Câu chuyện thú vị về việc đưa trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống hàng ngày của Intel

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở nên phổ biến hơn và được áp dụng rộng rãi trong công việc sau khi ra đời của ChatGPT. Tuy nhiên, để áp dụng AI, các doanh nghiệp cần có cơ sở hạ tầng thích hợp và hệ thống phần mềm mã nguồn mở để đáp ứng nhu cầu của mô hình AI và phục vụ cho mục đích kinh doanh.

Vào đầu năm 2023, Intel đã tổ chức chuỗi sự kiện Intel Vision nhằm chia sẻ về các công nghệ thế hệ mới để hỗ trợ doanh nghiệp và đối tác đạt được thành công trong thời kỳ kỹ thuật số. Sự kiện đã đề cập và thảo luận về nhiều chủ đề quan trọng, trong đó có trí tuệ nhân tạo.

Theo ông Simon Chan, Tổng Giám đốc Khu vực Đông Nam Á, Nam Á, Australia và New Zealand, Nhóm Kinh doanh, Marketing & Truyền thông của Tập đoàn Intel, dù chỉ mới gây sốt trong thời gian gần đây, Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là công nghệ xa lạ trong lĩnh vực công nghệ. Trong nhiều năm qua, AI đã hợp tác với con người, từ việc làm giảm lỗi trong quá trình sản xuất cho đến việc giúp người dùng chụp những bức ảnh đẹp hơn bằng điện thoại. Chúng ta đều biết rằng, AI có thể mang đến sự cách mạng trong mọi lĩnh vực và cải thiện cuộc sống của con người theo nhiều cách khác nhau.

Ông Simon Chan - Tổng Giám đốc Khu vực Đông Nam Á, Nam Á, Australia và New Zealand, Nhóm Kinh doanh, Marketing & Truyền thông của Tập đoàn Intel

Trong vài tháng gần đây, trí tuệ nhân tạo đã lan tỏa trên các phương tiện truyền thông toàn cầu sau sự ra đời của ChatGPT - một ứng dụng trí tuệ nhân tạo sử dụng lượng lớn dữ liệu thu thập để tạo ra nội dung giống với cách con người trao đổi và sáng tạo.

Đợt lan tỏa của trí tuệ nhân tạo này đã thúc đẩy nhiều doanh nghiệp tìm kiếm cách tăng cường sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Dựa trên thực tế, trí tuệ nhân tạo hiện nay không chỉ đơn thuần là các trợ lý giọng nói đơn giản. Công nghệ này ngày càng phát triển và có thể giúp chúng ta thực hiện nhiều công việc khác nhau, từ việc lập trình trang web đến sáng tạo những tác phẩm âm nhạc và nghệ thuật mới.

Theo báo cáo "Chỉ số sẵn sàng về Trí tuệ Nhân tạo (AI) của Chính phủ năm 2022" được thực hiện bởi tổ chức Oxford Insights và Trung tâm nghiên cứu phát triển quốc tế của Canada, Việt Nam đạt chỉ số sẵn sàng cho AI là 53,96 trên tổng số 100 điểm, vượt qua mức trung bình toàn cầu là 44,61 điểm. Báo cáo cho thấy Việt Nam có tiềm năng lớn trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo nhằm tận dụng cơ hội và phát triển nền kinh tế.

Cuối tháng 6 năm 2023, tại Hội thảo "Trí tuệ Nhân tạo, cơ hội - thách thức và khả năng ứng dụng trong phát triển kinh tế số Thủ đô", tiến sĩ Lê Xuân Rao, Chủ tịch Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, đã cho biết rằng trí tuệ nhân tạo được dự báo sẽ trở thành một công nghệ đột phá trong vòng 10 năm tới. Vì vậy, Việt Nam sẽ tập trung vào phát triển công nghệ AI như một mũi nhọn.

Trên thực tế, nhiều doanh nghiệp địa phương hiện đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường hiệu suất làm việc. Trong lĩnh vực y tế, VinBigData đã áp dụng AI để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh một cách tốt hơn. Đối với ngân hàng, nhiều tổ chức đã áp dụng AI để xác thực thông tin và nhận diện khách hàng thông qua hệ thống eKYC.

Tuy nhiên, để triển khai thành công AI, điều mà ông Simon Chan cho rằng cần phải giải quyết được là những yêu cầu phức tạp liên quan đến công nghệ máy tính. Từ điện tử tiêu dùng, vùng biên cho đến đám mây, nhu cầu về công nghệ máy tính sẽ tăng lên một cách đáng kể khi AI ngày càng trở nên phổ biến.

