Vì AI, Google Pixel 8 và Samsung Galaxy S24 tái khởi động cuộc đua cấu hình trên smartphone
Nếu bạn muốn có được các tính năng AI tốt nhất ngay trên thiết bị của mình, không gì quan trọng bằng việc có được các bộ xử lý mới nhất hiện nay, như trên Galaxy S24 và Pixel 8.
- Exynos 2400 chính thức lộ diện: CPU 10 nhân, xung nhịp tối đa 3,2GHz, hiệu năng CPU cao gấp 1,7 lần, hiệu năng AI gấp 14 lần so với trước đây
- Trí tuệ nhân tạo Gemini của Google trên Galaxy S24: thông thạo 13 ngôn ngữ, tóm tắt văn bản vanh vách, biết tự soạn tin nhắn theo yêu cầu
- Ra mắt Galaxy S24: Mở ra kỷ nguyên AI trên điện thoại di động
- Trên tay Galaxy S24 và Galaxy S24+: Ngoại hình không đổi nhưng đây mới là nâng cấp quan trọng bậc nhất
- Đây là Galaxy S24 Ultra: Viền titan, màn hình phẳng, Galaxy AI mới ngày đầu nhưng đã hỗ trợ tiếng Việt đầy đủ
Nhiều ý kiến của người dùng cho rằng hiện tại cuộc đua cấu hình smartphone đã trở nên không còn nhiều ý nghĩa nữa. Cho dù bạn đang dùng một chiếc flagship hay một thiết bị tầm trung hiện tại, năng lực xử lý của chúng đã thừa đủ đáp ứng các tác vụ hàng ngày, chơi một vài tựa game phổ biến cũng như chụp ảnh đẹp. Hiện tại thật khó để tìm được một thiết bị với phần cứng tồi – trừ khi bạn cắt giảm ngân sách của mình xuống mức tối đa.
Thế nhưng nếu nhìn vào cấu hình phần cứng của dòng Google Pixel 8 và Samsung Galaxy S24 mới được giới thiệu, dường như những ông lớn này trong làng công nghệ lại đang khởi xướng một cuộc đua mới về cấu hình smartphone. Và họ có lý do rất chính đáng cho nhu cầu của mình: xử lý tác vụ AI và cuộc tranh luận dài bất tận về ưu nhược điểm của khả năng xử lý trên đám mây và ngay trên thiết bị.
Các tính năng AI mới hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích cho người dùng thông qua điện thoại của họ, nhưng chúng lại cần đến khả năng xử lý trên đám mây.
Hơn thế nữa, vận hành các truy vấn AI lại cần đến khả năng xử lý hoàn toàn khác so với sức mạnh thường thấy của các CPU đa dụng và hiệu ứng đồ họa được dùng để tính toán điểm số benchmark giữa các thiết bị di động, latpop hay những thiết bị tiêu dùng khác.
Trước tiên, các mô hình ngôn ngữ lớn đều là những khối dữ liệu vô cùng lớn cần phải được tải vào trước cả khi chúng ta cần vận hành chúng. Ngay cả khi được nén lại, những mô hình này cũng ngốn đến vài GB RAM, khiến chúng trở thành các đối tượng ngốn bộ nhớ lớn hơn nhiều so với các tựa game di động.
Hơn thế nữa, vận hành một mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả sẽ phải xử lý nhiều khối logic số học đặc thù hơn so với CPU và GPU thông thường, cũng như đòi hỏi khả năng hỗ trợ các định dạng số nguyên nhỏ như INT8 và INT4. Nói cách khác, lý tưởng nhất là bạn sẽ cần một bộ xử lý chuyên dụng để vận hành được các mô hình này theo thời gian thực.
Ví dụ, dịch vụ sản sinh hình ảnh Stable Diffusion khi chạy trên một CPU desktop cao cấp cũng cần vài phút mới đưa ra kết quả. Nhưng nếu vậy, tính hữu dụng của nó sẽ không còn nữa khi bạn đang cần tạo ra một tấm ảnh nhanh nhất có thể. Đó là lý do vì sao card đồ họa Nvidia lại được ưa chuộng khi nó có khả năng tăng tốc xử lý AI, cũng như tại sao các bộ xử lý smartphone flagship ngày nay thường ca ngợi khả nang xử lý AI của mình. Tuy nhiên, smartphone còn gặp rào cản về pin cũng như khả năng tản nhiệt hạn chế, điều này cũng có nghĩa sẽ hạn chế khả năng xử lý AI trên thiết bị.
