Con chip bé nhỏ này sẽ phá bỏ định luật Moore để trở thành kẻ dẫn đầu ngành trí tuệ nhân tạo

Nắng sớm rọi trên bầu trời Palm Springs, California, một khung cảnh tuyệt vời để cô Vivienne Sze đứng lên sân khấu nhỏ, thực hiện bài thuyết trình có lẽ là khó nhất sự nghiệp. Sze thông thạo rõ mọi ngọn ngành trong bài diễn thuyết: cô chuẩn bị nói về những con chip mới, đang được phát triển tại phòng thí nghiệm của cô ở Viện Công nghệ Massachusetts (MIT).

Những con chip bé nhỏ mang theo lời hứa về một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể lắp đặt trên mọi thiết bị - những thứ đồ chơi công nghệ bé nhỏ vốn không đủ khả năng chứa đựng sức mạnh khổng lồ của một hệ thống AI. Từ trước tới giờ, những tính toán dựa trên AI đều giới hạn tại các trung tâm dữ liệu khổng lồ.

Tự tin là vậy, Vivienne Sze vẫn … đứng hình trước khung cảnh sự kiện, và trước những bộ óc lớn của thế giới đang đứng rải rác đó đây.

Đây là MARS, một hội nghị dành riêng cho khách mời; khung cảnh khu nghỉ dưỡng sang trọng như bước thẳng ra từ một bộ phim khoa học viễn tưởng nhiều kinh phí: mặt đất và trên không đầy những con robot đang chạy và đang bay, những nhà khoa học, những tác giả truyện khoa học viễn tưởng đang đứng đàm đạo với nhau bằng thứ ngôn ngữ cao siêu nào đó. Chỉ vài nhà nghiên cứu được mời tới để thuyết trình, trả lời câu hỏi.

Đám đông trong sảnh là tổ hợp của 100 nhà nghiên cứu, CEO và nhà đầu tư quan trọng tầm cỡ thế giới. Và người đứng ra tổ chức, không ai khác, chính là vị tỷ phú có quyền hành cao nhất Amazon, ông Jeff Bezos.

Có những người thuyết trình tại MARS đem ra sản phẩm robot biết võ karate, những thiết bị bay không người lái có thể vỗ cánh như một con côn trùng thực thụ, đây đó còn có bản thiết kế căn cứ Sao Hỏa của con người sẽ ra sao. Con chip của cô Sze trông có vẻ khiêm nhường, ít hào nhoáng như những sản phẩm trực quan kia.

Trước con mắt người phàm của chúng ta, con chip này chẳng khác thứ đang có trong smartphone là mấy. Nhưng có thể đưa lời khẳng định: chip của cô Sze là thứ quan trọng nhất nhì có mặt tại sự kiện MARS.

Những con chip mới, giống như thứ cô Sze đang phát triển trong phòng thí nghiệm, chính là tương lai ngành trí tuệ nhân tạo; chính nó là đầu não của mọi thứ robot đang chạy, đang bay trong phòng. Cho tới thời điểm hiện tại, phần mềm AI chủ yếu chạy trên chip đồ họa, vậy nên một thứ phần cứng mới hiệu quả sẽ khiến các thuật toán AI mạnh mẽ hơn bao giờ hết, thậm chí mở ra được những tiềm năng ta chưa biết.

Những con chip AI mới sẽ tạo ra một thế hệ robot mới, hoặc đơn giản hơn là cho phép smartphone tạo ra được môi trường thực tế tăng cường với độ chân thực chưa bao giờ có.

Nó được thiết kế để chứa đựng nhiều thuật toán deep learning hơn, những dòng code đã và đang thay đổi cục diện thế giới. Thậm chí, ta còn có thể mơ về thứ không tưởng, khi những thuật toán có thể “tiến hóa” để mở ra những cánh cửa mới.

“Chúng ta cần phần cứng mới bởi định luật Moore đang ngăn cản bước tiến công nghệ”, cô Sze nói, nhắc tới định luật được luận ra bởi nhà đồng sáng lập Intel, ông Gordon Moore. Vị kỹ sư tài năng dự đoán rằng số lượng transistor trên mỗi con chip sẽ tăng gấp đôi trong khoảng thời gian 18 tháng, thông qua đó máy tính sẽ càng mạnh mẽ hơn.