AI sẽ trở nên phổ biến hơn bắt đầu từ công nghệ điện toán

Ông Simon Chan nhận định rằng trong tương lai, các mô hình AI sẽ sử dụng số lượng dữ liệu lớn hơn để tạo ra những phản hồi có ích cho các doanh nghiệp. Vì vậy, để tìm ra con đường đúng, các doanh nghiệp cần đánh giá những thách thức và kết quả kinh doanh mà họ muốn giải quyết hoặc đạt được. Nhờ đó, họ có thể tận dụng AI một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các giải pháp điện toán và phần mềm phù hợp.

Để tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, chúng ta cần AI hoạt động theo thời gian thực với độ chính xác cao. Do đó, điện toán đóng vai trò then chốt để cung cấp tốc độ và hiệu suất cần thiết để huấn luyện mô hình, đưa ra quyết định hay dự đoán, nhận diện hình ảnh và giọng nói, cũng như mở rộng hệ thống AI. Có thể coi điện toán là "bộ não" giúp máy hoạt động thông minh và ra quyết định hợp lý cho các hành động tiếp theo.

Để theo kịp sự tiến bộ của AI và các thuật toán mới, "bộ não" cũng cần được nâng cấp để khai thác toàn bộ tiềm năng. Hiện nay, điện toán không chỉ tăng cường hiệu suất của AI, mà còn phải thực hiện các giải pháp một cách hiệu quả, an toàn, linh hoạt và bền vững hơn. Để đạt được mục tiêu này và đem AI đến cho mọi người, sự kết hợp điện toán không đồng nhất (heterogeneous compute) và một hệ sinh thái mở cho các loại AI khác nhau đóng vai trò rất quan trọng.

Để đạt được hiệu năng tốt hơn với chi phí thấp hơn và tiết kiệm điện năng hơn, AI cần sử dụng điện toán hỗn hợp.

Theo ông Simon Chan, trong tương lai, tốc độ và hiệu năng xử lý AI sẽ trở thành yếu tố quan trọng đối với người dùng. Điều này cho thấy nhu cầu về công nghệ điện toán mạnh mẽ sẽ tăng lên, nhưng không đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp cần phải thêm CPU hoặc GPU hoặc xây dựng thêm trung tâm dữ liệu để sử dụng AI.

Để mở rộng sử dụng AI, các doanh nghiệp cần xem xét hai yếu tố quan trọng. Trước tiên, họ cần xác định mô hình AI mà họ muốn áp dụng. Điều này có thể là một chatbot AI để hỗ trợ khách hàng, hoặc một mô hình AI như ChatGPT để tạo ra nội dung mới, hoặc một giải pháp nhận diện hình ảnh để phát hiện lỗi, hoặc một mô hình trí tuệ nhân tạo khác. Thứ hai, các doanh nghiệp cũng cần quan tâm đến chi phí vì đó là yếu tố quan trọng để xác định giải pháp AI phù hợp.

Mặc dù chúng ta thường nghe nói rằng ứng dụng AI yêu cầu sử dụng GPU nhiều hơn, thực tế là một số ứng dụng AI hoạt động hiệu quả trên các CPU đa năng. Điều này đề cập đến những vi xử lý thông thường mà chúng ta thấy trong các trung tâm dữ liệu ngày nay.

Ví dụ về huấn luyện một mô hình ngôn ngữ như GPT-3 để hiểu rõ hơn. Huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như vậy có thể tốn đến hàng triệu USD cho một mô hình duy nhất, nhưng hầu hết các doanh nghiệp không cần sử dụng một mô hình lớn như vậy. Thay vào đó, họ có thể huấn luyện mô hình nhỏ hơn. Thực tế cho thấy, phần lớn các doanh nghiệp chỉ cần sử dụng các mô hình đã được đào tạo sẵn và tinh chỉnh dựa trên các tập dữ liệu đã được chọn lọc trên các CPU đa năng. Tinh chỉnh có thể hoàn thành chỉ trong vài phút sử dụng phần mềm AI từ Intel và phần mềm mã nguồn mở tiêu chuẩn khác.

