Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại mọi khía cạnh của cuộc sống, GPU (Bộ xử lý đồ họa) đã trở thành trái tim của các cỗ máy học sâu (deep learning) và các ứng dụng AI phức tạp. Trong cuộc đua song mã giữa AMD và nVidia, câu hỏi thường trực là: tại sao GPU của AMD, dù mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực khác, lại có vẻ "hụt hơi" hơn so với đối thủ khi nói đến AI?
Câu trả lời không nằm ở việc phần cứng của AMD yếu kém. Thực tế, AMD đã có những bước tiến đáng kể trong việc phát triển các kiến trúc GPU mạnh mẽ. Tuy nhiên, sự khác biệt nằm ở một số yếu tố then chốt, tạo ra lợi thế đáng kể cho nVidia trong "cuộc chiến AI".
Một trong những rào cản lớn nhất đối với AMD chính là hệ sinh thái phần mềm và công cụ phát triển. nVidia đã dày công xây dựng và duy trì CUDA (Compute Unified Device Architecture) - một nền tảng điện toán song song và API lập trình gần như trở thành tiêu chuẩn vàng cho các nhà phát triển AI. Sự phổ biến của CUDA đồng nghĩa với việc hầu hết các thư viện, framework AI hàng đầu như TensorFlow và PyTorch đều được tối ưu hóa sâu sắc cho kiến trúc nVidia.
Ngược lại, nền tảng ROCm (Radeon Open Compute) của AMD, dù đã có những cải thiện đáng kể, vẫn chưa thể sánh được với sự trưởng thành, cộng đồng hỗ trợ rộng lớn và mức độ tối ưu hóa của CUDA. Điều này có thể tạo ra những khó khăn không nhỏ cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI khi triển khai và tối ưu hóa mô hình trên phần cứng AMD. Đôi khi, việc thiếu các thư viện được tối ưu hóa tốt có thể dẫn đến hiệu suất thấp hơn đáng kể so với các GPU nVidia tương đương.
nVidia không chỉ mạnh về phần mềm mà còn tích hợp các đơn vị xử lý chuyên dụng cho AI vào phần cứng của mình. Điển hình là Tensor Cores, được trang bị trên các dòng GPU cao cấp như RTX và các GPU dành cho trung tâm dữ liệu (ví dụ: dòng A và H). Tensor Cores được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các phép toán ma trận, nền tảng cốt lõi của nhiều thuật toán học sâu. Nhờ đó, GPU nVidia có thể mang lại hiệu suất và hiệu quả năng lượng vượt trội trong các tác vụ huấn luyện và suy luận mô hình AI.
Mặc dù AMD cũng đã bắt đầu tích hợp các bộ tăng tốc AI (AI Accelerators) trên kiến trúc RDNA 4 mới nhất của mình, nhưng công nghệ này vẫn còn khá mới mẻ và hiệu quả thực tế trong các ứng dụng AI rộng rãi cần thêm thời gian để kiểm chứng.
Sự thống trị thị trường GPU nói chung và phân khúc GPU AI nói riêng của nVidia cũng đóng một vai trò quan trọng. Với thị phần lớn hơn, nVidia thu hút được nhiều sự chú ý và đầu tư từ các nhà phát triển phần mềm, các tổ chức nghiên cứu và các công ty công nghệ. Điều này tạo ra một vòng lặp, nơi sự phổ biến của nVidia dẫn đến sự hỗ trợ phần mềm tốt hơn, thu hút thêm người dùng và củng cố vị thế dẫn đầu của họ.
Ngoài ra, nhiều phần mềm thương mại và giải pháp AI doanh nghiệp hiện tại được phát triển và tối ưu hóa chủ yếu cho GPU nVidia, đôi khi bỏ qua hoặc hỗ trợ hạn chế cho phần cứng AMD. Điều này có thể khiến người dùng muốn tận dụng GPU AMD gặp phải những rào cản nhất định.
Hiệu Suất Đỉnh Cao: Vẫn Là "Sân Chơi" Của nVidia?
Trong các tác vụ AI đòi hỏi hiệu suất tính toán "khủng khiếp", đặc biệt là huấn luyện các mô hình AI khổng lồ, các GPU cao cấp nhất của nVidia thường chứng minh được sức mạnh vượt trội so với các đối thủ từ AMD. Dù AMD đã có những sản phẩm cạnh tranh, nhưng nVidia vẫn thường nắm giữ lợi thế về hiệu suất thô và các tính năng chuyên dụng, đặc biệt ở phân khúc dành cho trung tâm dữ liệu và nghiên cứu chuyên sâu.
Điều quan trọng cần nhấn mạnh là AMD không hề "bỏ cuộc" trong cuộc đua AI. Họ đang đầu tư mạnh mẽ vào việc cải thiện nền tảng ROCm, phát triển các kiến trúc GPU mới tối ưu hóa cho AI (như CDNA cho trung tâm dữ liệu) và tích hợp các bộ tăng tốc AI chuyên dụng. Trong một số trường hợp cụ thể, như các tác vụ suy luận đòi hỏi bộ nhớ lớn, GPU AMD với dung lượng VRAM cao hơn có thể mang lại lợi thế nhất định. Hơn nữa, mức giá cạnh tranh hơn của các sản phẩm AMD có thể là một yếu tố hấp dẫn đối với nhiều người dùng và tổ chức.
Mặc dù GPU của AMD đã có những tiến bộ đáng kể, nhưng hiện tại, nVidia vẫn đang chiếm ưu thế trong lĩnh vực AI nhờ vào hệ sinh thái phần mềm CUDA mạnh mẽ và được hỗ trợ rộng rãi, các tính năng phần cứng chuyên dụng như Tensor Cores, thị phần lớn hơn và hiệu suất thường dẫn đầu ở phân khúc cao cấp. Tuy nhiên, sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ AMD hứa hẹn sẽ mang đến những đổi mới thú vị và có thể thay đổi cục diện trong tương lai của "cuộc chiến AI". Nguồn:tinhte.vn/thread/cuoc-chien-ai-vi-sao-gpu-amd-van-hut-hoi-so-voi-nvidia.4014101/