Lợi ích của NPU đối với LLM trong triển khai và vận hành thực tế

Theo báo cáo năm 2026 của Datadog, hơn 70% tổ chức đang sử dụng từ ba mô hình LLM trở lên, cho thấy LLM đã trở nên phổ biến và được áp dụng linh hoạt cho nhiều tác vụ khác nhau. Khi triển khai chatbot, trợ lý nội bộ hay hệ thống xử lý tài liệu, doanh nghiệp cũng cần xác định hạ tầng đáp ứng tốt từng mô hình. Cùng Viettel IDC tìm hiểu lợi ích của NPU đối với LLM và những yếu tố quyết định hiệu quả ứng dụng trong thực tế.

LLM là gì?

LLM (viết tắt của Large Language Model – Mô hình ngôn ngữ lớn) là một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên sâu, được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ với hàng tỷ tham số. Nhờ học các mối liên hệ giữa từ ngữ và ngữ cảnh, LLM thực hiện nhiều tác vụ như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch thuật, soạn thảo và hỗ trợ viết mã. 

Khi nhận yêu cầu, LLM chuyển văn bản thành các đơn vị gọi là token, sau đó dự đoán lần lượt token tiếp theo để tạo câu trả lời. Chất lượng đầu ra phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, năng lực mô hình và ngữ cảnh được cung cấp; vì vậy, LLM vẫn có khả năng tạo thông tin sai hoặc thiếu căn cứ.

Quá trình xử lý này đòi hỏi nhiều phép tính trên mạng nơ-ron. Đây là cơ sở để các bộ xử lý chuyên dụng như NPU tham gia tăng tốc suy luận, hỗ trợ vận hành những mô hình tương thích ngay trên thiết bị.

Cách NPU hoạt động trong LLM

NPU trong LLM đảm nhận các phép tính mạng nơ-ron được phần mềm phân bổ, đặc biệt là phép nhân ma trận trong các lớp Transformer. Với kiến trúc tính toán song song, NPU xử lý những phép toán tương thích, trong khi CPU điều phối ứng dụng và GPU tham gia tùy cấu hình triển khai.

- Bước 1: Chuẩn bị: Mô hình được tối ưu cho NPU và văn bản đầu vào được tách thành token.

- Bước 2: Xử lý đầu vào (Prefill): NPU tăng tốc các phép tính được hỗ trợ để xử lý ngữ cảnh và tạo bộ nhớ đệm KV cache.

- Bước 3: Sinh nội dung (Decode): Mô hình sinh lần lượt token mới trên NPU hoặc phối hợp với CPU, GPU tùy phần mềm.

- Bước 4: Trả kết quả: Các token đầu ra được chuyển thành văn bản và hiển thị cho người dùng.

Lợi ích của NPU đối với LLM là gì?

Tăng tốc suy luận và rút ngắn thời gian phản hồi

NPU được tối ưu để thực hiện nhanh các phép tính mạng nơ-ron trong giai đoạn suy luận, giúp LLM xử lý câu hỏi và tạo câu trả lời mượt hơn khi đã được tối ưu cho phần cứng. Hiệu quả thường được đánh giá qua hai chỉ số chính: thời gian xuất hiện token đầu tiên (TTFT) và tốc độ sinh token. TTFT thấp giúp người dùng thấy phản hồi ngay lập tức, còn tốc độ sinh token cao thì rút ngắn thời gian chờ đợi nội dung hoàn chỉnh.

Vào tháng 5/2026, với mô hình Gemma 4 E2B trên chip Intel Core Ultra Series 3, Intel công bố phương án chạy trên NPU (sử dụng LiteRT kết hợp OpenVINO) đạt hiệu năng prefill cao gấp 1,3 lần và decode cao gấp 1,2 lần so với phương án LiteRT WebGPU. Kết quả cho thấy NPU có thể tăng tốc cả khâu xử lý đầu vào lẫn khâu sinh nội dung. Tuy nhiên, mức cải thiện thực tế vẫn phụ thuộc vào từng mô hình, cấu hình phần cứng và phần mềm thực thi.