Trong trường hợp doanh nghiệp thực sự cần huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn, các bộ tăng tốc AI chuyên dụng như Gaudi2 của Intel là một giải pháp thay thế cho các GPU truyền thống. Thực tế cho thấy, Gaudi2 mang lại lợi thế về chi phí cùng với hiệu suất cao hơn cho doanh nghiệp, cả về chi phí máy chủ và hệ thống. Hiệu suất đã được chứng thực bởi MLPerf của bộ tăng tốc, cùng với những cải tiến phần mềm sắp ra mắt, giúp Gaudi2 trở thành một lựa chọn hấp dẫn về hiệu năng/giá thành cho các vi xử lý đồ họa chuyên dụng.

Vì vậy, để giải quyết vấn đề từ trí tuệ nhân tạo, chúng ta cần một hướng tiếp cận toàn diện để đáp ứng nhiều trường hợp sử dụng, ứng dụng và hiệu năng yêu cầu. Điều này cho thấy rằng các ứng dụng AI khác nhau sẽ có yêu cầu cấu hình máy tính khác nhau. Đó là các hệ thống được xây dựng với tính chính xác cao, và là một sự kết hợp đa dạng giữa kiến trúc và phần cứng để chạy trên nhiều loại CPU, GPU, FPGA hoặc các bộ gia tốc khác.

Tóm lại, Simon Chan cho rằng không có một giải pháp điện toán toàn diện nào. Thay vào đó, nền tảng điện toán cần trở nên linh hoạt và dễ mở rộng để phù hợp với yêu cầu của các ứng dụng thực tế AI.

AI cần một hệ sinh thái có tính mở

Hiện nay, AI không chỉ là trở ngại đối với phần mềm mà còn được coi là một trở ngại. Theo ông Simon Chan, để đạt được sự phổ biến của AI, chúng ta cần xây dựng một hệ sinh thái có tính mở, trong đó phần mềm đóng vai trò quan trọng để giải phóng sức mạnh và khả năng mở rộng của AI. Nếu không có một loạt framework và bộ công cụ tối ưu để hỗ trợ phần cứng chạy các ứng dụng AI, hiệu suất vượt trội cũng sẽ không đáp ứng được những yêu cầu tối ưu cho mục đích kinh doanh.

Các nhà phát triển phần mềm cần tiếp cận việc xây dựng một lần và triển khai ở bất kỳ nơi nào bằng cách sử dụng các giải pháp linh hoạt, mã nguồn mở và tiết kiệm năng lượng để hỗ trợ các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đa dạng. Một công cụ quan trọng là oneAPI Tookits của Intel, giúp các doanh nghiệp viết mã một lần và chạy trên nhiều nền tảng phần cứng khác nhau.

Các công cụ như vậy giúp các doanh nghiệp tối ưu hiệu suất của ứng dụng trí tuệ nhân tạo và cũng tối ưu hóa chi phí, đồng thời đơn giản hóa việc quản lý nhiều nền tảng phần cứng khác nhau. Việc xây dựng trí tuệ nhân tạo dựa trên các công nghệ mã nguồn mở cung cấp sự truy cập rộng rãi và có hiệu quả về chi phí. Ngoài ra, nó cũng giúp loại bỏ các rào cản làm trì trệ tiến độ và giúp nhà phát triển phần mềm xây dựng và triển khai trí tuệ nhân tạo ở mọi nơi, đồng thời tôn trọng các yếu tố về năng lượng, chi phí và hiệu suất bằng cách sử dụng phần cứng và phần mềm phù hợp nhất cho từng tác vụ.

Đầu tư vào tương lai của trí tuệ nhân tạo

Rõ ràng, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng được cải tiến và tạo ra những cơ hội mới cho các doanh nghiệp. Dù là chạy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên đám mây hoặc phát triển các giải pháp phần cứng tại chỗ, các doanh nghiệp nên sẵn sàng để đáp ứng nhu cầu tính toán tăng nhanh trong tương lai.

AI cần một nền tảng hỗ trợ cho việc thiết kế, phát triển và triển khai mô hình AI trên các nền tảng điện toán khác nhau khi AI tiếp tục phát triển.

Ông Simon Chan cho biết, sự thành công của AI phụ thuộc vào việc doanh nghiệp đầu tư vào những khả năng cần thiết để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, cùng với một môi trường điện toán đa nền tảng và một hệ sinh thái mở đảm bảo tính hữu dụng của khoản đầu tư trong tương lai. Hai yếu tố này sẽ đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuẩn bị cho sự thay đổi từ AI.

Bộ xử lý Intel sắp tích hợp trí tuệ nhân tạo