GPU vẫn là vua trong AI và HPC, nhưng tương lai sẽ ra sao?

Raja Koduri, một chuyên gia GPU dày dặn kinh nghiệm từng thiết kế bộ xử lý đồ họa cho AMD, Apple, ATI, S3 Graphics và Intel, cho rằng GPU sẽ không sớm bị thay thế bởi silicon tùy chỉnh cho AI và HPC. Tuy nhiên, ông tin rằng vẫn có thể thiết kế các kiến trúc mới dựa trên nền tảng GPU để giải quyết tốt hơn các khối lượng công việc này.

GPU ban đầu được thiết kế để xử lý khối lượng công việc đồ họa song song cao, nhưng chúng đã nhanh chóng trở thành công cụ lý tưởng cho AI và HPC. Điều này là do GPU có các đặc điểm sau:

Khả năng tính toán song song cao: GPU có thể xử lý nhiều phép tính cùng một lúc, điều này rất quan trọng cho các tác vụ AI và HPC thường đòi hỏi phải thực hiện hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ phép tính.

Khả năng truy cập bộ nhớ nhanh chóng: GPU có thể truy cập bộ nhớ nhanh chóng, điều này cần thiết để xử lý các dữ liệu lớn thường được sử dụng trong AI và HPC.

Hiệu suất năng lượng cao: GPU có hiệu suất năng lượng cao, điều này giúp giảm chi phí vận hành.

Mặc dù GPU có những ưu điểm vượt trội, nhưng chúng cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như:

Khả năng lập trình phức tạp: GPU có kiến trúc phức tạp, khiến việc lập trình cho chúng trở nên khó khăn. Điều này có thể làm giảm hiệu suất và độ tin cậy của các ứng dụng AI và HPC.

Thiếu tính linh hoạt: GPU được thiết kế cho các khối lượng công việc đồ họa và AI cụ thể, điều này có thể khiến chúng không hiệu quả cho các khối lượng công việc khác.

Để khắc phục những hạn chế của GPU, các nhà nghiên cứu và phát triển đang nghiên cứu các kiến trúc mới cho GPU. Các kiến trúc này nhằm mục đích cải thiện khả năng lập trình, tính linh hoạt và hiệu suất của GPU.

Kiến trúc GPU hướng dữ liệu: Kiến trúc này tập trung vào việc truy cập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Kiến trúc GPU hướng chức năng: Kiến trúc này tập trung vào việc tối ưu hóa các phép tính cụ thể, chẳng hạn như phép nhân ma trận.

Kiến trúc GPU hướng kết hợp: Kiến trúc này kết hợp các ưu điểm của kiến trúc GPU hướng dữ liệu và kiến trúc GPU hướng chức năng.

Raja Koduri tin rằng các kiến trúc mới cho GPU sẽ giúp GPU tiếp tục là công nghệ hàng đầu cho AI và HPC. Ông cho rằng các kiến trúc mới sẽ cung cấp khả năng lập trình, tính linh hoạt và hiệu suất cao hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI và HPC.

Tuy nhiên, cũng có những người cho rằng silicon tùy chỉnh sẽ sớm thay thế GPU trong AI và HPC. Silicon tùy chỉnh được thiết kế riêng cho các khối lượng công việc cụ thể, điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất và hiệu quả.

Chỉ có thời gian mới trả lời được tương lai của GPU trong AI và HPC. Tuy nhiên, rõ ràng là GPU vẫn là công nghệ quan trọng trong lĩnh vực này và sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong những năm tới.