Thế nhưng định luật Moore đang dần chạm tới giới hạn vật lý, khi mà ta chỉ xuống được tới cỡ nguyên tử là hết nấc. Đây là lý do ta cần một cấu trúc máy tính mới, hiệu quả hơn để chuẩn bị cho chặng đường phát triển còn dài.

Ta cần một thế hệ chip trí tuệ nhân tạo mới, và các nhà sản xuất chip còn có một nhiệm vụ khác: họ cần đảm bảo nước Mỹ giữ được vị thế dẫn đầu, ai có chip mạnh nhất thế giới thì ắt phải có máy tính mạnh nhất thế giới. Chip của cô Sze đang nhận được vốn đầu tư từ Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA), tổ chức đang rất mong ngóng vào một thiết kế chip mới.

Nhu cầu cần có một con chip mới đến từ sự trỗi dậy của deep learning - cách thức mới cho phép một cỗ máy thực hiện những tác vụ cực kỳ khó và cực kỳ hữu ích. Thay vì cho máy tính một bộ luật lệ để tuân theo như trước kia, giờ đây máy tính đã có thể tự lập trình được hành động cho mình (hiểu nôm na là vậy). Người ta đưa một lượng khổng lồ dữ liệu vào một hệ thống neural network (có cơ chế hoạt động tương tự não bộ con người), chỉnh sửa đầu vào để có kết quả đầu ra hợp ý mình.

Khi “huấn luyện” một AI đủ lâu, nó có thể lần ra những dấu vết, những khuôn mẫu khó phát hiện trong một cơ sở dữ liệu lớn. Kỹ thuật này xuất hiện ở khắp nơi trong thế giới hiện đại: từ nhận dạng khuôn mặt cho tới dự đoán bệnh tật từ hình ảnh đầu vào, từ mô tả triệu chứng bệnh.

Định luật Moore không giới hạn được deep learning. Một mạng neural có thể cho những tính toán toán học chạy song song với nhau, đây là lý do tại sao chip trên card đồ họa game lại xử lý hiệu quả thuật toán deep learning đến vậy. Thế nhưng, một con chip chuyên dùng cho những tính toán deep learning chắc hẳn sẽ hiệu quả hơn nữa.

Sự xuất hiện của AI đã khiến ngành công nghiệp chip thế giới khởi động một cuộc đua mới, chưa xuất hiện đã vài thập kỷ nay. Thị trường xuất hiện thêm những ông lớn mới với những tiềm lực lớn mạnh chưa từng thấy; theo MIT Technology Review phân tích, Trung Quốc chưa từng có ngành công nghiệp chip đúng nghĩa, và AI sẽ là một khởi đầu không thể hoàn hảo hơn.

Những công ty công nghệ lớn hiển nhiên muốn góp mặt và thương mại hóa ngành AI mới mẻ; Google, Microsoft và Amazon đều đang phát triển chip deep learning của riêng mình. Các công ty nhỏ cũng không muốn nằm ngoài cuộc đua.

Trái ngược với những gì ta tưởng, cô Sze khẳng định rằng cơ hội bứt lên thực sự không phải thiết kế nên con chip deep learning mạnh nhất có thể. Chip biết điều tiết, sử dụng năng lượng hiệu quả mới quan trọng, bởi nó sẽ cần vượt ra khỏi khuôn khổ của những trung tâm dữ liệu lớn, sử dụng điện từ chính những thiết bị lắp chúng để vận hành.

Thuật ngữ ngành gọi đây là vận hành ở “rìa - the edge”.

“AI sẽ có mặt ở khắp nơi, tối ưu hóa năng lượng mỗi khi vận hành AI sẽ là yếu tố tối quan trọng trong tương lai”, Naveen Rao, phó chủ tịch nhóm sản phẩm trí tuệ nhân tạo tại Intel cho hay.

Ví dụ ngay với con chip của cô Sze: nó sử dụng năng lượng hiệu quả hơn bởi thiết kế đặc biệt, giảm nghẽn cổ chai giữa nơi chứa dữ liệu và nơi phân tích dữ liệu; bên cạnh đó, hip còn tận dụng dữ liệu cũ một cách khéo léo. Trước khi đặt chân tới MIT, cô Sze đã công tác tại Texas Instruments, chính cô là người tên phong trong việc cách mạng hóa tác vụ nén video, cho phép thực hiện nó hiệu quả hơn.

