Trong một bài viết vừa được đăng trên tạp chí Science, các nhà nghiên cứu cho biết chip này tiết kiệm năng lượng hơn 1.000 lần so với bộ xử lý đồ họa (GPU) Nvidia H100 hiệu suất cao. Nvidia H100 hiện không có sẵn ở Trung Quốc do các hạn chế thương mại của chính phủ Mỹ.

Theo nhóm nhà khoa học ở Đại học Thanh Hoa (Trung Quốc), Taichi hoạt động hiệu quả trong các nhiệm vụ AI tổng quát (AGI) như huấn luyện nhận dạng hình ảnh và tạo nội dung giống ChatGPT.

Sau khi được đào tạo về hình ảnh từ nhiều phong cách nghệ thuật khác nhau, Taichi có thể biến hình ảnh đầu vào thành tác phẩm theo phong cách của nhiều nghệ sĩ.

Chip này sử dụng các mạch tích hợp quang tử (PIC), dùng ánh sáng thay vì tín hiệu điện để xử lý dữ liệu, cho phép truyền thông tin ở tốc độ và băng thông cực cao nhưng tiêu tốn ít năng lượng hơn nhiều so với các thiết bị điện tử.

Điện toán AI đã trở thành một ngành tiêu thụ nhiều năng lượng và các nhà nghiên cứu đang chạy đua để cố gắng nâng cao hiệu quả.

Nhóm nghiên cứu của Đại học Thanh Hoa đề cập trong bài viết: “Taichi mở đường cho điện toán quang tử quy mô lớn và các nhiệm vụ nâng cao, khai thác hơn nữa tính linh hoạt và tiềm năng của quang tử cho AGI hiện đại”.

Yury Suleymanov, biên tập viên tạp chí Science, cho biết: “Công trình hiện tại là một bước đi đầy hứa hẹn hướng tới điện toán quang tử trong thế giới thực, hỗ trợ các ứng dụng khác nhau trong AI”.

Nhóm nghiên cứu được dẫn đầu bởi hai chuyên gia Đại học Thanh Hoa là Dai Qionghai (giáo sư từ khoa Tự động hóa) và Fang Lu (phó giáo sư từ khoa Kỹ thuật điện tử).

Dai Qionghai và nhóm của ông đã đạt được kết quả nhờ thiết kế một kiến trúc điện toán phân tán mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Cách tiếp cận thông thường để sử dụng PIC là xếp chồng chúng nhưng nhóm của Dai Qionghai đã sắp xếp chúng thành các cụm, tạo thành một kiến trúc nông nhưng rộng.

Trong Taichi, tài nguyên máy tính được phân phối thành nhiều cụm độc lập và tổ chức riêng cho các nhiệm vụ phụ.

“Đó không phải là thuật toán độc quyền chỉ dành cho Taichi. Việc tính toán và phân phối nhiệm vụ cũng có thể giúp các PIC hiện có mở rộng khả năng tính toán của chúng cho những nhiệm vụ nâng cao hơn. Taichi đã thực nghiệm đạt được khả năng phân loại 1.000 danh mục trên chip và nội dung do AI tạo ra có độ chính xác cao với mức độ cải thiện hiệu quả lên đến hai cấp độ”, Dai Qionghai cho hay.

Vào tháng 10.2023, nhóm nghiên cứu đã trình làng một chip quang học có khả năng giải quyết các vấn đề như tích hợp đơn vị tính toán và giao diện quang điện tử.

Các nhà khoa học thuộc Đại học Thanh Hoa cho biết nghiên cứu về Taichi đã nhấn mạnh tiềm năng của chip trong việc xử lý hình ảnh có độ phân giải cao trên quy mô lớn và huấn luyện các mô hình hàng tỉ tham số, mở đường cho những ứng dụng trong hệ thống tự động tiết kiệm năng lượng.

Nhóm nghiên cứu nói: “Chúng tôi dự đoán rằng Taichi sẽ đẩy nhanh việc phát triển các giải pháp quang học mạnh mẽ hơn như là sự hỗ trợ quan trọng cho mô hình nền tảng và kỷ nguyên mới của AGI”.

Hồi tháng 11.2023, một nghiên cứu cho biết các nhà khoa học Trung Quốc đã tạo ra All-Analogue Chip Combining Electronics and Light (ACCEL), chip nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn đáng kể so với các chip AI hiệu suất cao hiện nay khi thực hiện một số nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và lái ô tô tự động.

ACCEL dựa trên ánh sáng và sử dụng photon (loại hạt cơ bản) để tính toán và truyền thông tin nhằm đạt được tốc độ tính toán nhanh hơn.

Ý tưởng về chip dựa trên ánh sáng không phải là mới, nhưng những chip đang được sử dụng dựa vào dòng điện để tính toán vì các photon khó kiểm soát hơn.

