Phát triển AI, cần một hạ tầng đa dạng

Đặc biệt, đó sẽ là kỷ nguyên mà ở khắp nơi các cỗ máy thông minh sử dụng AI có khả năng phát hiện bệnh tật hoặc sáng tạo nghệ thuật... Và sự chuyển dịch tích cực này sẽ trở nên cần thiết, phục vụ tốt cuộc sống con người và Việt Nam cũng đang chủ động thích nghi, làm chủ cuộc cách mạng công nghệ AI tân tiến.

Những quan điểm trên đã được ông Phùng Việt Thắng, Giám đốc Quốc gia Việt Nam, Khối Kinh doanh, Marketing, và Truyền thông, Tập đoàn Intel nhận định.

AI tiến xa cần 3 yếu tố

Theo đó, cụ thể cho những nhận định này, ông Phùng Việt Thắng cho biết, hiện nay AI đang đóng vai trò quan trọng và chứa sức mạnh to lớn, được dẫn dắt bởi sức mạnh tính toán trong lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Hơn nữa, sức mạnh tính toán này được nhìn nhận đóng vai trò thiết yếu trong việc giữ cho hệ thống thông tin toàn cầu không bị tê liệt và chuỗi cung ứng không bị đình trệ… Do đó, việc triển khai AI một cách rộng rãi sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống hạ tầng tính toán đa dạng, trong đó có sự tính toán ở trung tâm dữ liệu (TTDL).

“Và một đất nước lớn mạnh sẽ phải bao gồm yế tố có khả năng sức mạnh tính toán từ một hệ sinh thái bao gồm TTDL, PC, và các thiết bị tính toán biên (edge). Đặc biệt, sức mạnh tính toán AI cần được phân tán thay vì chỉ tập trung tại TTDL”, ông Phùng Việt Thắng nhấn mạnh.

Cũng theo ông Phùng Việt Thắng muốn làm chủ, sử dụng AI hiệu quả, cần phát triển các ứng dụng Gen AI, đảm bảo được xây dựng dựa trên những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Cùng với đó, để đảm bảo các quy trình xử lý dữ liệu chuyên sâu, đòi hỏi có một cơ sở hạ tầng tính toán hiệu năng cao, quy mô lớn với hàng trăm hoặc hàng ngàn bộ vi xử lý trung tâm (CPU), bộ xử lý đồ họa (GPU), các bộ tăng tốc, và bộ xử lý mạng.

Ở quan điểm cụ thể cho việc làm chủ, sử dụng AI hiệu quả, ông Phùng Việt Thắng cho rằng cần 3 yếu tố quan trọng gồm: Kinh tế; khoảng cách địa lý; quy định hiện hành.

Về mặt kinh tế, chi phí để vận hành hoạt động liên quan đến AI thông qua các TTDL hoặc điện toán đám mây khá tốn kém. Cho dù sở hữu, thuê TTDL, hay sử dụng dịch vụ điện toán đám mây (ĐTĐM), các tổ chức đều phải đối mặt với những thách thức về tài chính, vận hành và quản lý.

Đối với khoảng cách địa lý, đây là ranh giới giữa nơi dữ liệu được sinh ra và các TTDL có thể gây ra độ trễ, ảnh hưởng đến hiệu suất của các ứng dụng đòi hỏi xử lý theo thời gian thực, như xe tự lái là một ví dụ.

“Để khai thác tối đa hiệu quả của các nguồn lực tính toán, chúng ta cần phân tán sức mạnh xử lý AI, sử dụng những nguồn lực tính toán khác nhau cho những trường hợp sử dụng khác nhau. Điều này giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả, không chỉ giới hạn ở các TTDL”, ông Phùng Việt Thắng nhấn mạnh.

