Đột phá chip máy tính mới: Tốc độ xử lý vượt xa GPU Nvidia gấp 478 lần

Chip máy tính nhanh gấp 478 lần GPU của Nvidia

Các nhà khoa học Trung Quốc đã phát triển một loại chip máy tính siêu nhỏ có khả năng tính toán và lưu trữ dữ liệu trên cùng một mảng bộ nhớ, mô phỏng cấu trúc phức tạp của não bộ theo thời gian thực.

Trong bài báo công bố ngày 2/6 trên tạp chí Science, nhóm nghiên cứu tại Đại học Bắc Kinh và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc đã mô tả một con chip nhớ 40 nanomet tích hợp mạng nơ-ron nhân tạo. Thiết bị này có thể vượt qua các giới hạn tính toán truyền thống, tái tạo bề mặt não bộ phức tạp trong chưa đầy nửa giây, với tốc độ nhanh gấp 50 - 478 lần bộ xử lý đồ họa (GPU) Nvidia A100. Theo nhóm phát triển, con chip mới không chỉ thay đổi cách chẩn đoán và điều trị các bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer mà còn nâng cao hiệu suất của giao diện não - máy tính (BCI) và hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật.

Giáo sư Yang Yuchao, Phó hiệu trưởng Trường Kỹ thuật Điện tử và Máy tính thuộc Đại học Bắc Kinh, trưởng nhóm nghiên cứu, chia sẻ rằng con chip này có thể tái hiện chính xác các nếp gấp của não bộ cho các ứng dụng y tế, biến việc tạo ra bản sao kỹ thuật số cá nhân hóa của não bộ thành hiện thực, đồng thời cung cấp nền tảng phần cứng để điều hướng nơ-ron trong phẫu thuật.

Theo SCMP, não người có nhiều nếp nhăn để tăng diện tích bề mặt, nhờ đó có thể chứa hàng tỷ nơ-ron bên trong hộp sọ. Trước đây, quá trình tái tạo những đường rãnh phức tạp này theo thời gian thực đòi hỏi các thiết bị lớn, đắt tiền và tốn nhiều thời gian tính toán. Cấu trúc máy tính tiêu chuẩn thường gặp rào cản do bộ lưu trữ và bộ xử lý tách biệt, khiến dữ liệu phải truyền liên tục giữa hai thành phần này, dẫn đến độ trễ cao và tiêu thụ nhiều điện năng.

Yang và các đồng nghiệp đã giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp hệ thống nơ-ron vào kiến trúc tính toán kết hợp bộ nhớ và bộ xử lý trên cùng một con chip. Thiết kế này cho phép lưu trữ dữ liệu và thực hiện tính toán ngay trong cùng một mảng bộ nhớ. Qua đó, nhóm nghiên cứu đã biến một lỗi kỹ thuật vốn có thể làm dữ liệu kém ổn định ở các chip nhớ thế hệ mới thành một công cụ tính toán mạnh mẽ. Cách tiếp cận của họ mô phỏng tính mềm dẻo của khớp thần kinh (synaptic plasticity), vốn là mục tiêu theo đuổi từ lâu trong kỹ thuật thần kinh học.

Hai chuyên gia tại Trung tâm Nghiên cứu Juelich ở Đức so sánh việc lưu trữ dữ liệu và tính toán trong cùng một mảng bộ nhớ giống như "xử lý sữa tươi ngay tại trang trại thay vì vận chuyển tới nhà máy". Theo Pan Daily, với độ trễ chỉ ở mức 2,12 mili giây, con chip mới có thể mở đường cho việc tính toán thời gian thực trong chẩn đoán hình ảnh lâm sàng, robot và trí tuệ hiện thân (embodied AI).

Card gắn chip A100. Ảnh: Nvidia

Theo Inside AI, bộ xử lý A100 của Nvidia được chế tạo trên quy trình 7 nanomet của TSMC, vận hành xuất sắc trong các tác vụ song song nhưng không được tối ưu hóa cho những phép tính thưa thớt và không đều đặn thường gặp trong mô phỏng thần kinh. Hiệu suất của con chip mới đến từ sự tích hợp chặt chẽ giữa bộ nhớ và logic, tập trung vào một lĩnh vực chuyên biệt thay vì tính linh hoạt đa dụng.

Một số chuyên gia cho rằng việc so sánh hiệu suất này có thể không phản ánh đúng môi trường lâm sàng thực tế. A100 là bộ tăng tốc đa dụng, trong khi con chip của nhóm nghiên cứu Trung Quốc được thiết kế cho một tác vụ cụ thể. Hơn nữa, nghiên cứu chưa tiết lộ mức tiêu thụ điện năng hoặc khả năng mở rộng sản xuất, những yếu tố then chốt để triển khai thực tế.

Nghiên cứu của Yang và đồng nghiệp dựa trên hàng thập kỷ phát triển trong lĩnh vực tính toán thần kinh học, từ các võng mạc silicon đời đầu của Carver Mead đến chip TrueNorth của IBM và Loihi của Intel. Tuy nhiên, phần lớn các nỗ lực trước đây đều gặp khó khăn trong việc cân bằng giữa độ trung thực sinh học và hiệu suất thực tế. Nhóm nghiên cứu tại Đại học Bắc Kinh tập trung vào việc tái tạo bề mặt vỏ não để tạo ra sản phẩm có giá trị lâm sàng. Sắp tới, các nhà khoa học sẽ thử nghiệm con chip trên động vật và tích hợp với các hệ thống chẩn đoán hình ảnh y tế hiện có.

An Khang tổng hợp