết kế đặc biệt cho suy luận. Các chip này thường có kiến trúc mới được tối ưu hóa cho các khối lượng công việc AI cụ thể, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc thị giác máy tính. Ví dụ bao gồm các công ty như Graphcore, Cerebras Systems và SambaNova Systems. Các công ty này đang đặt cược vào ý tưởng rằng phần cứng chuyên dụng có thể vượt trội hơn GPU đa năng trong các tác vụ suy luận cụ thể.
Giải pháp dựa trên FPGA: Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt cho GPU và ASIC truyền thống (Application-Specific Integrated Circuits). FPGA có thể được lập trình lại sau khi sản xuất, cho phép chúng được điều chỉnh cho phù hợp với các mô hình và thuật toán AI khác nhau. Các công ty như Xilinx (nay là một phần của AMD) và Intel đang tận dụng FPGA để cung cấp các giải pháp suy luận có thể thích ứng và hiệu quả.
Phát triển ASIC: ASIC là chip được thiết kế tùy chỉnh được xây dựng cho một mục đích cụ thể. Trong bối cảnh AI, ASIC có thể được thiết kế để mang lại hiệu suất và hiệu quả tối đa cho các khối lượng công việc suy luận cụ thể. Tensor Processing Unit (TPU) của Google, được sử dụng rộng rãi trong các trung tâm dữ liệu của riêng mình, là một ví dụ điển hình về ASIC được thiết kế cho cả đào tạo và suy luận. Các công ty khác cũng đang theo đuổi phát triển ASIC để giành lợi thế cạnh tranh trong thị trường suy luận.
Các nhà sản xuất chip lâu đời mở rộng các sản phẩm AI của họ: Các nhà sản xuất chip truyền thống, chẳng hạn như Intel, AMD và Qualcomm, không ngồi yên. Họ đang tích cực mở rộng danh mục sản phẩm của mình để bao gồm các chip được tối ưu hóa cho suy luận AI. Ví dụ, Intel đang tận dụng chuyên môn CPU của mình và mua lại các công ty chuyên về bộ tăng tốc AI để củng cố vị thế của mình. Việc AMD mua lại Xilinx cung cấp cho nó một nền tảng dựa trên FPGA mạnh mẽ để suy luận. Qualcomm, công ty hàng đầu về bộ xử lý di động, đang tích hợp khả năng tăng tốc AI vào chip của mình để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI trên điện thoại thông minh và các thiết bị biên khác.
Các nhà cung cấp đám mây thiết kế chip của riêng họ: Các nhà cung cấp đám mây lớn, như Amazon Web Services (AWS) và Google Cloud, ngày càng thiết kế chip tùy chỉnh của riêng họ cho khối lượng công việc AI, bao gồm cả suy luận. Ví dụ, chip Inferentia của AWS được thiết kế đặc biệt để tăng tốc suy luận trên đám mây. Xu hướng này cho phép các nhà cung cấp đám mây tối ưu hóa cơ sở hạ tầng của họ cho các nhu cầu cụ thể và giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp chip bên ngoài.
Cuộc chiến giành quyền thống trị suy luận: Những cân nhắc chính
Sự cạnh tranh trong thị trường suy luận AI không chỉ là về sức mạnh xử lý thô. Một số yếu tố khác rất quan trọng trong việc xác định thành công:
Hệ sinh thái phần mềm: Một hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ là điều cần thiết để thu hút các nhà phát triển và giúp dễ dàng triển khai các mô hình AI trên một chip cụ thể. Nền tảng CUDA của Nvidia, một nền tảng điện toán song song và mô hình lập trình, là một lợi thế lớn trong thị trường đào tạo. Các đối thủ cạnh tranh đang nỗ lực phát triển các công cụ và thư viện phần mềm mạnh mẽ để hỗ trợ phần cứng của họ.
Hiệu suất năng lượng: Như đã đề cập trước đó, hiệu suất năng lượng rất quan trọng đối với nhiều ứng dụng suy luận, đặc biệt là những ứng dụng ở biên. Chip có thể mang lại hiệu suất cao trên mỗi watt sẽ có một lợi thế đáng kể.
Chi phí: Chi phí của chip suy luận là một yếu tố quan trọng, đặc biệt là đối với việc triển khai quy mô lớn. Các công ty có thể cung cấp giá cả cạnh tranh trong khi vẫn duy trì hiệu suất sẽ có vị trí tốt.
Khả năng mở rộng: Khả năng mở rộng quy mô triển khai suy luận một cách hiệu quả là rất quan trọng. Điều này không chỉ liên quan đến hiệu suất của các chip riêng lẻ mà còn cả khả năng kết nối và quản lý nhiều chip trong một cụm.
Tính linh hoạt và khả năng lập trình: Trong khi ASIC cung cấp hiệu suất cao cho các khối lượng công việc cụ thể, chúng thiếu tính linh hoạt của GPU và FPGA. Khả năng thích ứng với các mô hình và thuật toán AI đang phát triển là một yếu tố quan trọng đối với nhiều người dùng.
Bảo mật: Với việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các ứng dụng nhạy cảm, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe và tài chính, bảo mật đang trở nên tối quan trọng.
Tương lai của suy luận: Một bối cảnh đa diện
Thị trường suy luận đã sẵn sàng cho sự tăng trưởng và đa dạng hóa đáng kể. Không có khả năng một công ty duy nhất sẽ thống trị theo cách Nvidia đã làm trong không gian đào tạo. Thay vào đó, chúng ta có thể thấy một bối cảnh đa diện với các kiến trúc chip và nhà cung cấp khác nhau phục vụ cho các nhu cầu và ứng dụng cụ thể.
Sự cạnh tranh sẽ rất khốc liệt, thúc đẩy sự đổi mới và vượt qua các ranh giới của những gì có thể với AI. Điều này cuối cùng sẽ mang lại lợi ích cho người dùng, dẫn đến các giải pháp AI nhanh hơn, hiệu quả hơn và giá cả phải chăng hơn. Sự trỗi dậy của suy luận không chỉ là về việc thách thức sự thống trị của Nvidia; đó là về việc mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI và làm cho nó có thể truy cập được đối với nhiều ứng dụng và ngành công nghiệp hơn. Những năm tới sẽ là giai đoạn xác định cho phân khúc quan trọng này của thị trường chip AI, định hình tương lai của cách AI được triển khai và sử dụng trên toàn cầu.