VDO logo
Tin công nghệ 11-11-2023

Trung Quốc sản xuất chip AI “mạnh hơn 3,7 lần” Nvidia A100

Đại học Thanh Hoa của Trung Quốc cho biết vừa tạo ra chip AI có sức mạnh gấp 3,7 lần A100 của Nvidia trong các tác vụ thị giác máy tính.

Theo công bố của Đại học Thanh Hoa trên Nature, nhóm nghiên cứu tại khoa Kỹ thuật điện tử và Tự động hóa của trường đã phát triển thành công chip xử lý AI siêu nhanh và hiệu quả cao, chuyên thực hiện tác vụ thị giác máy tính. Được gọi là ACCEL, chip tận dụng khả năng tính toán quang tử và tuần tự trong một kiến trúc chuyên biệt, hoạt động dựa trên ánh sáng và sử dụng photon để xử lý truyền thông tin tốc độ cao.

Cụ thể, chip sử dụng kiến trúc của Tsinghua hoạt động qua điện toán tương tự quang học nhiễu xạ (OAC) được hỗ trợ bởi điện toán tương tự điện tử (EAC). Nếu như GPU của Nvidia hoạt động dựa trên dòng điện liên tục, chip của Trung Quốc dùng hệ thống quang học quang tử tận dụng cách truyền, vận hành và mã hóa thông tin bằng ánh sáng, không dùng điện. Do đó, chip hoạt động có hiệu suất cao, độ trễ thấp, tiết kiệm năng lượng và không tỏa nhiều nhiệt.

Đại học Thanh Hoa tuyên bố ACCEL đạt tốc độ tính toán 4,6 petaflops (4,6 triệu tỷ phép tính mỗi giây) trong xử lý khối lượng công việc phân loại hình ảnh, đạt hiệu suất gấp 3,7 lần so với mức 1,248 petaflops của Nvidia A100 Tuy nhiên, khi xử lý AI ở mức tổng thể, ACCEL chưa thể đạt hiệu suất như A100.

ACCEL đã được thử nghiệm dựa trên bộ dữ liệu phân loại ảnh 10 lớp Fashion-MNIST, bộ dữ liệu phân loại ảnh ba lớp ImageNet và các tác vụ nhận dạng video tua nhanh thời gian với mức độ chính xác "cao ở mức cạnh tranh", lần lượt là 85,5%, 82,0% và 92,6%. Trong điều kiện ánh sáng yếu, khả năng xử lý của chip cũng vượt trội so với các đối thủ hiện có.

Theo Tom's Hardware, ACCEL thực tế là chip chủ yếu dùng cho xử lý tác vụ liên quan đến thị giác máy tính. Mẫu chip này có thể được thiết kế để phù hợp với một nhu cầu cụ thể, thay vì theo kiểu "bắt kịp" tất cả tác vụ tổng thể.

Dai Qionghai, đồng tác giả nghiên cứu, cho biết ACCEL dự kiến được áp dụng trong các hệ thống không người lái, kiểm tra công nghiệp và mô hình AI quy mô lớn trong tương lai. Dù vậy, hiện chip mới ở dạng nguyên mẫu, chưa áp dụng trong thực tế.

Theo một nhân vật kỳ cựu trong lĩnh vực chip nói với SCMP, thành tựu của Đại học Thanh Hoa sẽ thúc đẩy Trung Quốc nghiên cứu chip điện toán quang học thay thế chip điện tử hiện tại. "Trong một số trường hợp, hiệu suất từ điện toán quang tử mạnh hơn nhiều so với điện toán điện tử", người này nói.

Không chỉ ĐH Thanh Hoa mà nhiều hãng công nghệ Trung Quốc đã sẵn sàng phát triển chip tiên tiến tiếp theo cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm đáp ứng nhu cầu trước thời điểm gói trừng phạt tiếp theo của Mỹ có hiệu lực từ ngày 16.11.

Nguyên lý tính toán và cấu trúc của chip ACCEL (Ảnh: China.com)

Trước đó, ngày 17/10, Bộ Thương mại Mỹ xác nhận về kế hoạch ngăn các công ty bán chip AI cho Trung Quốc. Quy định mới nhằm khắc phục những lỗ hổng xuất hiện sau khi các lệnh cấm bán chip được ban hành tháng 8/2022. Thông tin này lập tức khiến giá cổ phiếu của các công ty chip bị lao lốc. Theo CNBC, cổ phiếu của Nvidia giảm 5%, AMD giảm hơn 3% và Intel giảm khoảng 1,5% trong phiên giao dịch cùng ngày.

Trước đó, Mỹ từng gia cố sau khi các công ty Trung Quốc lách luật để nhập chip AI. Cuối tháng 9, Mỹ yêu cầu các công ty trong diện nhận ưu đãi từ gói hỗ trợ 39 tỷ USD không được mở rộng đầu tư tại Trung Quốc trong vòng 10 năm.

Lần này, quy định nhắm thẳng vào các chip đời cũ của Nvidia. Trước đó, doanh nghiệp Trung Quốc không thể nhập chip tiên tiến nhất là H100 để xây dựng các mô hình đào tạo AI, buộc họ phải tìm đến chip cấp thấp hơn như H800 và A800. Tuy nhiên, Mỹ sẽ thêm cả những mẫu chip này vào lệnh cấm mới. Điều này không chỉ tác động đến Nvidia hiện tại mà cả trong tương lai khi họ có thể mất nhiều khách hàng Trung Quốc sau khi lệnh cấm được gỡ bỏ, như nhận xét từ CEO Jensen Huang của Nvidia khi cho biết: "Nếu Trung Quốc không thể mua GPU cho trí tuệ nhân tạo từ Mỹ, đơn giản là họ sẽ tự sản xuất ra chúng".

Chia sẻ bài viết

Bình luận

( 0 bình luận )
Không có bình luận nào

Bình luận của bạn

Tin tức liên quan