Lợi ích của NPU đối với Generative AI và ứng dụng thực tế

Theo dự báo Gartner công bố tháng 9/2026, chi tiêu toàn cầu cho mô hình Generative AI đạt khoảng 28,27 tỷ USD trong năm 2026, tăng 117% so với năm 2025. Những lợi ích của NPU đối với Generative AI mở ra thêm lựa chọn để doanh nghiệp triển khai các ứng dụng phù hợp với nhu cầu vận hành. Cùng Viettel IDC tìm hiểu NPU đảm nhiệm vai trò gì và cần lưu ý những yếu tố nào trước khi đầu tư?

Generative AI là gì?

Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, hay GenAI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới hoàn toàn (như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình, hoặc thiết kế 3D) dựa trên các yêu cầu (prompt) bằng ngôn ngữ tự nhiên của người dùng.

Khác với AI truyền thống (chỉ phân loại hoặc phân tích dữ liệu có sẵn), Generative AI học các mẫu (patterns) từ khối lượng dữ liệu lớn rồi dùng kiến thức đó để "sáng tạo" ra sản phẩm độc đáo chưa từng tồn tại trước đây. Tuy nhiên, nội dung do AI tạo ra vẫn cần được kiểm tra về tính chính xác và mức độ phù hợp trước khi sử dụng.

Theo báo cáo AI Index 2026 của Stanford HAI, 70% tổ chức trong dữ liệu khảo sát đã sử dụng Generative AI ở ít nhất một chức năng kinh doanh trong năm 2025. AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi vào công việc, đồng thời đặt ra nhu cầu lựa chọn hạ tầng xử lý phù hợp khi mở rộng triển khai.

Vai trò và cách hoạt động của NPU trong Generative AI

NPU (Neural Processing Unit) là bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các phép tính của mạng nơ-ron nhân tạo. Trong Generative AI, NPU đảm nhiệm những phần tính toán tương thích của mô hình, hỗ trợ quá trình tạo văn bản, hình ảnh hoặc các dạng nội dung khác. Vai trò này tập trung vào suy luận AI, tức sử dụng mô hình đã được huấn luyện để xử lý yêu cầu mới.

Khi người dùng nhập yêu cầu, ứng dụng chuyển văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh đầu vào thành dữ liệu số phù hợp với mô hình. Phần mềm triển khai sau đó phân công các phép tính cho NPU, CPU hoặc GPU tùy khả năng hỗ trợ của từng bộ xử lý. NPU thực hiện các phép toán ma trận và tensor (những phép tính trên các mảng dữ liệu nhiều chiều) để xử lý thông tin qua các lớp của mạng nơ-ron. Kết quả được chuyển qua những bước xử lý tiếp theo để tạo nội dung đầu ra.

Những lợi ích của NPU đối với generative AI

Tối ưu điện năng cho các tác vụ AI diễn ra thường xuyên

Tối ưu điện năng là lợi ích của NPU đối với generative AI nổi bật nhất. Các công việc như tóm tắt tài liệu, soạn thảo nội dung hoặc tương tác với trợ lý AI tạo ra nhu cầu suy luận lặp lại trong ngày. NPU được thiết kế chuyên biệt để xử lý các phép tính mạng nơ-ron ở mức công suất rất thấp, nhờ đó giảm đáng kể lượng điện năng tiêu thụ cho những tác vụ tương thích. Theo thử nghiệm Intel công bố vào tháng 5/2026, mô hình Gemma 4 E2B khi chạy trên NPU của chip Core Ultra 7 355 đạt hiệu suất trên mỗi watt cao gấp 2,8 lần so với GPU tích hợp.

Tăng quyền kiểm soát dữ liệu khi xử lý tại chỗ

Với mô hình Generative AI chạy cục bộ trên NPU, các tác vụ tương thích được thực hiện ngay trên máy tính mà không cần chuyển tài liệu đến máy chủ AI bên ngoài. Dữ liệu nhạy cảm vì thế ít phải chia sẻ với bên thứ ba, đồng thời bộ phận IT kiểm soát được nơi lưu trữ và quyền truy cập theo chính sách nội bộ.

