# Hậu trường Snapdragon Summit 2026: Qualcomm hé lộ chiến lược chip kép và kỷ nguyên di động 5GHz

- Nguồn: IT Home
- Thời gian phát hành: 2026-09-24 11:08 (giờ Việt Nam)
- Điểm AI: 49/100
- Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/a5fdb12f2f6a3cfe
- Nguồn dữ liệu AI HOT: https://aihot.news/items/cmuf176xy06bproodq34wugx7
- Link gốc: https://www.ithome.com/1/006/706.htm

## Tóm tắt AI

Qualcomm chính thức chia tách Snapdragon 8 Elite thành hai phiên bản, trong đó bản 'Super' sở hữu công nghệ đột phá như LPDDR6 và CPU đạt xung nhịp 5GHz đầu tiên trên di động. Hãng cũng khẳng định cam kết hợp tác sâu rộng với Xiaomi trong việc định hình tương lai smartphone AI.

## Thân bài

[IT](https://www.ithome.com/) ngày 24 tháng 9, sau bài phát biểu chính tại Hội nghị Snapdragon 2026 diễn ra lúc 9 giờ sáng ngày 22 tháng 9 theo giờ Hawaii (3 giờ sáng ngày 23 tháng 9 theo giờ Bắc Kinh), nhiều lãnh đạo cấp cao của Qualcomm, bao gồm Chris Patrick, Phó Chủ tịch cấp cao kiêm Tổng giám đốc mảng kinh doanh di động, đã có buổi trả lời phỏng vấn với các cơ quan truyền thông như IT.

![](https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/9/7b1a8fd5-a028-4f1a-b170-662aeb6bb050.jpg@s_2,w_820,h_615)

Trong buổi phỏng vấn nhóm này, các lãnh đạo cấp cao của Qualcomm tham dự bao gồm:

- Chris Patrick, Phó Chủ tịch cấp cao kiêm Tổng giám đốc mảng kinh doanh di động, Qualcomm Technologies.
- Judd Heape, Phó Chủ tịch quản lý sản phẩm, Qualcomm Technologies.
- Vinesh Sukumar, Phó Chủ tịch quản lý sản phẩm, Qualcomm Technologies.
- Amandeep Dhaliwal, Giám đốc quản lý sản phẩm, Qualcomm Technologies.
- Manju Varma, Giám đốc cấp cao quản lý sản phẩm CPU, Qualcomm Technologies.
- Dino Bekis, Phó Chủ tịch cấp cao kiêm Tổng giám đốc nền tảng di động flagship, Qualcomm Technologies.

### Hỏi: Câu hỏi đầu tiên, sự khác biệt cụ thể về phần cứng giữa GPU của Snapdragon 8 Elite thế hệ thứ 6 và bản "Super Elite" là gì? Ông có thể giải thích chi tiết không? Ngoài ra, xung nhịp của chúng có giống nhau không? Câu hỏi thứ hai, thế hệ 8 Elite này có hai phiên bản, liệu sau này có dòng Snapdra

Đáp:

> Năm nay, lần đầu tiên chúng tôi phân khúc danh mục sản phẩm Snapdragon 8 Elite sâu hơn bằng cách ra mắt hai SKU khác nhau, tức là hai nền tảng Snapdragon 8 Elite. Trong đó, Snapdragon 8 "Super Elite" thế hệ thứ 6 với định vị cao hơn tập trung giới thiệu một loạt khả năng mới. Ví dụ, nó hỗ trợ công nghệ giải mã VVC, chúng tôi sẽ nói kỹ hơn về điều này sau. Nó cũng hỗ trợ LPDDR6. Ngoài ra, Snapdragon 8 "Super Elite" thế hệ thứ 6 còn hỗ trợ nhiều khả năng AI hơn. Đồng thời, sản phẩm sử dụng công nghệ đóng gói Offset PoP hoàn toàn mới được tối ưu hóa cho tản nhiệt, đây là đặc quyền chỉ có trên Snapdragon 8 "Super Elite" thế hệ thứ 6. Mục tiêu ban đầu của chúng tôi là tạo ra một nền tảng xuất sắc làm người kế nhiệm thực thụ cho Snapdragon 8 Elite thế hệ thứ 5, đó chính là Snapdragon 8 Elite thế hệ thứ 6. Trên cơ sở đó, chúng tôi tạo ra Snapdragon 8 "Super Elite" thế hệ thứ 6, dẫn dắt sự phát triển của ngành theo cách hoàn toàn mới bằng cách bổ sung thêm nhiều khả năng tiên phong. Về khía cạnh hình ảnh, tôi xin giới thiệu ngắn gọn sự khác biệt giữa Snapdragon 8 Elite thế hệ thứ 6 và Snapdragon 8 "Super Elite" thế hệ thứ 6. Chỉ bản "Super Elite" mới hỗ trợ bộ giải mã video chuyên nghiệp APV dùng cho quay phim chuyên nghiệp; đồng thời, khả năng quay video 8K 60fps và quay siêu chậm 4K 240fps cũng chỉ có trên bản "Super Elite". Như Chris đã đề cập, chỉ bản "Super Elite" mới hỗ trợ giải mã VVC. Ngoài những điểm này, khả năng hình ảnh của hai nền tảng về cơ bản là giống nhau. Vừa rồi có câu hỏi về xung nhịp. Thực tế, hai nền tảng này có nhiều điểm chung hơn là khác biệt. Ví dụ, cả hai đều sử dụng cùng kiến trúc CPU, phương thức triển khai và xung nhịp; cả hai cũng dùng chung kiến trúc và phương thức triển khai GPU, chỉ khác biệt ở một vài thông số kỹ thuật. Về câu hỏi liệu dòng Snapdragon 8 thế hệ thứ 6 trong tương lai có ra mắt sản phẩm không phải bản Elite hay không, chúng tôi luôn đánh giá dựa trên sự phát triển và nhu cầu của toàn ngành để xem cần tập trung đầu tư vào phân khúc sản phẩm nào, cũng như phân khúc nào có thể mang lại tác động lớn nhất, hy vọng mọi người sẽ tiếp tục theo dõi.

### Hỏi: Tôi có hai câu hỏi. Câu hỏi đầu tiên, xung nhịp CPU của Snapdragon 8 "Super Elite" thế hệ thứ 6 lần đầu tiên đạt 5GHz. Tuy nhiên, hiện nay nhiều tác vụ AI đang giảm độ nhạy với độ trễ và nhạy hơn với băng thông. Ông có cho rằng độ trễ CPU hiện vẫn là nút thắt chính không? Những trường hợp sử dụ

Đáp:

> Vâng, tôi xin trả lời câu hỏi đầu tiên về CPU. Qualcomm Oryon CPU của chúng tôi là CPU di động đầu tiên đạt xung nhịp tối đa 5GHz. Tuy nhiên, khi thiết kế CPU, chúng tôi không chỉ quan tâm đến xung nhịp mà còn cả hiệu suất IPC của CPU trong các tác vụ thực tế. Thiết kế phân cấp bộ nhớ đệm của chúng tôi cũng chú trọng cải thiện tốc độ phản hồi trong các tác vụ thực tế. Do đó, khi thiết kế CPU, chúng tôi cũng cân nhắc đầy đủ nhu cầu của các tác vụ AI đại diện (agentic AI). Xung nhịp là một trong những yếu tố then chốt để tăng tốc độ phản hồi, vì các tác vụ AI đại diện cần lập kế hoạch tác vụ nhanh chóng, đồng thời đảm bảo tác vụ có thể chuyển đổi và phối hợp hiệu quả giữa CPU, NPU và GPU. CPU của chúng tôi được thiết kế dựa trên những nhu cầu này để ứng phó tốt hơn với các tác vụ AI đại diện hiện nay. Câu hỏi thứ hai về HBC. Chúng tôi đã giới thiệu khái niệm sản phẩm này nhưng hiện chưa có sản phẩm cụ thể nào được công bố. Như bạn đã nói, nếu có thể mở rộng băng thông khả dụng cho bộ xử lý, chúng ta sẽ có cơ hội đạt được những đột phá quan trọng trong AI tại biên (edge AI). Vì nhiều tác vụ AI bị giới hạn bởi băng thông và truyền tải dữ liệu. Do đó, khái niệm được chia sẻ hiện nay là: nếu có thể đồng thiết kế bộ nhớ và bộ xử lý, chúng ta có thể mang lại những khả năng đặc biệt cho AI. Tuy nhiên, giai đoạn này vẫn chỉ là khái niệm, chi tiết hơn sẽ được công bố sau. Xin bổ sung thêm một điểm. Chúng tôi duy trì hợp tác tốt với các đối tác hệ sinh thái và các phòng thí nghiệm AI tiên phong trên toàn cầu, họ liên tục đặt ra những thách thức mới cho chúng tôi, chẳng hạn như làm thế nào để giảm độ trễ end-to-end hơn nữa và làm thế nào để hỗ trợ tốt hơn việc tạo ngữ cảnh đa phương thức. Đối mặt với những nhu cầu ngày càng phức tạp này, chìa khóa nằm ở việc tư duy đột phá để giải quyết các thách thức tại biên. Hiện tại HBC mới chỉ là một hướng khái niệm. Chúng tôi chỉ chia sẻ trước một số suy nghĩ. Và như Cristiano đã đề cập, dự kiến đến MWC, mọi người sẽ thấy thêm nhiều thông tin.