Không ví dụ nào tốt hơn những flagship mới của Google và Samsung. Cả hai đều dựa vào khả năng xử lý AI để tạo nên khác biệt so với thế hệ tiền nhiệm, vì vậy chúng đều được trang bị các bộ xử lý AI chuyên dụng để vận hành các công cụ hữu ích, bao gồm Call Screening và Magic Eraser mà không cần đến đám mây.
Cho dù việc xử lý dữ liệu trên đám mây sẽ hữu ích hơn, nhưng nó cũng có nhiều hạn chế. Đầu tiên là buộc phải có kết nối internet, kéo theo độ trễ trong xử lý dữ liệu. Hơn thế nữa, các lo ngại về bảo mật dữ liệu trong quá trình liên lạc giữa thiết bị và máy chủ cũng là điều cần cân nhắc. Hơn thế nữa, các tính năng vận hành trên đám mây có thể bị thu hồi bất kỳ lúc nào. Tuy nhiên, điều ngược lại cũng đúng khi các công ty có thể bổ sung thêm các tính năng mới qua đám mây.
Trong khi đó khả năng xử lý AI ngay trên thiết bị sẽ khắc phục được các thách thức này, đặc biệt với những tính năng như dịch ngoại ngữ theo thời gian thực. Hơn thế nữa, khả năng bảo mật dữ liệu cũng tốt hơn và bạn sẽ không phải lo ngại về việc một ngày đẹp trời nào đó thức giấc, tính năng AI mà mình phụ thuộc vào đột ngột biến mất.
Điều này lý giải vì sao hàng loạt bộ xử lý mới đều xem khả năng nén và vận hành được các mô hình ngôn ngữ lớn, sản sinh hình ảnh và các mô hình học máy khác ngay trên thiết bị là phần thưởng cao nhất cho mình. Snapdragon 8 Gen 3 của Qualcomm, Dimensity 9300 của MediaTek, Tensor G3 của Google và A17 Pro của Apple đều đang nói nhiều hơn về khả năng AI của mình so với các thế hệ trước.
Tuy nhiên, các bộ xử lý nói trên đều dành cho các thiết bị flagship đắt đỏ, trong khi đó, các thiết bị tầm trung dường như lại bị bỏ quên trong cuộc đua này. Có lẽ phải mất nhiều năm nữa các tính năng AI tốt nhất hiện nay mới có thể xử lý được trên các thiết bị tầm trung.
Tất nhiên, các thiết bị tầm trung vẫn có thể tận dụng khả năng xử lý đám mây để khắc phục nhược điểm về bộ xử lý, nhưng vẫn chưa có dấu hiệu cho thấy các thương hiệu smartphone đang vội vàng đưa những tính năng này lên đám mây. Trong khi khoảng cách về khả năng thực thi các tác vụ hàng ngày giữa thiết bị tầm trung và flagship đã được thu hẹp đáng kể trong những năm gần đây, khoảng cách lại được nới rộng ra giữa về tính năng AI.
Đó là lý do cuộc đua cấu hình đang bắt đầu nóng trở lại trên các thiết bị di động. Nếu bạn muốn chạy được các công cụ AI tốt nhất và mới nhất trên thiết bị của mình, bạn cần phải có các bộ xử lý bán dẫn mạnh nhất hiện nay cho smartphone – tương tự như dòng Galaxy S24 mới ra mắt.
NỔI BẬT TRANG CHỦ
Google: Giải được bài toán 10 triệu tỷ tỷ năm chỉ trong 5 phút, chip lượng tử mới là bằng chứng về đa vũ trụ
Điều đáng ngạc nhiên hơn cả là nhiều người trên cộng đồng mạng thế giới lại đang đồng tình với kết luận của Google.
Gần 2025 rồi mà vẫn dùng USB để lưu công việc thì quả là lỗi thời