Chẳng hạn, nhân viên kinh doanh cần tóm tắt một bản đề xuất chứa giá chào bán và điều khoản chưa công bố. Nếu máy tính đã cài mô hình cùng ứng dụng hỗ trợ NPU, nhân viên mở tài liệu và yêu cầu tạo bản tóm tắt ngay tại máy. Tài liệu gốc và kết quả được giữ trên thiết bị, miễn là ứng dụng không gửi nội dung ra ngoài qua chức năng đồng bộ hoặc kết nối khác. Intel đã minh họa cách xử lý tương tự với Page Summarizer, công cụ sử dụng mô hình chạy trên NPU để tóm tắt nội dung trang trình duyệt hoặc tài liệu tại chỗ

Phân bổ tác vụ AI để CPU và GPU xử lý công việc khác

Khi chạy Generative AI trên NPU cùng các ứng dụng khác, CPU và GPU phải chia sẻ tài nguyên cho nhiều công việc, từ điều khiển phần mềm, hiển thị đồ họa đến tính toán cho mô hình AI. NPU đảm nhiệm những phần suy luận tương thích, giảm lượng công việc AI mà CPU và GPU phải xử lý. CPU nhờ đó dành thêm tài nguyên cho hệ điều hành và ứng dụng, trong khi GPU tiếp tục phục vụ các tác vụ đồ họa hoặc tính toán phù hợp.

Chẳng hạn, trong một cuộc họp trực tuyến, GPU đang tham gia xử lý video, còn nhân viên cần dùng trợ lý AI để tra cứu hoặc tóm tắt tài liệu. Nếu ứng dụng hỗ trợ NPU, mô hình tạo sinh được phân công chạy trên bộ xử lý này, giảm sự cạnh tranh tài nguyên GPU giữa cuộc họp và trợ lý AI.

Hỗ trợ cá nhân hóa mô hình AI ngay trên thiết bị

Lợi ích của NPU trong generative AI không thể không nhắc đến khả năng hỗ trợ cá nhân hoá ngay trên thiết bị, thay vì phải gửi dữ liệu lên đám mây để huấn luyện hoặc tinh chỉnh. Nhờ khả năng xử lý mạng nơ-ron hiệu quả ở mức tiêu thụ điện năng thấp, thiết bị có thể học phong cách viết, thói quen làm việc, từ vựng thường dùng hoặc ngữ cảnh cá nhân của người dùng mà vẫn giữ nguyên quyền riêng tư.

Ví dụ, một trợ lý AI trên laptop có thể dần thích ứng với cách người dùng soạn email, tóm tắt tài liệu hoặc đặt câu hỏi, từ đó đưa ra gợi ý và phản hồi phù hợp hơn theo thời gian. Quá trình diễn ra hoàn toàn cục bộ nên không cần kết nối mạng liên tục và không chia sẻ dữ liệu nhạy cảm ra bên ngoài.

Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong môi trường doanh nghiệp, nơi yêu cầu bảo mật cao nhưng vẫn cần các tính năng AI được cá nhân hóa để hỗ trợ nhân viên hiệu quả. Thay vì dùng một mô hình chung cho mọi người, mỗi thiết bị có thể “học” riêng người dùng của mình nhờ sức mạnh tính toán tiết kiệm điện của NPU.

Các ứng dụng NPU trong AI tạo sinh

- Soạn thảo và tóm tắt văn bản: NPU chạy các mô hình ngôn ngữ tương thích để hỗ trợ viết email, chỉnh sửa nội dung hoặc rút gọn tài liệu dài. Chẳng hạn, công cụ Page Summarizer của Intel sử dụng mô hình chạy trên NPU để tạo bản tóm tắt từ nội dung trang trình duyệt hoặc tài liệu ngay tại máy. 