![](https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/9/80cec5b4-61ba-489d-a601-ea50a262258b.jpg@s_2,w_820,h_1458)

### Hỏi: Tôi muốn hỏi về tình hình cạnh tranh của SoC flagship. Năm nay, sự tiến bộ của toàn bộ SoC flagship là rất lớn, đặc biệt là đối thủ cạnh tranh quan trọng nhất của các ông. Hiện tại, sự khác biệt giữa sản phẩm của hai bên chủ yếu nằm ở đâu? Đối với các yếu tố quan trọng hơn đối với trải nghiệm n

Đáp:

> Chúng tôi không tiện bình luận về sản phẩm của đối thủ. Chúng tôi tự hào về những gì mình đã làm tại Qualcomm. Tôi cho rằng Qualcomm có tính độc nhất trong ngành về chiều sâu nghiên cứu và số lượng công nghệ tự thiết kế nội bộ. Chúng tôi sở hữu CPU tùy chỉnh, được tạo ra cho các ứng dụng và kịch bản sử dụng mà người tiêu dùng cần; công nghệ GPU của chúng tôi cũng được tự thiết kế và tùy chỉnh hoàn toàn. Công nghệ AI cũng dựa trên hàng chục năm nghiên cứu và tích lũy. Ví dụ, hôm nay chúng tôi đã giới thiệu kiến trúc và hệ thống Adreno Neural Fusion, các thành phần trong đó được đồng thiết kế để đạt được chất lượng hình ảnh game, độ trung thực, độ phân giải và tốc độ khung hình xuất sắc, đồng thời nhờ sự kết hợp giữa khả năng AI và đường ống đồ họa (graphics pipeline) để đạt được những hiệu ứng này ở mức tiêu thụ điện năng thấp. Khả năng này chỉ có thể đạt được khi các công nghệ được đồng thiết kế, và đây chính là lợi thế cốt lõi của Qualcomm.

### Hỏi: Tôi có một câu hỏi về mối quan hệ giữa Xiaomi và Qualcomm. Chúng ta đều biết Xiaomi cũng đang tự phát triển chip riêng, đồng thời các sản phẩm flagship của họ cũng đang sử dụng chip Qualcomm. Chúng tôi muốn biết liệu sự tiến bộ của chip "Xuanjie O3" của Xiaomi có ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa 

Đáp:

> Qualcomm và Xiaomi duy trì mối quan hệ hợp tác chặt chẽ, sự hợp tác của chúng tôi bao phủ nhiều lĩnh vực sản phẩm bao gồm máy tính bảng, điện thoại và ô tô, và vẫn đang tiếp tục sâu sắc hơn. Việc khách hàng có SoC tự phát triển không phải là điều hiếm gặp. Nhìn lại lịch sử phát triển của Qualcomm, nhiều công ty hợp tác với chúng tôi cũng sở hữu SoC tự phát triển. Điều này chủ yếu xuất phát từ chiến lược công nghệ và trình diễn năng lực công nghệ, đồng thời cũng hy vọng tùy chỉnh sâu hơn cho một số ứng dụng cụ thể. Nhìn chung, chúng tôi rất vui mừng được duy trì hợp tác sâu sắc với Xiaomi, và cũng rất vui khi hôm nay có thể đứng chung sân khấu với Xiaomi; chúng tôi cũng rất mong đợi vào sự hợp tác trong tương lai.

![](https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/9/0f6334c3-a90f-4300-a37c-3f90c0a34ed2.jpg@s_2,w_820,h_1458)

### Hỏi: Thế hệ "Super Elite" hôm nay tích hợp rất nhiều công nghệ, nhưng chúng tôi cũng hiểu rằng nó thực tế đã đẩy chi phí tấm wafer lên cao. Tôi muốn biết trong bối cảnh thị trường điện thoại di động đang chững lại, làm thế nào ông thuyết phục các nhà sản xuất điện thoại vốn đang có biên lợi nhuận mỏ

Đáp:

