Server AI là gì? Sự khác biệt giữa máy chủ AI và máy chủ thông thường

Server AI là gì? Sự khác biệt giữa máy chủ AI và máy chủ thông thường

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ phát triển từ lâu và gần đây đã trở nên phổ biến nhờ những tiến bộ trong mô hình ngôn ngữ và học sâu như ChatGPT . AI bao gồm các hệ thống và thuật toán được thiết kế để phân tích và trả lời các câu hỏi, thực hiện quy nạp và phân tích tự động, thậm chí tạo ra các bản vẽ, video. Mặc dù AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển nhưng nó đóng một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, dẫn đến sự xuất hiện của máy chủ AI hay được gọi là Server AI.

Máy chủ Ai được xây dựng nhằm mục đích hỗ trợ các chương trình AI. Chúng được biết đến với hiệu suất tính toán cao, cho phép xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả, khiến chúng trở nên lý tưởng để xử lý khối lượng công việc AI phức tạp. Tuy nhiên các trung tâm dữ liệu được thiết kế trước đây có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng các yêu cầu về điện năng và làm mát cần thiết để đáp ứng các máy chủ AI, do mức tiêu thụ năng lượng đáng kể và hiệu suất sử dụng cao.

Tìm hiểu sự khác biệt giữa máy chủ AI so với máy chủ thông thường

Sự khác biệt giữa máy chủ AI và máy chủ thông thường nằm ở khả năng tính toán của chúng. Mặc dù máy chủ thông thường có thể thực hiện các phép tính AI bằng CPU nhưng nó tiêu tốn nhiều năng lượng hơn và thường cần nhiều CPU để đạt được cùng mức sức mạnh tính toán AI. Mặt khác , các máy chủ AI sử dụng bộ tăng tốc GPU, cung cấp khả năng tính toán song song và phù hợp hơn cho các tác vụ học sâu. Bằng cách trang bị cho các máy chủ thông thường bộ GPU (Graphics Processing Unit), chúng có thể được chuyển đổi thành máy chủ AI, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả một cách hiệu quả.

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là tại sao GPU lại hiệu quả hơn cho tính toán AI so với CPU. Yếu tố thiết yếu nằm ở thành phần và cách tính toán của GPU. GPU được thiets kế đặc biệt bao gồm nhiều đơn vị tính toán, cho phép chúng hoạt động vượt trội trong tính toán song song. Đặc điểm này khiến GPU đặc biệt phù hợp với các thuật toán deep learning. Ngược lại, CPU chủ yếu bao gồm các đơn vị logic điều khiển và bộ đệm, giúp chúng hoạt động tuần tự hiệu quả hơn. Mặc dù CPU vẫn có thể thực hiện các phép tính AI nhưng chúng không được tối ưu hóa cho các hoạt động song song mà các tác vụ AI yêu cầu.

Tầm quan trọng của GPU đối với máy chủ AI

Khi thảo luận về mối quan hệ giữa máy chủ AI và GPU, NVIDIA nổi bật là nhà sản xuất hàng đầu trong lĩnh vực GPU. NVIDIA đã tham gia sâu vào lĩnh vực AI từ lâu và có đóng góp đáng kể cho các ứng dụng AI. Sự phổ biến của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT, phụ thuộc rất nhiều vào GPU NVIDIA. Ví dụ: GPU AI H100 cho Server trung tâm dữ liệu của NVIDIA đóng vai trò là thành phần quan trọng của cơ sở hạ tầng liên quan đến OpenAI, hỗ trợ sự phát triển và ứng dụng của chúng.

Nhu cầu cao về AI đã dẫn đến số lượng GPU xuất xưởng tăng cao kỷ lục của NVIDIA. Ngoài ra, thông báo gần đây của NVIDIA về CPU riêng được thiết kế cho điện toán AI càng củng cố thêm tầm ảnh hưởng của họ trong ngành. Những yếu tố này góp phần làm tăng giá cổ phiếu của NVIDIA, vì sự thành công của AI và ứng dụng liên tục của nó sẽ tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của công ty trong tương lai.

Doanh nghiệp sử dụng máy chủ AI hay máy trạm AI

Các doanh nghiệp hay các trung tâm dư liệu lớn dùng máy chủ AI để đào tạo các mô hình lớn hiệu quả hơn nhờ hỗ trợ từ sức mạnh của GPU. Họ cũng có thẻ sử dụng các phiên bản đám mây hỗ trợ GPU, đặc biệt đối với các bộ dữ liệu và mô hình lớn yêu cầu độ phân giải cực cao. Các máy chủ AI thường được giao nhiệm vụ hoạt động như nền tảng suy luận AI chuyên dụng cho nhiều ứng dụng AI.

Cách cá nhân các chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu và AI sử dụng máy trạm (AI workstations) tăng tốc với GPU để thực hiện các công việc chuẩn bị dữ liệu, thiết kế và huấn luyện mô hình một cách hiệu quả và nhanh chóng. Điều này được thực hiện thông qua việc sử dụng máy trạm được tăng tốc bằng GPU, cho phép xây dựng các nguyên mẫu mô hình hoàn chỉnh bằng cách sử dụng một phần phù hợp của một tập dữ liệu lớn. Việc này thường được thực hiện trong vài giờ đến một hoặc hai ngày.

