Thực hư chip AI (NPU) tích hợp trên CPU Intel mới, có thật sự hot hay chỉ để làm màu?

Những năm gần đây, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã đặt ra một loạt các thách thức mới đối với ngành công nghiệp chip, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý tăng cường (NPU).

Tại sự kiện 'AI Everywhere' diễn ra vào tháng 12/2023, Intel đã chính thức ra mắt các vi xử lý di động Intel Core Ultra với hiệu năng tính toán và xử lý đồ họa mạnh mẽ. Một trong những điểm nhấn là chip AI được tích hợp bộ xử lý thần kinh (NPU) chuyên dụng, giúp tăng tốc xử lý các tác vụ AI.

Kể từ lúc này, thuật ngữ NPU hay AI laptop bắt đầu bùng nổ và nó đặt ra nhiều thắc mắc về cách hoạt động, hiệu quả và cũng như mức độ cần thiết ở thời điểm hiện tại. Việc xuất hiện nhiều câu hỏi như vậy khiến không ít người dùng hoang mang trước sự phát triển này. Vậy để làm rõ các vấn đề này, hãy cùng mình theo dõi những thông tin ở bài viết này để nắm bắt rõ hơn về NPU (chip AI) nhé!

 

NPU là gì?

NPU là viết tắt của Neural Processing Unit, là bộ xử lý thần kinh chuyên dụng để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo AI, đang làm thay đổi cảnh đồng hành của CPU và GPU trong thế giới của máy tính hiện đại.

Tại cốt lõi, NPU không chỉ là một thành phần xử lý thông thường. Nó được thiết kế đặc biệt để thực thi các thuật toán học máy, và điều này làm cho nó trở nên đặc biệt hiệu quả trong xử lý các phép tính toán học phức tạp liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo. Khác biệt quan trọng giữa NPU, CPU và GPU là khả năng tối ưu hóa của NPU cho các tác vụ AI cụ thể.

Giữa CPU, GPU và NPU có sự khác nhau?

Ngày nay, trong cuộc cạnh tranh ngày càng khốc liệt của thế giới công nghệ, sự phát triển của các đơn vị xử lý đặc biệt như GPU (đơn vị xử lý đồ họa) và NPU (Neural Processing Unit) đã đặt ra nhiều thách thức và cơ hội mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI.

GPU, nổi tiếng với khả năng xử lý song song và linh hoạt, đã trở thành một lực lượng mạnh mẽ trong học máy. Khả năng của GPU trong việc xử lý kết xuất đồ họa và các tác vụ song song là không thể phủ nhận. Nó làm cho GPU trở thành lựa chọn ưa thích cho nhiều ứng dụng, từ game đến tính toán khoa học.

Nhưng chưa hết, NPU - một đơn vị xử lý chuyên dụng đưa ra một bước đi mới với mức độ chuyên môn hóa cao hơn. Trong khi GPU có thể đảm nhận nhiều loại công việc, NPU được xây dựng với mục đích cụ thể là tăng tốc các thuật toán học sâu. Điều này không chỉ giúp NPU vượt trội trong hiệu suất so với CPU, mà thậm chí cả GPU trong một số tình huống nhất định.

Tuy nhiên, những điều nói trên cũng chỉ là lý thuyết cơ bản và việc NPU có thực sự hoạt động tốt trên mọi tác vụ AI mà ta sử dụng, còn phải phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác không chỉ đến từ chip mà còn là khả năng tương thích với ứng dụng. Mọi thứ bây giờ vẫn còn khá sơ khai, vì thế ta cần nắm rõ hơn về vai trò của NPU, CPU và GPU cũng như cách thức hoạt động của nó ở thời điểm hiện tại để chọn mua cho mình những thiết bị có cấu hình phù hợp với nhu cầu.

Nổi gần đây, nhưng thực ra NPU đã có từ lâu

NPU (Neural Processing Unit) không phải là một khái niệm mới, mặc dù thời gian gần đây, sự chú ý đối với nó đã tăng lên đáng kể. Trong một thời kỳ khá lâu, các nhà sản xuất chip đã bắt đầu tích hợp các đơn vị xử lý dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) trực tiếp vào chip của họ, mang đến những đột phá đáng kể về hiệu suất và tiện ích.