> Nếu nhìn vào danh mục sản phẩm của bất kỳ nhà sản xuất OEM nào, thường sẽ có bản tiêu chuẩn, Pro và Ultra; trong toàn bộ dòng sản phẩm, các mẫu máy khác nhau tương ứng với các mức giá khác nhau và cũng có cấu hình hiệu năng khác nhau. Lấy hình ảnh làm ví dụ. Các mẫu máy định vị cao nhất thường được trang bị ống kính zoom và độ phân giải cực cao, cùng với mảng đa cảm biến hoạt động phối hợp. Còn ở các mẫu máy phổ thông hoặc tiêu chuẩn, nhà sản xuất có thể chú trọng hơn vào việc tạo ra trải nghiệm người dùng khác biệt. Suy cho cùng, bản thân sản phẩm điện thoại di động đã bao hàm rất nhiều phân khúc. Ví dụ, một số khách hàng muốn thiết bị được tối ưu hóa cho 4K 30fps để kiểm soát chi phí theo cách tương ứng; những khách hàng khác lại sẵn sàng tăng đầu tư để hỗ trợ 4K 60fps, đạt được khả năng thông số kỹ thuật cao nhất. Chúng tôi cung cấp nhiều phân khúc chính là để hỗ trợ OEM tùy chỉnh khả năng sản phẩm và cấu trúc chi phí, phù hợp với nhu cầu của chính họ, từ đó mang lại trải nghiệm thực sự có giá trị cho người dùng cuối.

### Hỏi: Trong bài phát biểu sáng nay, có thể thấy CPU, GPU hay NPU đều có bộ nhớ lớn hơn. Bộ nhớ cấp hệ thống (system-level memory) có đồng thời tăng lên không? Sau khi có hiệu năng AI mạnh hơn từ CPU, GPU và NPU, làm thế nào để phối hợp chúng tốt hơn từ cấp độ hệ thống để hiệu năng toàn bộ SoC tốt hơn

Đáp:

> Như đã đề cập trước đó, AI trên điện thoại đã trải qua quá trình tiến hóa từ nhận thức, tạo sinh đến các tác vụ AI đại diện. Và bản thân các tác vụ AI đại diện cũng đang chuyển dịch từ mô hình dựa trên chỉ dẫn sang mô hình dựa trên suy luận. Khi chuyển sang mô hình dựa trên suy luận, quy mô của bản thân mô hình là rất lớn, điển hình là mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE). Chi phí tính toán của mô hình MoE khá cao, cần lưu trữ các giá trị kích hoạt (activation values) tại chỗ. Nếu đặt chúng trong SDRAM rồi di chuyển từ SDRAM đến tài nguyên tính toán cục bộ sẽ làm tăng mức tiêu thụ điện năng. Chính vì vậy, chúng tôi đã tăng đáng kể dung lượng bộ nhớ cục bộ SRAM kết nối chặt chẽ với Hexagon NPU để hỗ trợ lưu trữ giá trị kích hoạt cao hơn và lưu tạm các dữ liệu trung gian trong quá trình tính toán toán học này. Về câu hỏi thứ hai, theo cách hiểu của tôi, khi thiết kế các hệ thống loại này, chúng tôi luôn cân nhắc từ việc trao quyền phần mềm end-to-end, tìm kiếm cơ hội nâng cao chất lượng dịch vụ, nâng cao hiệu quả và hỗ trợ các mô hình quy mô lớn hơn. Dựa trên tư duy này, chúng tôi đã thiết kế phân vùng cho các mô-đun bộ nhớ; cấp độ phần mềm cũng sẽ thực hiện thích ứng để đạt được hiệu suất trên mỗi watt tối ưu (hoặc số token trên mỗi joule), đặc biệt là trên HDP. Tôi xin bổ sung thêm một chút về phần GPU. Mọi người chắc hẳn còn nhớ trước đây chúng tôi đã giới thiệu bộ nhớ đồ họa tốc độ cao độc lập Adreno (HPM), năm nay chúng tôi lại bổ sung Matrix Cores vào GPU. Đối với các tác vụ tiên tiến như kết xuất mạng thần kinh, siêu phân giải, tạo khung hình, đường ống kết xuất phải kết hợp chặt chẽ với GPU, vì vậy bộ nhớ trở thành một mắt xích quan trọng. Lấy Adreno Neural Fusion làm ví dụ, nó là một mô hình đa tích chập, đầu ra của các phép tính tích chập sẽ được lưu trữ trong HPM, hoàn toàn không cần truy cập DDR, từ đó nâng cao hiệu quả năng lượng hơn nữa trong quá trình chơi game. Vì vậy, quay lại nội dung Vinesh vừa thảo luận: từ góc độ bộ nhớ, một mặt là cân nhắc tổng thể ở cấp độ nền tảng, mặt khác là tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể, HPM chính là ví dụ điển hình cho việc tối ưu hóa theo trường hợp sử dụng.

