Chip siêu nhanh đang có nhu cầu cao — không chỉ bởi ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo, mà còn bởi các công ty hoạt động trong lĩnh vực đồ họa máy tính, robot, xe tự hành hoặc khám phá thuốc. “Thật thú vị khi thấy tất cả những ứng dụng tuyệt vời này được tạo ra”, Jensen Huang, CEO của Nvidia cho biết.

Phát biểu với David Solomon, CEO của Goldman Sachs, tại hội nghị Communacopia + Technology ở San Francisco, Huang đã giải thích cách đồ họa máy tính, ví dụ, phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở hạ tầng AI. “Chúng tôi tính toán một pixel và suy ra 32 pixel còn lại”, ông nói trong một ấn bản của Goldman Sachs Talks. “Tính toán một pixel tốn rất nhiều năng lượng. Suy ra 32 pixel còn lại tốn rất ít năng lượng và bạn có thể làm rất nhanh. Và chất lượng hình ảnh thì tuyệt vời”.

Với tốc độ và tính linh hoạt này, cơ sở hạ tầng này tự trả tiền cho chính nó, Huang nói, trả lời một câu hỏi từ Solomon về lợi nhuận đầu tư cho khách hàng. Khi chi tiêu cho những thiết bị như vậy, “chi phí điện toán tăng lên một chút — có thể tăng gấp đôi”, Huang nói. “Nhưng bạn giảm thời gian tính toán xuống khoảng 20 lần. Bạn tiết kiệm được 10 lần”.

Các con chip tăng tốc tính toán có ở khắp mọi nơi, nhưng không có thứ gì gọi là máy gia tốc phổ quát, Huang nói. Thay vào đó, mỗi lần một công ty chip thâm nhập vào một thị trường mới, họ phải học các thuật toán mới. Chúng khác nhau tùy theo mục đích; thuật toán xử lý hình ảnh sẽ khác với thuật toán mô hình động lực học chất lỏng.

“Thông thường, khoảng 5-10% mã đại diện cho 99,999% thời gian chạy”, Huang nói. “Vì vậy, nếu bạn lấy 5% mã đó và chuyển sang bộ tăng tốc, thì về mặt kỹ thuật, bạn sẽ có thể tăng tốc ứng dụng lên gấp trăm lần”.

Huang cho biết lời hứa về loại máy tính tăng tốc này đã dẫn đến sự quan tâm lớn của các nhà đầu tư vào thị trường trung tâm dữ liệu. Ông cho rằng cơ sở hạ tầng này vẫn có thể được cải thiện. Một điều nữa là trung tâm dữ liệu trung bình “siêu kém hiệu quả, vì nó chứa đầy không khí, và không khí là chất dẫn điện kém”. Làm cho các trung tâm dữ liệu trở nên dày đặc hơn — nói cách khác là loại bỏ không khí — sẽ khiến chúng rẻ hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.

Một cuộc cách mạng khác nằm ở cách các trung tâm dữ liệu hiện nay không chỉ hiểu cách xử lý dữ liệu mà còn hiểu ý nghĩa của chính dữ liệu đó và cách dịch một dạng dữ liệu này sang dạng dữ liệu khác, Huang cho biết: “Tiếng Anh sang hình ảnh, hình ảnh sang tiếng Anh, tiếng Anh sang protein, protein sang hóa chất”.

Hệ sinh thái của các nhà sản xuất và nhà cung cấp cho ngành công nghiệp chip rất rộng lớn và phức tạp, đặc biệt tập trung ở Châu Á. Do đó, Nvidia cố gắng thiết kế tính đa dạng và dự phòng vào mọi khía cạnh của chuỗi cung ứng.

Các công ty cần có “đủ sở hữu trí tuệ” để có thể chuyển hoạt động sản xuất của mình từ một “nhà máy” — hoặc cơ sở sản xuất chip — sang một nhà máy khác nếu họ phải làm vậy, Huang nói. “Có thể công nghệ quy trình sẽ không tuyệt vời như vậy, hoặc bạn sẽ không đạt được cùng mức hiệu suất hoặc chi phí, nhưng bạn vẫn có thể cung cấp nguồn cung”.