Tối ưu điện năng cho các tác vụ LLM kéo dài

Vận hành trợ lý AI liên tục hoặc xử lý hàng loạt tài liệu đòi hỏi phần cứng cân bằng giữa tốc độ phản hồi và mức tiêu thụ điện. Kiến trúc chuyên dụng cho các phép tính mạng nơ-ron giúp tối ưu hiệu năng NPU khi chạy LLM trên mỗi watt điện, giảm năng lượng cần thiết cho các tác vụ khi mô hình và phần mềm được tối ưu phù hợp.

Theo phép đo tháng 5/2026 của Intel, Gemma 4 E2B chạy trên NPU của Core Ultra Series 3 qua LiteRT/OpenVINO đạt hiệu năng trên mỗi watt gấp 2,8 lần phương án LiteRT WebGPU được so sánh. 

Hỗ trợ chạy LLM cục bộ và chủ động kiểm soát dữ liệu

Một trong những lợi ích của NPU đối với LLM là hỗ trợ vận hành mô hình ngay trên thiết bị, giảm nhu cầu gửi câu hỏi và tài liệu đến dịch vụ AI bên ngoài. Khi mô hình cùng dữ liệu cần thiết được lưu sẵn, các tác vụ hỏi đáp, tóm tắt và soạn thảo được thực hiện cục bộ, kể cả khi không có kết nối Internet. 

Một bản hợp đồng chưa công bố hoặc báo cáo kinh doanh nội bộ vẫn được đưa vào quy trình tóm tắt bằng LLM mà không phải tải lên API bên thứ ba, nếu toàn bộ luồng xử lý được thiết kế tại chỗ. Bộ phận quản trị nhờ đó chủ động hơn trong việc phân quyền truy cập, lưu trữ và xóa dữ liệu theo yêu cầu nội bộ.

Giảm tải cho CPU, GPU trong môi trường đa nhiệm

NPU đảm nhận các phép tính suy luận LLM tương thích, giải phóng một phần tài nguyên CPU và GPU cho những ứng dụng đang hoạt động. CPU tập trung điều phối hệ thống và xử lý công việc nghiệp vụ, còn GPU phục vụ đồ họa, video hoặc các tác vụ tính toán khác.

Ví dụ: Người dùng đang chỉnh sửa video vẫn cần trợ lý AI tra cứu tài liệu hoặc soạn nội dung ngay trong phiên làm việc. Phân bổ phần suy luận phù hợp sang NPU giúp giảm cạnh tranh tài nguyên tính toán với phần mềm dựng phim, hỗ trợ duy trì trải nghiệm đa nhiệm ổn định hơn.

Tối ưu chi phí suy luận khi phân bổ tác vụ phù hợp

Phân bổ tác vụ phù hợp giữa NPU và GPU giúp giảm chi phí phần cứng tính trên năng lực phục vụ LLM, đồng thời khai thác hiệu quả tài nguyên sẵn có. Thay vì dành GPU cho toàn bộ quá trình suy luận, hệ thống giao những công đoạn tương thích cho NPU, dành năng lực GPU cho phần việc cần sức mạnh tính toán cao.

Nghiên cứu HAWK công bố tháng 10/2026 ghi nhận hệ thống kết hợp GPU và NPU chạy Llama 3.1 70B đạt hiệu quả chi phí gấp 2,03 lần với chatbot và 1,88 lần với tóm tắt văn bản so với cấu hình chỉ dùng GPU A100. Kết quả được tính theo tốc độ sinh token trên chi phí phần cứng tăng tốc, cho thấy khả năng phục vụ nhiều nội dung hơn trên mỗi đơn vị ngân sách đầu tư trong cấu hình thử nghiệm.

So sánh NPU, GPU và CPU khi chạy LLM

Chạy LLM trên NPU mang lại lợi thế về hiệu quả năng lượng với các mô hình tương thích. Trong khi GPU nổi bật ở khả năng xử lý song song và CPU đảm nhiệm vai trò điều phối linh hoạt. 