### Hỏi: Nền tảng mới mà Snapdragon công bố hôm nay đã đạt được nhiều đổi mới về kiến trúc cơ bản, cung cấp khả năng cơ bản mạnh mẽ cho các nhà sản xuất thiết bị đầu cuối và hệ sinh thái phần mềm. Xin hỏi Qualcomm sẽ tăng cường đầu tư vào khía cạnh hệ sinh thái như thế nào? Liệu có cung cấp thêm công cụ

Đáp:

> Lấy ví dụ, nhờ Matrix Cores, các nhà phát triển có thể gọi chúng thông qua các khung tiêu chuẩn như llama.cpp để chạy các tác vụ AI thông thường; ngoài ra còn có các phần mở rộng được cung cấp thông qua Vulkan, các nhà phát triển cũng có thể tận dụng để thực hiện lệnh gọi. Ngoài ra, về công cụ phân tích hiệu năng, chúng tôi cũng đang liên tục tăng cường các khả năng liên quan của Snapdragon Profiler. Vì vậy, từ góc độ công cụ, các nhà phát triển có thể sử dụng Snapdragon Profiler để xem các khung hình kết xuất khác nhau khi bật và tắt Adreno Neural Fusion, và trên cơ sở đó thực hiện nhiều công việc và phát triển. Tôi cũng xin bổ sung thêm một vài điểm từ góc độ AI. Trong lĩnh vực AI, mối quan hệ của chúng tôi với các đối tác Trung Quốc ngày càng sâu sắc qua từng năm. Ban đầu, chúng tôi đã thiết lập hợp tác sâu rộng với hầu hết các nhà cung cấp phần mềm độc lập (ISV); trên cơ sở đó, chúng tôi cũng bắt đầu hợp tác chặt chẽ với các phòng thí nghiệm AI tiên phong như Alibaba. Chúng tôi duy trì hợp tác với họ để có thể tiếp cận sớm các mô hình như Qwen 3, Qwen 3.5 và Qwen 3.8, đồng thời nỗ lực thúc đẩy các mô hình này đạt được hỗ trợ Day 0 đầy đủ trên chip Qualcomm, đặc biệt là các mô hình liên quan đến hệ sinh thái Alibaba. Tương tự, khi chuyển dịch sang quy trình làm việc đại diện (agentic workflow), chúng tôi cũng cần hỗ trợ mô hình MoE. Chris đã đề cập đến bản demo suy luận đó trong buổi trao đổi hôm nay. Chúng tôi đã thiết lập mối quan hệ hợp tác rất chặt chẽ với một đối tác hệ sinh thái Trung Quốc, đối phương có thể thể hiện năng lực của chính họ và chúng tôi cũng đã hoàn thành tích hợp rất nhanh chóng. Sự hợp tác như vậy cũng đang không ngừng mở rộng theo thời gian. Hơn nữa, đối tượng hợp tác không chỉ còn là các ISV truyền thống. Trước đây chúng tôi tập trung vào phát hiện, phân loại và phân đoạn, những điều này tất nhiên rất quan trọng, nhưng chúng tôi cũng bắt đầu hợp tác với một nhóm đối tác tập trung cao độ vào hướng đại diện, cũng như sử dụng AI tạo sinh để tạo dữ liệu tổng hợp. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, chúng tôi cũng đang mở rộng các công cụ và hệ thống con phân tích hiệu năng để cho phép nhiều đối tác hệ sinh thái có thể làm việc độc lập, tự tìm ra nút thắt, đặc biệt là về tối ưu hóa băng thông và tối ưu hóa sức mạnh tính toán. Khả năng này cũng đã được tăng cường thông qua Qualcomm AI Stack, tất cả mọi người đều có thể sử dụng hoàn toàn, chỉ cần tải xuống từ trang web nhà phát triển Qualcomm. Tôi xin bổ sung thêm một điểm. Khi cân nhắc về nhà phát triển, về cách làm thế nào để khả năng của nền tảng này thực sự được huy động, chúng tôi chủ yếu nhìn nhận từ hai khía cạnh. Một mặt, chúng tôi muốn đảm bảo nền tảng thực sự được thiết kế cho người dùng cuối và những người sẽ gia tăng giá trị cho nền tảng. Ví dụ, vừa rồi có câu hỏi về việc chúng tôi điều phối công việc giữa CPU, GPU và NPU như thế nào. Câu trả lời thực ra là, chúng tôi có nhiều công cụ AI một phần chính là vì tồn tại nhiều hệ sinh thái nhà phát triển khác nhau. Ví dụ, các nhà phát triển lấy game làm cốt lõi muốn khả năng AI được nhúng trong GPU; một số nhà phát triển dựa trên CPU muốn AI gắn kết sâu với CPU; và một số nhà phát triển khác muốn sử dụng khả năng NPU trung tâm hiệu năng cao, quy mô lớn. Do đó, đối với những nhà phát triển khác nhau này, chúng tôi cố gắng hết sức để các loại hệ sinh thái phần mềm đều có thể sử dụng nền tảng của chúng tôi một cách thuận tiện. Mặt khác, dù ở Trung Quốc hay trên toàn cầu, chúng tôi đều triển khai các dự án đối tác rất tích cực, hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ then chốt để đưa công nghệ của họ vào nền tảng của chúng tôi và cung cấp cho các nhà sản xuất OEM sử dụng. Công nghệ hình ảnh đặc biệt như vậy, trong lĩnh vực này, chúng tôi đã thiết lập sự hợp tác rất sâu sắc với toàn bộ hệ sinh thái. Tôi cho rằng trong bất kỳ hệ sinh thái công nghệ nào, mối quan hệ ISV trong lĩnh vực hình ảnh có lẽ là phong phú nhất, đặc biệt là ở Trung Quốc. Chúng tôi đã tăng cường hỗ trợ liên quan, không chỉ giúp các nhà sản xuất OEM mà còn giúp các ISV địa phương, và kết quả đã bắt đầu thấy rõ. Nếu mọi người ghé thăm khu vực demo vào cuối ngày hôm nay hoặc trong tuần này, sẽ thấy rất nhiều bản demo công nghệ về hình ảnh và video từ các ISV và đối tác Trung Quốc.

