Tờ Reuters đưa tin, Google đã sử dụng hơn 4.000 chip Tensor v4 chế tạo thành công siêu máy tính huấn luyện AI với hiệu suất và năng lực tiết kiệm điện tốt hơn đối thủ Nvidia. Các con chip này đã được kết nối thông qua công tắc quang học tự phát triển - chìa khóa giúp các công ty chế tạo bộ xử lý cho siêu máy tính AI.

Theo một báo cáo khoa học mới được công bố, hãng cho biết siêu máy tính được dùng để huấn luyện mạng thần kinh nhân tạo; hoạt động nhanh và hiệu quả hơn so với hệ thống tương tự sử dụng chip A100 của Nvidia. Nó được trang bị chip Tensor Processing Unit (TPU) thế hệ thứ tư do chính Google thiết kế.

Theo Reuters, Google dùng siêu máy tính để huấn luyện PaLM, mô hình ngôn ngữ lớn được đánh giá tốt nhất hiện nay. Google cho biết hệ thống có thể dễ dàng cấu hình lại kết nối giữa các chip một cách nhanh chóng, giúp giảm sự cố và cải thiện hiệu suất hoạt động.

Dù siêu máy tính mới được công bố, song thực tế Google đã ứng dụng công nghệ này từ năm 2020 tại trung tâm dữ liệu ở Hạt Mayes, Oklahoma. Startup Midjourney cũng đang dùng hệ thống này để huấn luyện AI tạo hình ảnh từ văn bản.

Theo Google, so với hệ thống tương đương sử dụng chip A100 của Nvidia, siêu máy tính nhanh hơn 1,7 lần và tiết kiệm năng lượng hơn 1,9 lần. Google không so siêu máy tính với chip Nvidia AI mới nhất H100 bởi nó ra đời sớm hơn và được sản xuất bằng công nghệ tiên tiến hơn. Nvidia từ chối bình luận về thông tin của Google.

Được biết, A100 là “con ngựa đầu tàu” vào thời điểm hiện tại. Nvidia - công ty sản xuất ra nó hiện chiếm tới 95% thị trường bộ xử lý đồ họa sử dụng cho máy học.

Theo CNBC, A100 rất lý tưởng cho loại mô hình máy học hỗ trợ ChatGPT hoặc Bing AI. Việc nó có thể thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản được cho là có thể giúp ích cho việc đào tạo và sử dụng các mô hình mạng lưới thần kinh.

Công nghệ đằng sau A100 ban đầu được sử dụng để hiển thị đồ họa 3D phức tạp trong trò chơi. Nó thường được gọi là bộ xử lý đồ họa hoặc GPU, song ngày nay, A100 của Nvidia nhắm mục tiêu sang các tác vụ học máy và trung tâm dữ liệu chứ không đơn thuần chỉ là các PC trò chơi nữa. Các công ty lớn hoặc startup làm việc dựa trên chatbot và trình tạo hình ảnh sẽ cần hàng trăm hoặc hàng nghìn con chip trên của Nvidia.

Theo CNBC, hầu hết các nhà nghiên cứu đều sử dụng V100, qua đó biến đây trở thành con chip tiên tiến được ưu tiên sử dụng. Tuy nhiên, việc Google ra mắt siêu máy tính từ chip Tensor v4 được kỳ vọng có thể thay đổi cục diện này.

“Hiệu suất, khả năng mở rộng và tính khả dụng có thể khiến siêu máy tính TPU v4 trở thành người tiên phong trong mô hình ngôn ngữ lớn”, các chuyên gia nhận định.

Theo WSJ, việc xây dựng công nghệ AI đáng tin cậy đòi hỏi nguồn lực khổng lồ mà chỉ có những tập đoàn công nghệ có quy mô như Microsoft và Google mới đáp ứng được. Tinglong Dai, giáo sư chuyên ngành quản lý hoạt động tại Đại học Johns Hopkins, người nghiên cứu về tương tác giữa con người và AI, cho biết có 2 lý do cho điều này.

Thứ nhất, cần hàng chục nghìn máy tính trong cơ sở hạ tầng đám mây để huấn luyện và vận hành hệ thống AI. Thứ hai, AI sáng tạo đòi hỏi nguồn nhân lực khổng lồ liên tục thử nghiệm và điều chỉnh mô hình ngôn ngữ, làm sao để chúng không cung cấp những câu trả lời quá vô nghĩa hoặc mang hàm ý xúc phạm.

Trước đó, Google kêu gọi nhân viên thử nghiệm nghiệm Bard, công cụ tìm kiếm dựa trên chatbot mới của hãng. Chưa rõ chi tiết khả năng của Bard là gì, song dường như chatbot này cũng có thể nói chuyện và giao tiếp tương tự ChatGPT. Một ảnh chụp màn hình cho thấy người dùng có thể hỏi Bard các câu hỏi như cách cho trẻ em tắm hoặc loại thực phẩm nào nên ăn vào bữa trưa.

“Bard sẽ là chỉ dấu cho sự sáng tạo, là bệ đỡ cho ham muốn hiểu biết. Nó giúp bạn giải thích cho một đứa trẻ 9 tuổi các khám phá mới của kính Thiên Văn James Webb và sau đó tự rèn luyện kỹ năng của riêng chúng”, CEO Google, ông Sundar Pichai nói.

Tuy nhiên, cũng có ý kiến cho rằng sự đột phá của AI có thể làm lung lay vị thế “vua tìm kiếm” của Google.

“Câu hỏi lớn nhất là liệu Google có tiếp tục dẫn đầu mảng tìm kiếm hay không khi biến AI trở thành trọng tâm phát triển mới. Lần đầu tiên sau 15 năm, Google phải đối mặt với một thách thức thực sự. Đây cũng là lần đầu tiên họ chậm một bước so với nhịp phát triển chung của thị trường”, Matt Naeger, Giám đốc chiến lược và tiếp thị tại Merkle, cho biết.

Theo: CNBC