Tiết kiệm chi phí truyền tải

Ở quan điểm khác khi nói về vai trò quan trọng khác của AI, ông Phùng Việt Thắng cho rằng, AI còn giúp máy tính cá nhân (AI PC) được tối ưu để chạy các ứng dụng AI, qua đó tận dụng tài nguyên phần cứng hiệu quả hơn. Nhờ vậy, nếu các cá nhân, tổ chức người dùng có thể chạy các ứng dụng AI ngay trên PC, điều này nâng cao hiệu quả công việc, kiệm chi phí mà không cần phải chi trả các khoản phí dài hạn liên quan đến các dịch vụ ĐTĐM.

Chưa dừng lại, các TTDL và AI PC, sẽ còn nhờ AI xử lý tại thiết bị tính toàn biên. Cụ thể, tính toán biên bao gồm các ứng dụng như Internet of Things (Internet Vạn Vật, viết tắt là IoT), xe tự lái, hay các giải pháp thành phố/giao thông thông minh… tất cả đóng vai trò mang trải nghiệm AI vào cuộc sống hằng ngày.

Tuy nhiên, để làm tốt điều khả năng, ưu điểm này của AI, việc tính toán biên đòi hỏi phải có khả năng xử lý dữ liệu ngay tại biên của hệ thống, gần nơi dữ liệu được tạo ra thay vì phụ thuộc vào tính toán tại các TTDL tập trung.

Cũng theo ông Phùng Việt Thắng, nhu cầu tính toán biên đóng vai trò then chốt trong kỷ nguyên AI. Đầu tiên, nó cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực; điều này cực kỳ quan trọng trong các tình huống cần ra quyết định nhanh chóng đảm bảo sự an toàn, như trong môi trường tự động hóa công nghiệp.

Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu ngay tại chỗ giúp giảm dung lượng dữ liệu cần gửi lên đám mây, từ đó giảm tắc nghẽn mạng, tiết kiệm chi phí truyền tải và nâng cao bảo mật bằng cách hạn chế nguy cơ lộ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình truyền tải. Sau cùng, trong trường hợp kết nối Internet bị gián đoạn, điện toán vùng biên sẽ đảm bảo các ứng dụng quan trọng vẫn hoạt động, với các lĩnh vực như y tế điều này mang ý nghĩa rất lớn.

Sử dụng đúng công cụ, mục đích

Như vậy, bên cạnh những giá trị, lợi ích trên, ông Phùng Việt Thắng cho rằng, về cơ bản, vấn đề không nằm ở việc điện toán biên nắm vai trò quan trọng hơn điện toán tại TTDL, hay CPU quan trọng hơn GPU. Điều các DN cần lưu ý chính là sử dụng đúng công cụ và đúng mục đích.

Bởi vì AI là một công nghệ phức tạp, do đó, tùy theo trường hợp sử dụng, DN sẽ cần nhiều yêu cầu tính toán khác nhau, bao gồm trải nghiệm người dùng, các vấn đề cần cân nhắc trong quá trình vận hành, chi phí, các quy định về mặt pháp lý...

“Để phát triển AI bền vững, chúng ta cần phải nghiên cứu các cơ sở hạ tầng phù hợp nhất để đáp ứng nhu cầu về sức mạnh điện toán ngày càng tăng”, ông Phùng Việt Thắng nêu quan điểm.

Cũng theo ông Phùng Việt Thắng, việc nghiên cứu các mô hình, đi kèm với độ hiệu quả, tính bảo mật và sự bền vững, có thể thấy rằng không có một hình mẫu nào có thể áp dụng cho mọi trường hợp, đặc biệt là trong lĩnh vực tính toán của kỷ nguyên AI.

Và nếu như việc cung cấp nước cho một quốc gia đòi hỏi sự kết hợp cả đập nước với các hồ chứa nước, các cơ sở xử lý nước… thì trong kỷ nguyên AI, chúng ta cũng cần một hạ tầng đa dạng để cung cấp sức mạnh điện toán tương ứng với nhu cầu, bởi không có một giải pháp nào phù hợp cho tất cả./.