### Hỏi: Chào mọi người, tôi có hai câu hỏi. Giá trị của ngành công nghiệp tính toán trước đây được phân bổ xung quanh thiết bị và chip, nhưng hiện nay Agent đã trở thành chủ thể tính toán, tính toán cũng bắt đầu điều chỉnh tài nguyên tính toán phân tán xung quanh Agent. Câu hỏi của tôi là, ông có nghĩ 

Đáp:

> Về bản chất, bạn nói đúng — Agent có thể thực sự thuộc về kiến trúc tầng cao hơn, dù nhìn từ cấp độ tiêu chuẩn ngành hay cấp độ nhà sản xuất OEM. Nhưng theo tôi, lý do SoC vẫn là cốt lõi của toàn bộ giải pháp có một lý do rất nổi bật: chúng ta phải giải quyết một loạt vấn đề rất cơ bản. Ví dụ, tính toán rốt cuộc chạy ở đâu? Làm thế nào để định tuyến mô hình đã chọn? Trung tâm cảm biến phối hợp tất cả các đầu vào cảm biến khác nhau này như thế nào? Bộ nhớ và thông tin ngữ cảnh được quản lý ra sao? Điện năng được tối ưu hóa như thế nào? Làm thế nào để thực hiện giao tiếp an toàn giữa các thiết bị? Và cuối cùng là đưa ra quyết định như thế nào — dữ liệu nào được xử lý tại biên, dữ liệu nào cần tải lên đám mây? Vì vậy, tôi cho rằng trong kỷ nguyên Agent, giá trị và tầm quan trọng của SoC, kiến trúc của nó, những lựa chọn mà chúng tôi đưa ra lại càng trở nên quan trọng hơn.

### Hỏi: Câu hỏi thứ hai là, hôm nay chúng ta đã có thể chạy các mô hình backend lớn trên thiết bị, rồi cũng có Agent, cũng có khả năng hiểu người dùng liên tục. Vậy tại sao AI phone trong lý tưởng của chúng ta vẫn chưa xuất hiện? Ông nghĩ đâu là những nút thắt kỹ thuật hiện tại? Và đến năm 2026, ông ng

Đáp:

> Tôi cho rằng khi chúng ta thảo luận về điện thoại AI, vấn đề cốt lõi luôn là: bạn rốt cuộc muốn giải quyết vấn đề gì? Bạn muốn giải quyết một thách thức về độ trễ cụ thể nào đó? Hay muốn đảm bảo có một bộ mô hình phù hợp có thể triển khai tại biên để thực sự mang lại trải nghiệm mà bạn mong đợi? Tôi cho rằng, vài tháng qua — hay nói đúng hơn là một năm qua — lĩnh vực mô hình nhỏ đã đạt được tiến bộ to lớn. Chúng ta đã phát triển từ mô hình dày đặc 3 tỷ tham số lên mô hình MoE có thể hỗ trợ cấp độ 30 tỷ tham số. Trước đây, không có công nghệ trưởng thành nào có thể hỗ trợ các mô hình MoE loại này chạy trên thiết bị, còn hiện nay chúng ta đã có khả năng đó. Trải nghiệm Agent còn cần một loại mô hình có thể phán đoán nhanh, phản hồi tức thì và hành động. Khả năng này trước đây không có. Vì vậy, tôi cho rằng nhìn vào sự tiến hóa của năng lực mô hình, năng lực khái niệm hệ thống, sự tiến hóa của thuật toán, hiện nay chúng ta đã sở hữu một lượng lớn các khối xây dựng cơ bản. Tôi tin rằng hầu hết các đối tác hệ sinh thái của chúng tôi sẽ tận dụng những khả năng cơ bản này để thúc đẩy hàng loạt ứng dụng đổi mới — điều mà trước đây không thể thực hiện được. Trước đây, dù ngành công nghiệp thúc đẩy mạnh mẽ nhưng hiệu quả thực tế không lý tưởng. Tôi mong đợi rằng khi Qualcomm trao quyền cho những đổi mới quan trọng này trong hệ sinh thái, tương lai chúng ta sẽ thấy nhiều hình thái Agent xuất hiện hơn.

### Hỏi: Mọi người đều biết hai năm nay nền tảng CSS của ARM được thiết kế ngày càng hoàn thiện, Xiaomi đã làm hai thế hệ "Xuanjie", tức là sau này, một số người cho rằng OPPO, vivo cũng không loại trừ khả năng làm SoC riêng của họ. Trong tình hình này, với tư cách là nền tảng flagship như Qualcomm, làm

Đáp:

> Chúng tôi không thể đưa ra đánh giá về các đối tác cạnh tranh, nhưng tôi cho rằng một trong những giá trị cốt lõi và tuyên ngôn giá trị của chúng tôi nằm ở CPU tùy chỉnh tự phát triển. Mọi người đã thấy các sản phẩm được trang bị CPU tùy chỉnh của chúng tôi trong vài thế hệ qua, chúng tôi đã mang đến thị trường hiệu năng và hiệu suất năng lượng hàng đầu để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Khi khối lượng công việc không ngừng phát triển, nhờ vào năng lực tự nghiên cứu và chuyên môn kỹ thuật sâu rộng tích lũy nội bộ, chúng tôi có khả năng tiếp tục đáp ứng các nhu cầu công việc đang thay đổi này. Tôi xin bổ sung thêm. Vì chúng tôi tự phát triển CPU nội bộ, mục tiêu phát triển của chúng tôi không chỉ nhắm vào các bài kiểm tra điểm chuẩn (benchmark) hay khối lượng công việc chung, mà là tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể mà chúng tôi biết là quan trọng đối với khách hàng, ví dụ như kịch bản chơi game. Trải nghiệm chơi game một phần phụ thuộc vào hiệu năng của bộ xử lý GPU, nhưng cũng phụ thuộc vào CPU và hiệu năng của toàn bộ hệ thống con CPU. Vì vậy, trong cùng một phân khúc tiêu thụ điện năng, hiệu suất chơi game và tốc độ khung hình của nền tảng Snapdragon luôn dẫn đầu ngành trong thời gian dài, chính là nhờ chúng tôi tự phát triển CPU và tối ưu hóa xung quanh các mục tiêu thực tế của người dùng cuối, thay vì chỉ nhắm vào khối lượng công việc chung. Về sự hợp tác với Xiaomi, mối quan hệ giữa hai bên rất vững chắc, bao phủ nhiều danh mục sản phẩm. Việc khách hàng sở hữu SoC tự phát triển không phải là điều hiếm gặp trong lịch sử phát triển của chúng tôi, nhưng chúng tôi không coi đây là mối quan hệ đối đầu "một mất một còn", chúng tôi tin rằng điều này sẽ trở thành một phần trong nền tảng của họ và đóng vai trò bổ trợ. Chúng tôi tin rằng sự hợp tác giữa chúng tôi và Xiaomi sẽ tiếp tục trong nhiều năm tới.