Ứng dụng NPU cho LLM trong thực tế vận hành

- Trợ lý AI cục bộ: Chạy mô hình tương thích trên thiết bị để hỏi đáp và hỗ trợ công việc.

- Tra cứu tài liệu nội bộ: Tăng tốc LLM tổng hợp câu trả lời từ nguồn thông tin được cấp quyền.

- Tóm tắt và xử lý văn bản: Hỗ trợ rút gọn báo cáo, phân loại yêu cầu và trích xuất thông tin.

- Soạn thảo và dịch thuật: Tăng tốc tạo bản nháp, chỉnh sửa câu chữ và chuyển đổi ngôn ngữ.

- Hỗ trợ lập trình: Chạy mô hình chuyên biệt để gợi ý mã, giải thích hàm và hỗ trợ tìm lỗi.

- Phục vụ LLM trên máy chủ: Phối hợp NPU với CPU, GPU để xử lý yêu cầu theo đặc điểm từng tác vụ.

Khi nào nên triển khai NPU cho LLM?

NPU phù hợp khi mô hình, phần mềm và đặc điểm tác vụ đáp ứng khả năng của phần cứng. Trước khi triển khai, doanh nghiệp nên đánh giá các điều kiện sau:

- Mô hình có khả năng tương thích: Công cụ triển khai hỗ trợ kiến trúc mô hình, các phép toán và định dạng dữ liệu cần thiết để chạy LLM trên NPU.

- Nhu cầu suy luận đã rõ ràng: Xác định được lượng yêu cầu, độ dài đầu vào và tốc độ phản hồi mong muốn cho chatbot, trợ lý nội bộ hoặc hệ thống xử lý tài liệu.

- Cần cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên: Hệ thống hiện tại tiêu tốn nhiều điện năng, chi phí hoặc tài nguyên CPU, GPU cho các tác vụ LLM lặp lại.

- Thử nghiệm cho kết quả phù hợp: Mô hình đạt chất lượng đầu ra, thời gian phản hồi và mức sử dụng bộ nhớ theo yêu cầu, kể cả khi tải tăng.

Nếu chưa xác định được cấu hình tối ưu, nên bắt đầu bằng thử nghiệm PoC trên dữ liệu và khối lượng công việc thực tế. Kết quả so sánh với phương án hiện có sẽ giúp làm rõ hiệu quả đầu tư trước khi mở rộng.

Triển khai LLM trên hạ tầng AI chuyên dụng với Viettel Cloud NPU

Đưa LLM vào chatbot, trợ lý nội bộ hay hệ thống xử lý tài liệu đòi hỏi hạ tầng đáp ứng đồng thời yêu cầu về hiệu năng, chi phí và khả năng tương thích. Viettel Cloud NPU là dịch vụ hạ tầng NPU trên nền tảng đám mây dành cho doanh nghiệp và nhà cung cấp phần mềm độc lập (ISV) cần triển khai AI inference, lựa chọn hạ tầng phù hợp hoặc kiểm chứng khả năng vận hành trước khi mở rộng.

Viettel IDC hỗ trợ đánh giá khối lượng công việc, thử nghiệm PoC và từng bước đưa mô hình vào vận hành. Qua quá trình thử nghiệm, khách hàng có cơ sở lựa chọn phương án triển khai sát với nhu cầu thực tế, hạn chế đầu tư thiếu hiệu quả và chủ động hơn trong kế hoạch phát triển ứng dụng AI.

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

Kết luận

Lợi ích của NPU đối với LLM mở ra thêm lựa chọn để đưa mô hình ngôn ngữ lớn vào vận hành với nguồn lực phù hợp. Giá trị đầu tư được thể hiện rõ khi AI giải quyết tốt công việc thực tế và duy trì hiệu quả trong quá trình sử dụng lâu dài. Hãy bắt đầu từ một bài toán cụ thể, kiểm chứng kết quả rồi mở rộng theo nhu cầu.