Chi tiết về công nghệ stack huấn luyện và suy luận trí tuệ nhân tạo: Từ silicon đến trí tuệ
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Chi tiết về công nghệ stack huấn luyện và suy luận trí tuệ nhân tạo: Từ silicon đến trí tuệ
Các công nghệ AI là một kiến trúc phân tầng gồm phần cứng và phần mềm, đóng vai trò trụ cột cho cuộc cách mạng AI hiện nay.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: IOSG Ventures
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên một cơ sở hạ tầng phức tạp. Stack công nghệ AI là một kiến trúc phân tầng gồm phần cứng và phần mềm, đóng vai trò trụ cột cho cuộc cách mạng AI hiện nay. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào phân tích các tầng chính trong stack công nghệ, làm rõ đóng góp của từng tầng đối với việc phát triển và triển khai AI. Cuối cùng, chúng tôi sẽ suy ngẫm về tầm quan trọng của việc nắm vững những kiến thức nền tảng này, đặc biệt khi đánh giá các cơ hội ở điểm giao thoa giữa tiền mã hóa và AI, ví dụ như các dự án DePIN (cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung), chẳng hạn như mạng GPU.
1. Tầng phần cứng: Nền tảng silicon
Ở lớp dưới cùng là phần cứng — yếu tố cung cấp năng lực tính toán vật lý cho AI.
-
CPU (Bộ xử lý trung tâm): Là bộ xử lý cơ bản của máy tính. CPU giỏi xử lý các tác vụ tuần tự, rất quan trọng trong tính toán tổng quát, bao gồm xử lý dữ liệu đầu vào, các nhiệm vụ AI quy mô nhỏ và điều phối các thành phần khác.
-
GPU (Bộ xử lý đồ họa): Ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa, nhưng nhờ khả năng thực hiện hàng loạt phép tính đơn giản đồng thời mà GPU đã trở thành thành phần then chốt của AI. Khả năng xử lý song song này khiến GPU cực kỳ phù hợp để huấn luyện các mô hình học sâu. Nếu không có sự phát triển của GPU, các mô hình GPT hiện đại sẽ không thể thực hiện được.
-
Bộ tăng tốc AI: Các chip được thiết kế riêng cho khối lượng công việc AI, tối ưu hóa cho các thao tác AI phổ biến, mang lại hiệu suất cao và hiệu quả năng lượng tốt cho cả quá trình huấn luyện và suy luận.
-
FPGA (Mảng logic lập trình được): Mang lại tính linh hoạt nhờ khả năng lập trình lại. Chúng có thể được tối ưu hóa cho các tác vụ AI cụ thể, đặc biệt trong các kịch bản suy luận yêu cầu độ trễ thấp.
2. Phần mềm nền tảng: Lớp trung gian (middleware)
Lớp này trong stack công nghệ AI đóng vai trò then chốt vì nó xây dựng cầu nối giữa các framework AI cấp cao và phần cứng nền tảng. Các công nghệ như CUDA, ROCm, OneAPI và SNPE tăng cường kết nối giữa các framework cấp cao và kiến trúc phần cứng cụ thể, từ đó tối ưu hóa hiệu suất.
CUDA, lớp phần mềm độc quyền của NVIDIA, là nền tảng giúp công ty này vươn lên dẫn đầu thị trường phần cứng AI. Vị thế dẫn đầu của NVIDIA không chỉ đến từ lợi thế phần cứng, mà còn phản ánh hiệu ứng mạng mạnh mẽ của hệ sinh thái phần mềm và tích hợp.
CUDA có ảnh hưởng lớn vì nó đã thâm nhập sâu vào stack công nghệ AI và cung cấp một bộ thư viện tối ưu hóa đã trở thành tiêu chuẩn thực tế trong lĩnh vực này. Hệ sinh thái phần mềm này tạo ra một hiệu ứng mạng mạnh mẽ: các nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI thành thạo CUDA lan tỏa việc sử dụng nó trong cả giới học thuật và công nghiệp trong quá trình huấn luyện.
Vòng lặp tích cực này củng cố vị thế dẫn đầu thị trường của NVIDIA, bởi hệ sinh thái các công cụ và thư viện dựa trên CUDA ngày càng trở nên không thể thiếu đối với các chuyên gia AI.
Sự cộng sinh giữa phần cứng và phần mềm này không chỉ củng cố vị trí tiên phong của NVIDIA trong lĩnh vực tính toán AI, mà còn trao cho công ty khả năng định giá đáng kể — điều hiếm thấy trong thị trường phần cứng thường bị hàng hóa hóa.