### Hỏi: Phần CPU của Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 lần này có một số thay đổi về cấu hình bộ nhớ đệm (cache). Cụ thể là thay đổi từ 2 bộ nhớ đệm L2 12MB của thế hệ trước thành bộ nhớ đệm L2 16MB dùng chung. Tôi hiểu rằng tổng dung lượng bộ nhớ đệm L2 đã giảm đi, nhưng lại sử dụng thiết kế dùng chung

Đáp:

> Trước hết, tôi xin bắt đầu từ CPU. Thiết kế FlexCache của chúng tôi là một bước nâng cấp lặp lại của kiến trúc bộ nhớ đệm. Chúng tôi không chỉ dựa vào dung lượng bộ nhớ đệm để đánh giá hệ thống con CPU. Thiết kế vi kiến trúc bộ nhớ đệm của mỗi hãng đều khác nhau, hiệu quả mà FlexCache đạt được là cho phép các nhân không đồng nhất (heterogeneous cores) truy cập vào vùng nhớ đệm dùng chung này với độ trễ thấp. Hãy tưởng tượng, đối với khối lượng công việc AI tác nhân (agent AI), sẽ có một lượng lớn dữ liệu trao đổi giữa các nhân không đồng nhất khác nhau. Hãy nghĩ đến kịch bản chơi game, chúng ta từng thấy lượng lớn dữ liệu trao đổi giữa nhân siêu cấp (prime core) và nhân hiệu năng (performance core). Vì vậy, bất kỳ tác vụ nặng nào cần trao đổi dữ liệu lớn giữa các nhân không đồng nhất đều có thể hưởng lợi từ kiến trúc FlexCache, đó là lý do chúng tôi lặp lại nâng cấp và ra mắt kiến trúc bộ nhớ đệm FlexCache này. Tôi xin trả lời câu hỏi về Matrix Cores. Bản thân GPU là một công cụ tính toán đa năng. Ngay cả khi không có Matrix Cores, bạn vẫn có thể chạy các tác vụ AI trên GPU. Vấn đề nằm ở chỗ các chỉ số quan trọng về hiệu năng và tiêu thụ điện năng của bạn là gì, tùy thuộc vào các chỉ số khác nhau, có lẽ GPU đã thể hiện đủ tốt rồi. Nhưng nếu bạn cần cải thiện hiệu suất, thì phải sử dụng NPU. Matrix Cores về bản chất có thể hỗ trợ và tăng tốc AI tạo sinh, cũng như khả năng AI phía GPU. Cách gọi các nhân này rất phổ biến. Bạn thậm chí có thể thực hiện lệnh gọi thông qua giao diện mở rộng Cooperative Matrix, có thể gọi qua OpenCL hoặc Vulkan, kết hợp với các khung tiêu chuẩn như LiteRT, Llama.cpp, hoặc thậm chí là QNN của chính chúng tôi. GPU có tính linh hoạt rất cao, ngoài lĩnh vực di động, cũng có rất nhiều GPU được đưa vào sử dụng, nhưng nếu bạn muốn chạy các mô hình lớn với hiệu suất năng lượng cao, thì NPU sẽ là lựa chọn tốt hơn. Tóm lại, đứng từ góc độ nhà phát triển, chúng tôi có thể cung cấp ba công cụ tính toán mạnh mẽ: CPU, GPU, NPU. Bạn có thể tự do lựa chọn dựa trên trường hợp sử dụng, nhu cầu hiệu suất năng lượng và các chỉ số quan trọng. Tôi xin bổ sung thêm một chút. Trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn, cách làm rất phổ biến là chia mô hình thành xử lý gợi ý (prompt processing) và tạo Token, tức là thực thi không đồng nhất trong lĩnh vực mô hình lớn, người ta còn chia việc tạo Token thành tăng tốc mạng truyền thẳng (FFN) và tăng tốc cơ chế chú ý (attention mechanism). Nhờ Matrix Cores trong GPU, chúng tôi hiện có thể chia nhỏ mô hình. Tùy theo trường hợp sử dụng thực tế, một phần mô hình có thể chạy trên Hexagon NPU của Qualcomm, phần còn lại chạy trên Matrix Cores của GPU. Điều này mang lại cho các nhà phát triển, đối tác hệ sinh thái và các nhà sản xuất OEM khả năng xử lý đa luồng mạnh mẽ, điều mà trước đây không thể thực hiện được. Tôi cho rằng khoản đầu tư này rất có giá trị, có thể thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của công nghệ thế hệ tiếp theo.

_Bài gốc còn tiếp._ Xem tiếp tại: <https://www.ithome.com/1/006/706.htm>