Mối liên hệ giữa NVIDIA, AI và giá cổ phiếu

Mối quan hệ giữa NVIDIA, AI và giá cổ phiếu gắn bó với nhau. Vị trí nổi bật của NVIDIA trên thị trường GPU và sự tham gia sâu rộng vào công nghệ AI khiến NVIDIA trở thành nhân tố quan trọng trong cuộc cách mạng AI. Khi các ứng dụng AI tiếp tục mở rộng, đặc biệt là trong các mô hình ngôn ngữ (language models) và các lĩnh vực khác như ô tô tự lái, nhu cầu về GPU NVIDIA và chip điện toán AI có thể sẽ tăng lên.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là tương lai giá cổ phiếu của NVIDIA phụ thuộc rất nhiều vào sự phát triển và ứng dụng AI. Mặc dù sự phổ biến hiện nay của các mô hình ngôn ngữ AI thúc đẩy sự thành công của chúng, nhưng điều cần thiết là phải theo dõi quá trình phát triển của AI trong các ngành khác nhau ngoài việc tạo văn bản. Ví dụ, ô tô tự lái đại diện cho một hướng quan trọng để phát triển AI, khi các công ty như Waymo, Apple, công ty con Cruise của General Motors và Tesla đầu tư vào công nghệ lái xe tự động.

Các ứng dụng AI phổ biến: Language Models và nhiều ứng dụng khác

Sự gia tăng ứng dụng AI gần đây chủ yếu xoay quanh các mô hình ngôn ngữ, cho phép chúng tạo ra nội dung bằng văn bản, hỗ trợ nhập liệu bằng giọng nói trong các thiết bị thông minh và hỗ trợ các công cụ tìm kiếm. Các công ty như OpenAI, Microsoft và Google đã hợp tác để phát triển các mô hình ngôn ngữ như BERT và LLaMA. Các mô hình ngôn ngữ như GPT không chỉ đơn giản là công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mà còn là một cơ sở để xây dựng các ứng dụng thông minh phức tạp hơn, từ trả lời câu hỏi đến tự động tạo ra văn bản và thậm chí là tương tác ngôn ngữ tự nhiên với máy.

Tuy nhiên, tương lai của AI còn mở rộng ra ngoài các mô hình ngôn ngữ. Xe tự lái được coi là lĩnh vực trọng tâm quan trọng của các công ty công nghệ và nhà sản xuất ô tô trong vòng 3 đến 5 năm tới. Waymo và Apple đang tích cực theo đuổi công nghệ lái xe tự động, còn các công ty như Cruise và Tesla của General Motors đã đạt được những bước tiến đáng kể về khả năng tự lái. Sự tiến bộ của AI trong các lĩnh vực này sẽ định hình lại giao thông vận tải như chúng ta biết.

Các công ty liên quan đến AI: Language Models, máy chủ server và chip

Một số công ty đóng góp cho hệ sinh thái AI, tập trung vào mô hình ngôn ngữ, sản xuất máy chủ AI và chip AI. Một số mô hình ngôn ngữ đáng chú ý bao gồm BERT, do Google phát triển và LLaMA, trước đây được liên kết với Facebook nhưng hiện là sự hợp tác giữa OpenAI và Microsoft.

Về sản xuất máy chủ AI, các công ty như Dell, HPE, Wistron, Wiwynn, Quanta, Gigabyte, Foxconn và Supermicro đóng vai trò quan trọng trong việc sản xuất máy chủ AI. Họ trang bị cho các máy chủ thông thường Card GPU, cho phép chúng hoạt động như các máy chủ AI mạnh mẽ.

Về chip AI, NVIDIA là nhà sản xuất hàng đầu, cùng với các công ty như AMD và Intel, đang tích cực phát triển chip AI của riêng họ phù hợp cho điện toán hiệu năng cao.

Những công ty quan trọng khác trong lĩnh vực AI bao gồm các công ty như AWS, Google, Microsoft và Facebook, vận hành các trung tâm dữ liệu AI để hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng về các ứng dụng AI.

Kết luận

Sự kết hợp giữa các máy chủ AI và sức mạnh tính toán của GPU đã làm thay đổi toàn ngành công nghiệp AI, làm cho các tính toán AI trở nên hiệu quả hơn và giảm chi phí. Là nhà sản xuất GPU lớn nhất và là nhân tố chủ chốt trong lĩnh vực AI, tầm ảnh hưởng của NVIDIA vượt ra ngoài các sản phẩm phần cứng và góp phần vào sự tăng trưởng giá cổ phiếu của hãng. Sự tập trung hiện tại vào các mô hình ngôn ngữ và ứng dụng của chúng trong việc tạo văn bản và thiết bị thông minh sẽ mở ra những khả năng mới cho AI. Tuy nhiên, tương lai của AI không chỉ nằm ở các mô hình ngôn ngữ mà còn ở ô tô tự lái và các ngành công nghiệp khác, nơi AI sẽ tiếp tục định hình lại cuộc sống của chúng ta.