Vị thế thống trị của CUDA và sự im lặng tương đối của các đối thủ cạnh tranh có thể quy về một loạt yếu tố tạo nên rào cản gia nhập đáng kể. Lợi thế đi đầu của NVIDIA trong lĩnh vực tính toán tăng tốc bằng GPU đã cho phép CUDA xây dựng hệ sinh thái mạnh mẽ trước khi các đối thủ kịp bắt kịp. Dù các đối thủ như AMD và Intel sở hữu phần cứng xuất sắc, nhưng lớp phần mềm của họ lại thiếu các thư viện và công cụ cần thiết, cũng như không thể tích hợp liền mạch vào stack công nghệ hiện tại — đây chính là lý do tạo nên khoảng cách lớn giữa NVIDIA/CUDA và các đối thủ khác.
3. Bộ biên dịch: Người phiên dịch
TVM (Máy ảo Tensor), MLIR (Biểu diễn trung gian đa tầng) và PlaidML đưa ra các giải pháp khác nhau cho thách thức tối ưu hóa khối lượng công việc AI trên nhiều kiến trúc phần cứng khác nhau.
TVM, bắt nguồn từ nghiên cứu tại Đại học Washington, nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ khả năng tối ưu hóa các mô hình học sâu cho nhiều loại thiết bị — từ GPU hiệu suất cao đến các thiết bị biên bị giới hạn tài nguyên. Điểm mạnh của TVM nằm ở quy trình tối ưu hóa từ đầu đến cuối, đặc biệt hiệu quả trong các kịch bản suy luận. Nó hoàn toàn trừu tượng hóa sự khác biệt giữa các nhà cung cấp và phần cứng nền tảng, cho phép khối lượng công việc suy luận chạy liền mạch trên nhiều phần cứng khác nhau, dù là thiết bị NVIDIA hay AMD, Intel, v.v.
Tuy nhiên, ngoài suy luận, tình hình trở nên phức tạp hơn. Mục tiêu tối thượng về tính thay thế phần cứng trong việc huấn luyện AI vẫn chưa được giải quyết. Nhưng trong lĩnh vực này, có một số sáng kiến đáng chú ý.
MLIR, dự án của Google, theo đuổi một phương pháp cơ bản hơn. Bằng cách cung cấp một biểu diễn trung gian thống nhất cho nhiều mức độ trừu tượng, nó nhằm mục đích đơn giản hóa toàn bộ cơ sở hạ tầng biên dịch, phục vụ cả các trường hợp sử dụng suy luận và huấn luyện.
PlaidML, hiện do Intel dẫn dắt, tự định vị mình là "ngựa ô" trong cuộc đua này. Nó tập trung vào khả năng di động trên nhiều kiến trúc phần cứng (bao gồm cả những kiến trúc nằm ngoài các bộ tăng tốc AI truyền thống), hướng tới một tương lai mà các khối lượng công việc AI có thể chạy liền mạch trên mọi nền tảng tính toán.
Nếu một trong những bộ biên dịch này có thể tích hợp tốt vào stack công nghệ mà không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình hay yêu cầu nhà phát triển phải sửa đổi thêm, điều đó rất có thể đe dọa đến hào moat của CUDA. Tuy nhiên, hiện tại MLIR và PlaidML vẫn chưa đủ trưởng thành và chưa tích hợp tốt vào stack công nghệ AI, do đó chúng hiện chưa gây ra mối đe dọa rõ rệt nào đối với vị thế dẫn đầu của CUDA.
4. Tính toán phân tán: Người điều phối
Ray và Horovod đại diện cho hai cách tiếp cận khác nhau trong lĩnh vực tính toán phân tán dành cho AI, mỗi cái đều giải quyết nhu cầu xử lý mở rộng trong các ứng dụng AI quy mô lớn.
Ray, do RISELab thuộc Đại học UC Berkeley phát triển, là một framework tính toán phân tán tổng quát. Ray nổi bật về tính linh hoạt, cho phép phân bổ nhiều loại khối lượng công việc khác nhau, vượt ra ngoài học máy. Mô hình dựa trên actor trong Ray đơn giản hóa đáng kể quá trình song song hóa mã Python, khiến nó đặc biệt phù hợp với học tăng cường và các tác vụ AI khác đòi hỏi quy trình làm việc phức tạp và đa dạng.
Horovod, ban đầu được thiết kế bởi Uber, tập trung vào việc triển khai học sâu phân tán. Nó cung cấp một giải pháp súc tích và hiệu quả để mở rộng quá trình huấn luyện học sâu trên nhiều GPU và nhiều nút máy chủ. Điểm nổi bật của Horovod là tính thân thiện với người dùng và tối ưu hóa cho việc huấn luyện song song dữ liệu mạng nơ-ron, cho phép tích hợp hoàn hảo với các framework học sâu hàng đầu như TensorFlow và PyTorch, giúp các nhà phát triển dễ dàng mở rộng mã huấn luyện hiện có mà không cần sửa đổi mã quá nhiều.
5. Kết luận: Góc nhìn từ tiền mã hóa
Việc tích hợp với stack AI hiện tại là cực kỳ quan trọng đối với các dự án DePIN hướng tới xây dựng hệ thống tính toán phân tán. Sự tích hợp này đảm bảo tính tương thích với các quy trình làm việc và công cụ AI hiện nay, giảm rào cản áp dụng.