Dù ACCEL không thể ngay lập tức thay thế những chip được sử dụng trong thiết bị như máy tính hoặc smartphone, nhưng nó có thể sớm được sử dụng trong các thiết bị đeo được, ô tô điện hoặc nhà máy thông minh và giúp nâng cao khả năng cạnh tranh của Trung Quốc trong ứng dụng AI đại chúng. Các nhà khoa học Trung Quốc cho biết điều này trong một bài báo được đăng trên tạp chí Nature.

Ở thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, ACCEL đạt tốc độ tính toán 4,6 PFLOPS, nhanh hơn 3.000 lần so với một trong những chip AI thương mại được sử dụng rộng rãi nhất là Nvidia A100. Các nhà nghiên cứu nhận thấy ACCEL cũng tiêu thụ năng lượng ít hơn 4 triệu lần.

Nvidia bị cấm bán A100 cùng các chip AI tiên tiến khác cho Trung Quốc từ năm ngoái.

Trong khi đó, ACCEL được chế tạo bởi SMIC (nhà sản xuất chip số 1 Trung Quốc) bằng cách sử dụng quy trình chế tạo bóng bán dẫn giá rẻ 20 năm tuổi.

Nhóm nghiên cứu từ khoa kỹ thuật điện tử và tự động hóa của Đại học Thanh Hoa viết trong bài báo: “Hiệu suất của chip có thể được tối ưu hóa hơn nữa thông qua những cải tiến trong quy trình xây dựng hoặc bằng cách áp dụng các quy trình chế tạo đắt tiền hơn dưới 100 nanomet”.

Không giống như chip bán dẫn, chip photon sử dụng các đặc tính vật lý nội tại của ánh sáng bằng cách thay thế bóng bán dẫn bằng kính hiển vi siêu nhỏ và tín hiệu điện bằng tín hiệu ánh sáng.

“Việc triển khai các hệ thống tính toán photon từng là thách thức do thiết kế cấu trúc phức tạp, dễ bị nhiễu cũng như lỗi hệ thống. Nhóm đã giới thiệu một cách sáng tạo khung tính toán kết hợp giữa tính toán photon và điện tử analogue”, theo trang web của Đại học Thanh Hoa.

Đại học Thanh Hoa cũng cho biết việc sử dụng tín hiệu ánh sáng giúp tăng hiệu quả sử dụng năng lượng lên đáng kể và “năng lượng cần thiết để vận hành các chip hiện có, một giờ có thể cung cấp năng lượng cho ACCEL trong hơn 500 năm”.

Mức tiêu thụ điện năng thấp của ACCEL cũng có thể giúp khắc phục vấn đề tản nhiệt, vốn đang đặt ra rào cản đáng kể trong việc thu nhỏ các mạch tích hợp hơn nữa.

Tuy nhiên, kiến trúc tính toán analogue trên ACCEL giới hạn ứng dụng của chip trong việc giải quyết các vấn đề cụ thể và không thể chạy nhiều chương trình khác nhau hoặc nén các file như chip tổng quát thông thường trong smartphone.

Theo trang web của Đại học Thanh Hoa, các tác vụ mà ACCEL có thể thực hiện gồm nhận dạng hình ảnh có độ phân giải cao, tính toán trong điều kiện ánh sáng yếu và xác định lưu lượng truy cập.

ACCEL cũng có những lợi thế nhất định khi thực hiện các nhiệm vụ thị giác AI vì ánh sáng thụ động từ môi trường mang thông tin cho phép nó tính toán trực tiếp trong quá trình cảm nhận.

Dự án được tài trợ bởi Chương trình Nghiên cứu và Phát triển trọng điểm quốc gia của Bộ Khoa học và Quỹ Khoa học tự nhiên quốc gia Trung Quốc.

MakeSens, công ty thiết kế chip có trụ sở tại Bắc Kinh (thủ đô Trung Quốc) được đồng sáng lập bởi một trong những nhà nghiên cứu tham gia dự án trên, cũng tham gia vào việc phát triển ACCEL. MakeSens đã ra mắt một loại chip năng lượng thấp sử dụng tính toán analogue vào tháng 5.2023.

Theo Đại học Thanh Hoa, Dai Qionghai, một trong những người đồng lãnh đạo nhóm nghiên cứu, nói: “Phát triển kiến trúc tính toán mới cho kỷ nguyên AI là một thành tựu đỉnh cao. Tuy nhiên, thách thức quan trọng hơn là đưa kiến trúc mới này vào ứng dụng thực tế, giải quyết các nhu cầu lớn của quốc gia và cộng đồng. Đó là trách nhiệm của chúng tôi”.

Nhóm nghiên cứu vẫn chưa trả lời các câu hỏi về triển vọng thương mại của ACCEL.

Tại Hội nghị Mạch tích hợp Trạng thái rắn Quốc tế IEEE 2024 gần đây, các nhà khoa học Trung Quốc đã trình làng hai chip AI tiết kiệm năng lượng nhất thế giới cho thiết bị di động. Xem chi tiết tại đây.

Sơn Vân