Con chip mang lại 1.000 tỷ USD cho vốn hóa của Nvidia

Theo Bloomberg, một linh kiện máy tính thường khó có thể thay đổi hoàn toàn một doanh nghiệp và cả ngành công nghiệp. Tuy nhiên, vi xử lý đồ họa (GPU) H100 của Nvidia đã làm được điều này. 

H100 đã giúp vốn hóa của Nvidia tăng thêm 1.000 tỷ USD và biến công ty này trở thành ông vua trong lĩnh vực trí thông minh nhân tạo (AI). Nhu cầu về con chip này lớn tới mức một số khách hàng phải đợi tới 6 tháng để nhận hàng.

Chip H100 của Nvidia là gì?

H100 là dòng GPU được đặt tên dựa theo nhà khoa học máy tính Grace Hopper. Về cơ bản, H100 có cấu tạo giống những chiếc GPU được sử dụng để chơi game nhưng đã được tối ưu hóa để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tính toán với tốc độ cao, phù hợp cho việc đào tạo mô hình AI.

Nvidia đã đi tiên phong trong lĩnh vực sản xuất GPU vốn ban đầu chỉ dùng cho mục đích chơi game hoặc đồ họa. Tuy nhiên, ngay từ những ngày đầu, công ty đã đặt cược rằng trong tương lai, những vi xử lý của mình sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hơn. 

Điều gì khiến H100 đặc biệt?

Các mô hình AI có được khả năng phản hồi với người dùng, tạo hình ảnh hay video hay thực hiện các tác vụ khác thông qua việc đào tạo (training) từ một kho dữ liệu khổng lồ. Càng được đào tạo trên nhiều dữ liệu, mô hình AI sẽ ngày càng giỏi hơn. 

Các thức để một mô hình AI học hỏi là “thử và sai” (trial and error), lặp đi lặp lại hàng triệu, hàng tỷ lần một hành động cho đến khi đạt được kết quả phù hợp. Quá trình đào tạo lặp đi lặp lại này cần đến khả năng tính toán khổng lồ.

H100 là một bước đột phá khi nhanh gấp 4 lần so với người tiền nhiệm của mình (A100) trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và phải hồi nhanh hơn 30 lần với yêu cầu của người dùng. Đối với các doanh nghiệp đang chạy đua để đào tạo mô hình LLM, lợi thế hiệu suất và tốc độ là vô cùng quan trọng. 

Nvidia có đối thủ nào không?

Nvidia kiểm soát khoảng 80% thị trường GPU được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu AI. Khách hàng của Nvidia bao gồm các nền trung tâm dữ liệu AI như AWS (Amazon), Google Cloud (Alphabet) và Azure (Microsoft).

Tuy nhiên, Nvidia cũng gặp phải sự cạnh tranh từ những đối thủ sản xuất chip bán dẫn khác như Advanced Micro Devices (AMD) hay Intel. Tuy nhiên, cả hai công ty hiện vẫn chưa tạo nhiều điểm nhấn trên thị trường AI. 

AMD và Intel là hai nhà sản xuất cả vi xử lý trung tâm (CPU) và GPU. Các CPU của hai công tay này có khả năng xử lý nhiều tác vụ đa dạng tuy nhiên lại không thể so sánh với GPU trong việc xử lý một tác vụ lặp đi lặp lại.

Tuy nhiên, hai công ty này cũng đang chạy đua để đưa ra các sản phẩm GPU phục vụ cho AI. AMD đã trình làng GPU MI300X vào tháng 6 để cạnh tranh với H100 đến từ Nvidia. Theo công bố của AMD, MI300X có sức mạnh xử lý cao hơn tới 1,3 lần so với H100 trong các tác vụ AI.

Intel cũng đang gấp rút để trình làng các mẫu GPU dành cho lĩnh vực AI. Công ty đang phải thừa nhận rằng hiện nay nhu cầu về GPU cho trung tâm dữ liệu đang tăng nhanh hơn so với CPU, vốn là thế mạnh của Intel. 

Ngoài ra, Nvidia còn có lợi thế về phần mềm khi so sánh với hai đối thủ trên. Công ty sở hữu công nghệ CUDA, cho phép các lập trình viên có thể xây dựng các thuật toán chạy trên GPU.

Kế hoạch duy trì sự thống trị

Trong năm 2024, Nvidia dự kiến sẽ ra mắt dòng GPU H200 thay thế cho H100. Trong tương lai, công ty sẽ ra mắt dòng GPU dựa trên kiến trúc mới với cái tên B100.