Trong lĩnh vực tiền mã hóa, các mạng GPU hiện tại về cơ bản là các nền tảng cho thuê GPU phi tập trung — đánh dấu bước tiến ban đầu hướng tới cơ sở hạ tầng AI phân tán phức tạp hơn. Những nền tảng này giống như các thị trường kiểu Airbnb hơn là một đám mây phân tán. Dù hữu ích cho một số ứng dụng, nhưng chúng vẫn chưa đủ sức hỗ trợ việc huấn luyện phân tán thực sự — nhu cầu then chốt để thúc đẩy phát triển AI quy mô lớn.
Các tiêu chuẩn tính toán phân tán hiện tại như Ray và Horovod không được thiết kế cho mạng lưới phân tán toàn cầu. Đối với một mạng lưới phi tập trung thực sự hoạt động, chúng ta cần phát triển một framework mới ở tầng này. Một số người hoài nghi thậm chí cho rằng, do mô hình Transformer đòi hỏi truyền thông mật độ cao và tối ưu hóa hàm toàn cục trong quá trình học, nên chúng không tương thích với các phương pháp huấn luyện phân tán. Mặt khác, những người lạc quan đang thử nghiệm đề xuất các framework tính toán phân tán mới có thể phối hợp tốt với phần cứng phân bố toàn cầu. Yotta là một trong những công ty khởi nghiệp đang cố gắng giải quyết vấn đề này.
NeuroMesh tiến xa hơn nữa. Công ty này tái thiết kế quá trình học máy theo một cách đặc biệt sáng tạo. Bằng cách sử dụng mạng mã hóa dự đoán (PCN) để tìm sự hội tụ tối thiểu hóa lỗi cục bộ, thay vì trực tiếp tìm nghiệm tối ưu cho hàm mất mát toàn cục, NeuroMesh giải quyết một điểm nghẽn cơ bản trong việc huấn luyện AI phân tán.
Phương pháp này không chỉ đạt được mức độ song song hóa chưa từng có, mà còn cho phép huấn luyện mô hình trên phần cứng GPU cấp tiêu dùng (ví dụ như RTX 4090), từ đó dân chủ hóa việc huấn luyện AI. Cụ thể, năng lực tính toán của GPU 4090 tương đương H100, nhưng do băng thông thấp nên trong quá trình huấn luyện, chúng thường không được tận dụng hết. Vì PCN làm giảm tầm quan trọng của băng thông, việc tận dụng các GPU tầm thấp này trở nên khả thi, có thể mang lại khoản tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả đáng kể.
GenSyn, một công ty khởi nghiệp AI mã hóa đầy tham vọng khác, đặt mục tiêu xây dựng một bộ biên dịch. Bộ biên dịch của Gensyn cho phép bất kỳ loại phần cứng tính toán nào được sử dụng liền mạch cho các khối lượng công việc AI. Theo cách ví von, giống như TVM làm cho suy luận, GenSyn đang cố gắng xây dựng công cụ tương tự cho việc huấn luyện mô hình.
Nếu thành công, điều này có thể mở rộng đáng kể khả năng của mạng lưới tính toán AI phi tập trung, xử lý các tác vụ AI phức tạp và đa dạng hơn thông qua việc tận dụng hiệu quả nhiều loại phần cứng khác nhau. Tầm nhìn tham vọng này, dù đầy thách thức do độ phức tạp trong việc tối ưu hóa trên các kiến trúc phần cứng đa dạng và rủi ro kỹ thuật cao, nhưng nếu họ thực hiện được, vượt qua các trở ngại như duy trì hiệu suất trên các hệ thống dị cấu, công nghệ này có thể làm suy yếu hào moat của CUDA và NVIDIA.
Về suy luận: Cách tiếp cận của Hyperbolic, kết hợp suy luận có thể xác minh với mạng lưới phi tập trung các tài nguyên tính toán dị cấu, thể hiện chiến lược tương đối thực tế. Bằng cách tận dụng các tiêu chuẩn biên dịch như TVM, Hyperbolic có thể khai thác nhiều cấu hình phần cứng rộng rãi, đồng thời duy trì hiệu suất và độ tin cậy. Nó có thể tập hợp các chip từ nhiều nhà cung cấp (từ NVIDIA đến AMD, Intel, v.v.), bao gồm cả phần cứng cấp tiêu dùng và phần cứng hiệu suất cao.
Những phát triển trong lĩnh vực giao thoa giữa AI và tiền mã hóa này báo hiệu một tương lai mà tính toán AI có thể trở nên phân tán hơn, hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn. Thành công của các dự án này không chỉ phụ thuộc vào lợi thế kỹ thuật mà còn vào khả năng tích hợp liền mạch với các quy trình làm việc AI hiện tại, cũng như giải quyết được những lo ngại thực tế của các chuyên gia và doanh nghiệp trong ngành AI.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
IOSG Ventures