Một ví dụ điển hình là cách Apple và NVIDIA đã tích hợp NPU vào các sản phẩm của mình từ khá lâu. Trong hệ thống chip Apple Silicon, nổi bật là Neural Engine, nó đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các tác vụ AI và máy học. Mỗi thế hệ chip mới đều mang lại cải tiến đáng kể về hiệu suất cho Neural Engine, từ việc nhận dạng khuôn mặt đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Một lĩnh vực khác là các card đồ hoạ của NVIDIA, đặc biệt là với Tensor Cores. Các Tensor Core này chủ yếu được thiết kế để xử lý các phép tính toán liên quan đến mô hình máy học, có nghĩa là chúng có khả năng xử lý các công việc liên quan đến Deep Learning một cách nhanh chóng và hiệu quả. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến lĩnh vực đồ hoạ, mà còn đóng góp vào việc tăng cường hiệu suất của các ứng dụng AI rộng rãi.

Nhìn chung, việc tích hợp NPU (Neural Processing Unit) trực tiếp vào chip PC đã mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực chơi game, và Nvidia đang dẫn đầu với những đổi mới tiên tiến như DLSS và Ray Tracing, đưa trải nghiệm chơi game lên một tầm cao mới.

DLSS (Deep Learning Super Sampling) là một trong những phát minh đáng chú ý nhất của Nvidia. Sử dụng trí tuệ nhân tạo, DLSS không chỉ tái tạo hình ảnh mà còn tăng cường số lượng khung hình. Điều này không chỉ làm cho hình ảnh trở nên rõ nét hơn, mà còn tạo hiệu ứng mượt mà giúp nâng cao trải nghiệm người dùng đối với các tựa game đồ họa khủng.

Ray Tracing là một công nghệ khác được Nvidia khai thác và ứng dụng khá nhiều. Ray Tracing sử dụng NPU để mô phỏng cách ánh sáng tương tác với môi trường trong game, từ đó tái tạo đổ bóng và phản xạ ánh sáng một cách chân thực. Kết quả là một thế giới game với độ chi tiết và vẻ đẹp mà trước đây là khó có thể đạt được.

Mặc dù NPU là một phần quan trọng của sự phát triển AI, thế nhưng các ứng dụng AI vẫn có thể hoạt động tốt mà không cần đến NPU. Việc này phần lớn là nhờ vào sự hỗ trợ từ các GPU (Graphics Processing Unit) mạnh mẽ, đặc biệt là các GPU tích hợp các khả năng xử lý AI thông qua các bộ phận API như CUDA của NVIDIA hoặc ROCm của AMD.

AI đang dần thể hiện sự quan trọng

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng và có khả năng tác động sâu sắc đến nhiều lĩnh vực của đời sống như giáo dục và y tế, vận hành xe không người lái và nổi bật đây nhất là sản phẩm công nghệ như laptop.

Điển hình với hãng tiên phong Asus, Công nghệ AI Noise-Canceling sử dụng bộ xử lý AI chuyên dụng để phân tích âm thanh đầu vào và lọc ra tiếng ồn xung quanh. Công nghệ này có thể loại bỏ hiệu quả tiếng ồn từ môi trường, chẳng hạn như tiếng nói của người khác, tiếng xe cộ, tiếng máy móc,... giúp người dùng có thể giao tiếp rõ ràng hơn trong các cuộc gọi video, hội nghị trực tuyến hoặc khi tham gia các lớp học trực tuyến.

Ngoài ra, Asus còn trang bị thêm tính năng Camera ASUS AiSense giúp tăng cường khả năng xử lý ảnh và video trên máy tính. Các ứng dụng chỉnh sửa ảnh, làm video, hay thậm chí là video call có thể sử dụng AI để tăng tốc quá trình xử lý, mang lại trải nghiệm mượt mà và chất lượng hình ảnh cao hơn.

Đối phần mềm, các ứng dụng chỉnh sửa ảnh và video như Adobe Photoshop, Adobe Premiere Pro và DaVinci Resolve đều đã tích hợp các tính năng AI. Các tính năng này giúp người dùng chỉnh sửa ảnh và video nhanh hơn và hiệu quả hơn, chẳng hạn như: Tự động xóa phông nền, tự động nhận diện - chỉnh sửa khuôn mặt hay gợi ý và bổ sung cảnh vật theo yêu cầu của người dùng.

Còn về hệ điều hành, vào ngày 22 tháng 9 năm 2023, Microsoft đã chính thức phát hành bản xem trước chính thức của Copilot, một trợ lý AI mới được tích hợp trực tiếp vào hệ điều hành Windows 11. Copilot được xây dựng dựa trên nền tảng của Bing Chat, giúp người dùng nhập liệu văn bản, mã và các loại nội dung khác một cách tự động. Khi người dùng bắt đầu nhập một từ hoặc cụm từ, Copilot sẽ đề xuất các từ hoặc cụm từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh.