- Tạo hình ảnh từ mô tả: Người dùng nhập yêu cầu bằng văn bản để mô hình tạo hình minh họa, phác thảo ý tưởng hoặc bản nháp phục vụ thiết kế.

- Xây dựng trợ lý AI theo nghiệp vụ: Các mô hình đã tùy chỉnh chạy trên NPU hỗ trợ những nhiệm vụ như soạn đề xuất thương mại hoặc biên tập tài liệu chuyên ngành.

- Phát triển trợ lý AI đa phương thức: Mô hình kết hợp văn bản với hình ảnh hoặc âm thanh để tạo câu trả lời theo ngữ cảnh, chẳng hạn giải thích nội dung một bức ảnh theo câu hỏi của người dùng. 

So sánh NPU và GPU trong AI generative có gì khác nhau?

NPU và GPU đều tăng tốc các phép tính phục vụ AI tạo sinh, nhưng phù hợp với những yêu cầu triển khai khác nhau. NPU tích hợp trên thiết bị hướng tới suy luận AI tiết kiệm điện, còn GPU đáp ứng phạm vi tác vụ rộng hơn, bao gồm huấn luyện và chạy các mô hình tạo sinh. 

Những lưu ý khi lựa chọn và triển khai NPU cho generative AI

- Xác định tác vụ cụ thể: Làm rõ nhu cầu tạo văn bản, hình ảnh hay xử lý đa phương thức để chọn cấu hình phù hợp.

- Kiểm tra khả năng tương thích: Xác nhận mô hình, phần mềm và driver hỗ trợ chạy trên NPU, tránh mua thiết bị nhưng ứng dụng vẫn sử dụng CPU hoặc GPU.

- Tính đủ nhu cầu bộ nhớ: Ngoài trọng số mô hình, cần dành bộ nhớ cho ngữ cảnh đầu vào, dữ liệu trung gian và các ứng dụng chạy cùng.

- Đo hiệu năng thực tế: Kiểm tra tốc độ phản hồi, điện năng và chất lượng đầu ra trên tác vụ dự kiến; không chỉ dựa vào TOPS.

- Đánh giá chất lượng sau tối ưu: Nếu giảm độ chính xác số để thu gọn mô hình, cần kiểm thử lại khả năng xử lý tiếng Việt và thuật ngữ chuyên ngành.

- Kiểm soát dữ liệu: Rà soát quyền truy cập, lịch sử yêu cầu và chức năng đồng bộ, kể cả khi mô hình chạy tại chỗ.

- Thử nghiệm trước khi mở rộng: Triển khai trên một nhóm nhỏ, tính cả chi phí thiết bị, tích hợp và bảo trì trước khi đầu tư diện rộng.

Triển khai Generative AI với giải pháp từ Viettel Cloud NPU

Ngoài việc tận dụng NPU ngay trên thiết bị cá nhân hay laptop, doanh nghiệp cũng có thể triển khai các mô hình generative AI ở quy mô lớn hơn thông qua dịch vụ đám mây chuyên biệt. Viettel Cloud NPU mang đến lựa chọn thuê máy chủ ảo tích hợp card Qualcomm Cloud AI 100 để triển khai các tác vụ suy luận AI trên đám mây. Với sự hỗ trợ của đội ngũ Viettel IDC, doanh nghiệp được đánh giá mức độ tương thích của mô hình, thử nghiệm và đo lường hiệu năng trước khi vận hành chính thức.

Xem thêm dịch vụ tại: https://viettelidc.com.vn/viettel-cloud-npu

Kết luận

Khai thác lợi ích của NPU đối với Generative AI cần bắt đầu từ bài toán cụ thể và được kiểm chứng bằng hiệu quả thực tế. Với doanh nghiệp đang chuẩn bị triển khai, Viettel IDC đồng hành đánh giá mô hình và thử nghiệm trên hạ tầng Viettel Cloud NPU, giúp xây dựng phương án đầu tư phù hợp trước khi mở rộng ứng dụng.