Intel vừa thông báo ra mắt chip AI mới tích hợp NPU, một công nghệ đầy tiềm năng trong ngành công nghệ hiện nay. Không biết liệu NPU có thể thay đổi cách thức hoạt động của máy tính trong tương lai không?

1. NPU là gì?

Cũng giống như nhiều công ty công nghệ khác, Intel - nhà sản xuất chip hàng đầu thế giới đang adn bước vào đổi mới với việc giới thiệu chip dành cho tablet và laptop Intel Core Ultra mới. Với tên mã ban đầu là "Meteor Lake", đây là bộ xử lý đầu tiên của Intel có NPU (bộ xử lý thần kinh) để hỗ trợ các tác vụ AI. Sự ra mắt của sản phẩm này diễn ra sau một tuần AMD tiết lộ phần cứng Ryzen 8040 với chip thứ hai có NPU. Mặc dù đang cố gắng bắt kịp với công nghệ AI, chip Core Ultra của Intel vẫn đưa ra bước tiến mạnh mẽ, ít nhất là theo tiêu chuẩn của công ty.

Về bản chất, Neural Processing Unit (NPU) là một loại bộ xử lý dành riêng được thiết kế để thực thi các thuật toán học máy. Khác với CPU và GPU thông thường, NPU đã được tối ưu hóa để xử lý hiệu quả các phép tính toán phức tạp liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo.

Các bộ xử lý đặc biệt như NPU (Neural Processing Unit) hoạt động hiệu quả trong việc xử lý đồng thời lượng lớn dữ liệu, từ đó phù hợp cho các công việc như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các nhiệm vụ AI khác. Ví dụ, sử dụng NPU trong GPU cho phép NPU tập trung vào việc thực hiện các tác vụ cụ thể như phát hiện đối tượng hoặc tăng tốc độ xử lý hình ảnh.

2. Giữa CPU, GPU và NPU có sự khác nhau?

Nếu GPU (đơn vị xử lý đồ họa) chuyên về xử lý song song và thường được sử dụng trong học máy, thì NPU tiến xa hơn bằng chuyên môn hóa của nó. GPU linh hoạt và vượt trội trong xử lý đồ họa và tác vụ song song, trong khi CPU (Bộ xử lý trung tâm) là bộ não đa năng của máy tính, xử lý nhiều loại tác vụ.

Tuy nhiên, NPU được phát triển nhằm tối ưu hóa hiệu suất của các thuật toán học sâu. Chúng được điều chỉnh để thực hiện các công việc cụ thể cho mạng lưới thần kinh của trí tuệ nhân tạo. Việc chuyên môn hóa này giúp NPU cung cấp hiệu suất tốt hơn đáng kể so với CPU và thậm chí GPU trong một số trường hợp nhất định.

3. Sức mạnh của NPU

Các thuật toán học máy là nền tảng chính của ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù thường bị nhầm lẫn với trí tuệ nhân tạo, machine learning thực tế là một phần của AI. Các thuật toán này có khả năng tự học từ dữ liệu, tạo ra dự đoán và quyết định mà không cần sự can thiệp của con người trong quá trình lập trình. Có tổng cộng 4 loại thuật toán học máy: có giám sát, bán giám sát, không giám sát và tăng cường.

Những phiên bản NPU chơi vai trò quan trọng trong việc triển khai hiệu quả các thuật toán này bằng cách thực hiện các công việc như đào tạo, suy luận và xử lý dữ liệu lớn để điều chỉnh mô hình và đưa ra dự đoán trong thời gian thực.

Ví dụ, con chip AI mới nhất của Intel, Core Ultra, đã mang lại hiệu suất vượt trội so với thế hệ trước của AMD và tiết kiệm năng lượng đáng kể. Trong môi trường Windows, chip này đã tiết kiệm đến 79% năng lượng so với Ryzen 7840U của AMD và nhanh hơn 11% trong việc xử lý các tác vụ đa luồng. Mặc dù không có thông tin về chip Ryzen 8040 sắp ra mắt của AMD, việc so sánh hai đối thủ này vào năm sau sẽ rất đáng chú ý.

4. Những điểm hạn chế hiện tại của NPU hay chip AI

Trong năm 2024, dự kiến NPU sẽ trở nên phổ biến hơn với sự xuất hiện của chip Meteor Lake của Intel. Tuy vậy, việc thành công của chúng trong tương lai công nghệ vẫn còn là một ẩn số. Với khả năng nâng cao AI, các ứng dụng phức tạp và tự động hóa có thể được cải thiện, giúp NPU trở nên phổ biến hơn trên nhiều lĩnh vực.

Do đó, nhu cầu về các ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) được dự đoán sẽ tiếp tục tăng cao, trong đó Neural Processing Unit (NPU) được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng. Kiến trúc chuyên biệt của NPU, được tối ưu hóa cho các tác vụ học máy, giúp NPU tiến lên trong lĩnh vực của công nghệ thông tin. Việc kết hợp giữa General Purpose NPU (GPNPU) và các tiến bộ trong thuật toán học máy được cho là sẽ thúc đẩy sự phát triển của công nghệ và thay đổi cách chúng ta sử dụng công nghệ số. Tuy nhiên, cần nhớ rằng dù có những cơ hội lớn, việc ứng dụng AI vẫn đang gặp phải nhiều tranh cãi và không ít trường hợp đã bị "làm quá" khi kết quả không đạt được như kỳ vọng.

Hiện tại, việc tăng tốc NPU không phải là vấn đề lớn với đa số người dùng, chỉ giúp cải thiện hiệu suất của các tác vụ thông thường trên máy tính cá nhân, như làm mờ phông nền trong cuộc gọi Zoom hoặc thực hiện tạo hình ảnh AI. Tuy nhiên, trong tương lai, khi công nghệ AI ngày càng phát triển và được áp dụng rộng rãi, NPU có thể trở thành một phần không thể thiếu trong các thiết bị máy tính.