Trong lĩnh vực liên tục biến chuyển như deep learning, thử thách cho những nhà phát triển là đảm bảo cho chip thực hiện được mọi tác vụ có trong thời hiện đại. Rất dễ dàng tạo ra một con chip cực mạnh chuyên một tác vụ nào đó, nhưng một sản phẩm như thế sẽ sớm lỗi thời, khi mà xu hướng nhanh chóng chuyển mình sang cái mới.

Chip của cô Sze có tên Eyeriss, hợp tác phát triển với ông Joel Emer, một nhà nghiên cứu tại Nvidia và cũng là giáo sư tại MIT. Eyeriss được thử nghiệm song song với một số bộ vi xử lý quy chuẩn khác, để so sánh tốc độ vận hành những thuật toán deep learning khác nhau. Cân đối được tính hiệu quả với độ linh hoạt, hiệu năng của Eyeriss gấp 10, thậm chí 1.000 lần những phần cứng hiện tại. Kết quả nghiên cứu về Eyeriss đã được đăng tải năm ngoái.

Những loại chip AI đơn giản đã có thể làm rung động cả ngành nghiên cứu rồi. Những smartphone hàng đầu của thời điểm hiện tại đã sử dụng những con chip được tối ưu hóa cho các thuật toán deep learning, sử dụng trong nhận diện hình ảnh và nhận dạng giọng nói. Những con chip hiệu quả hơn sẽ cho phép những thiết bị đó chạy những thuật toán phức tạp hơn, mang theo những ứng dụng mới mẻ và hiệu quả hơn.

Chưa kể tương lai của phương tiện - xe tự lái cũng sử dụng những con chip AI mạnh mẽ. Xe tự lái hiện tại đều phải sử dụng những “dàn máy tính” đặt trong cốp. Bạn thử tưởng tượng ra khả năng của những con xe thông minh được gắn thêm hệ thống AI tiên tiến mà xem, chẳng khác nào hổ sắt mọc thêm cánh phản lực.

Phó chủ tịch Rao nói chip của MIT rất có tiềm năng, nhưng để con chip thực sự bước vào cuộc sống đời thường, nhiều yếu tố khác cũng phải thành công chứ không chỉ cấu trúc phần cứng của nó. Một trong những điểm tối quan trọng, là phát triển những phần mềm ứng dụng được trên phần cứng.

Phòng thí nghiệm của cô Sze cũng đang tìm các cách thiết kế phần mềm, dựa trên những kiến thức đã có với chip máy tính hiện tại. Khía cạnh này đã vượt xa khái niệm “deep learning” đơn thuần.

Cùng với Sertac Karaman từ Khoa Hàng không và Du hành vũ trụ thuộc MIT, cô Sze phát triển một con chip sử dụng ít năng lượng khác, có tên Navion. Nó có khả năng tạo bản đồ 3D và dẫn đường cực kỳ hiệu quả, có thể gắn cho drone. Điểm đặc biệt của quá trình nghiên cứu: họ làm chip dựa trên các thuật toán dẫn đường có sẵn. Con chip Navion là sản phẩm cho thấy phần cứng và phần mềm AI đang kết hợp lại với nhau, cho ta những sản phẩm đầu tiên của thế hệ công nghệ mới.

Con chip của cô Sze không bắt mắt như con drone bươm bướm biết đập cánh, nhưng vẫn được vinh danh là thứ công nghệ quan trọng nhất nhì từng được đưa tới sự kiện MARS. Sze nói, nhiều diễn giả tại MARS hứng thú vô cùng với sức mạnh nằm trong con chip nhỏ bé. “Người ta đã tìm ra rất nhiều các ứng dụng khác nhau cho con chip”, cô nói.

Trong những buổi trình diễn công nghệ tiếp theo, rất có thể trong những con robot hào nhoáng là sức mạnh vượt bậc của Eyeriss, con chip được “tiên tri” là kẻ tiên phong trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

Tham khảo MIT Technology Review, ảnh Tony Luong