Và thế, AI đang dần phổ biến và len lỏi vào cuộc sống của chúng ta qua những tính năng được trang bị trên các thiết bị di động. Đây quả thực là một sự cải tiến hữu ích, nó giúp các công việc của chúng ta được thực hiện một cách dễ dàng và trơn tru hơn trước rất nhiều.

Những điểm hạn chế hiện tại của NPU hay chip AI

Chưa thực sự cần thiết ở thời điểm hiện tại

Mặc dù NPU được thiết kế trên chip AI để tối ưu hóa xử lý các tác vụ AI, nhưng trong một số ứng dụng và thiết bị, hiệu suất thực tế của NPU có thể không đáng kể so với sự phức tạp của việc tích hợp nó. Các ứng dụng đơn giản có thể hoạt động mượt mà với CPU và GPU hiện tại mà không cần đến sự hỗ trợ của NPU.

Sự tích hợp NPU vào chip không chỉ tăng chi phí sản xuất mà còn đặt ra những thách thức trong quá trình thiết kế và phát triển. Những chi phí này có thể không phù hợp với nhiều dự án, đặc biệt là trong các sản phẩm giá rẻ và các ứng dụng không yêu cầu tính năng AI mạnh mẽ.

Dân sáng tạo nội dung cũng chưa mặn mà với NPU cho lắm

Dân sáng tạo nội dung, trong nhiều trường hợp, vẫn chưa tận dụng hết sức mạnh của NPU. Một số công cụ như tách nền và đổi giọng, mặc dù đã có sự cải tiến từ phía Nvidia, nhưng vẫn chưa đạt được mức độ linh hoạt và chính xác mà một số nhu cầu đặt ra.

Mặc dù Nvidia cung cấp các công cụ hiệu quả, nhưng đối với nhu cầu cơ bản, các phương pháp truyền thống cũng có thể đáp ứng được mà không cần đến sức mạnh của NPU.

Còn về phần mềm thứ 3, các tính năng như Generative và Denoise trong Photoshop vẫn phụ thuộc nhiều vào việc sử dụng server của phần mềm để thực hiện các tác vụ. Nếu không có sự tích hợp chặt chẽ với NPU, người dùng vẫn có thể tận dụng các tính năng này nhưng với hiệu suất khả quan.

Chặng đường update driver còn dài

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về hiệu suất và khả năng xử lý AI bắt buộc nhà sản xuất phải liên tục cập nhật cho NPU các bản driver để 'học' những tính năng mới và vá lỗi giúp ổn định hơn. Tuy nhiên, chặng đường cập nhật driver cho NPU vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức về tài nguyên và các bản vá lỗi khá ít để đạt được sự ổn định và hiệu quả cao.

Để giải quyết vấn đề này, cần có sự các bản cập nhật driver định kỳ và đồng bộ hóa giữa phần mềm và phần cứng sẽ giúp đảm bảo rằng NPU có thể hoạt động ổn định và hiệu quả trong mọi tình huống.

Tạm kết

Trong thời đại số hóa ngày nay, sự tích hợp của NPU trên laptop và PC không chỉ là một bước tiến về mặt công nghệ mà còn mở ra nhiều khả năng mới cho người dùng. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và máy tính mang lại nhiều ứng dụng thực tế, từ việc tăng cường trải nghiệm giải trí đến cải thiện hiệu suất và hỗ trợ trong các lĩnh vực như y tế, giáo dụng và doanh nghiệp.

Thế nhưng, chặng đường còn dài để ổn định việc cập nhật driver cho NPU trên các chip AI, và sự hỗ trợ của cả phần mềm và nhà sản xuất đóng vai trò quan trọng. Việc nâng cao tính tương thích, cung cấp driver hiệu quả và tối ưu hóa liên tục là chìa khóa để đảm bảo NPU có thể phát huy toàn bộ tiềm năng của mình trong thế giới ngày nay đang chuyển đến thời đại trí tuệ nhân tạo.

Xem thêm:

• Trên tay ASUS Zenbook 14 OLED (UX3405): Bước đi đầu cho kỷ nguyên laptop AI
• Bài viết chuyên mụcThị trường

Với nhu cầu sử dụng ngày càng tăng cao, việc trang bị cho mình một chiếc laptop mạnh mẽ để thực hiện các tác vụ AI đang dần trở nên phổ biến. Dưới đây có thể là một vài lựa chọn phù hợp mà bạn không nên bỏ qua.

[Product_Listing listid='74284,75613' categoryid=' propertyid=' customlink='https://cellphones.com.vn/mobile.html' title='Các mẫu laptop trang bị chip Intel Core Ultra đang được bán tại CellphoneS']