Vì sao các doanh nghiệp AI chuyển từ Cloud GPU sang Cloud NPU để tối ưu hiệu suất?

Việc chuyển từ Cloud GPU sang Cloud NPU không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình hoạt động, mà còn giảm thiểu chi phí hạ tầng và tiết kiệm năng lượng khi triển khai hệ thống AI. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Viettel IDC so sánh hiệu suất của Cloud GPU và Cloud NPU, từ đó lựa chọn giải pháp phù hợp, đáp ứng nhu cầu và quy mô của doanh nghiệp.

So sánh hiệu suất của Cloud GPU và Cloud NPU

Về điểm chung, Cloud GPU và Cloud NPU đều là bộ vi xử lý chuyên dụng được cung cấp dưới dạng dịch vụ đám mây, hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình thực hiện tác vụ AI. Tuy nhiên, giữa Cloud GPU và Cloud NPU có nhiều điểm khác biệt về hiệu suất hoạt động, lượng điện năng tiêu thụ, tỷ lệ chi phí. Để lựa chọn dịch vụ phù hợp, doanh nghiệp có thể tham khảo bảng so sánh dưới đây.

Những doanh nghiệp nào đang dẫn đầu xu hướng chuyển từ GPU sang NPU?

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển mạnh mẽ, nhu cầu xử lý tác vụ học máy và suy luận AI cũng có sự gia tăng đáng kể. Nhằm nâng cao hiệu suất vận hành và giảm thiểu tối đa độ trễ mạng, nhiều doanh nghiệp đã chuyển từ GPU truyền thống sang bộ vi xử lý NPU. Trong đó, có thể kể đến một số cái tên nổi bật như Google, Baidu, Huawei…

Google

Là tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới, Google đã nghiên cứu và phát triển chip TPU (Tensor Processing Unit) - một phần cứng chuyên biệt phục vụ mô hình trí tuệ nhân tạo. TPU thực chất là một loại NPU đặc biệt, được dùng để tăng tốc các tác vụ học sâu và suy luận AI, phù hợp với các mô hình mạng nơron nhân tạo phức tạp.

Google đã ứng dụng rộng rãi bộ vi xử lý này vào những dịch vụ cốt lõi như Google Maps, Google Search, Gemini. Phiên bản mới nhất của TPU - Ironwood - sở hữu khả năng mở rộng lên đến hàng nghìn chip và mang lại hiệu suất tính toán 42,5 exaflops, gấp 24 lần so với siêu máy tính mạnh nhất thế giới. Ngoài việc xử lý phép toán phức tạp, TPU còn giúp Google tối ưu hóa chi phí, cũng như cải thiện hiệu suất năng lượng khi triển khai các mô hình AI.

Huawei

Huawei, một trong những “ông lớn” công nghệ của Trung Quốc, cũng gia nhập cuộc đua chip điện tử với dòng sản phẩm Ascend NPU. Ascend được thiết kế để phục vụ nền tảng Cloud AI và các thiết bị edge. Với hiệu năng xử lý lên đến 900 teraflops cùng băng thông 4000 GB/s, phiên bản Ascend 920 có thể đáp ứng nhu cầu truyền tải dữ liệu tốc độ cao và duy trì tính ổn định khi thực hiện tác vụ AI training.

Hiện tại, Huawei đang tích hợp chip Ascend NPU vào cluster Cloud Matrix 384, nhằm đẩy nhanh quá trình triển khai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và kiến trúc Mixture of Experts (MoE). Việc phát triển dòng chip Ascend đã giúp Huawei củng cố vững chắc vị thế cạnh tranh trong lĩnh vực hạ tầng AI, đặc biệt tại thị trường nội địa Trung Quốc.

Baidu

Năm 2018, Baidu chính thức cho ra mắt dòng chip AI Kunlun được phát triển dựa trên kiến trúc NPU. Bộ vi xử lý này có khả năng hỗ trợ đa dạng các tác vụ trí tuệ nhân tạo, bao gồm nhận biết hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lái xe tự động… 

Đối với phiên bản Kunlun II, nhà cung cấp đã cải tiến hiệu năng tính toán lên đến 512 - 768 INT8 TOPS. Các chip AI Kunlun được sử dụng chủ yếu trong các thiết bị thông minh Xiaodu, công cụ tìm kiếm của Baidu và ứng dụng điện toán đám mây.

Các startup AI triển khai NPU-as-a-Service

Bên cạnh các tập đoàn lớn, các đơn vị startup AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy xu hướng sử dụng NPU. Nhiều startup đã triển khai dịch vụ NPU-as-a-Service, cho phép doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận và khai thác sức mạnh của NPU để thiết lập các mô hình AI đơn giản, đảm bảo tốc độ cao.

So với GPU, bộ xử lý nơron NPU mang đến hiệu năng vượt trội, giúp giảm thiểu độ trễ và tiết kiệm năng lượng cho hạ tầng CNTT. Điều này mở ra cơ hội lớn để doanh nghiệp tích hợp trực tiếp AI vào những thiết bị/ứng dụng hàng ngày, từ đó nâng cao trải nghiệm của người dùng dịch vụ.

Vì sao các doanh nghiệp AI chuyển từ Cloud GPU sang Cloud NPU?

Việc chuyển từ Cloud GPU sang Cloud NPU là một chiến lược tất yếu, góp phần tối ưu hóa ngân sách và cải tiến quy trình triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Xu hướng chuyển đổi này bắt nguồn từ nhiều lý do như:

- Doanh nghiệp cần chạy inference AI quy mô lớn: Cloud GPU có thể hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện tác vụ huấn luyện và đào tạo mô hình AI một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, khi bước vào giai đoạn inference, bộ xử lý đồ họa lại bộc lộ nhiều điểm hạn chế. Để thực hiện phép tính ma trận và xử lý dữ liệu liên quan đến mạng nơron nhân tạo trên quy mô lớn, doanh nghiệp cần phải tích hợp Cloud NPU vào hạ tầng AI. Giải pháp này không chỉ giúp tăng tốc độ suy luận, mà còn nâng cao độ chính xác khi triển khai inference theo thời gian thực.

- Doanh nghiệp mong muốn cắt giảm chi phí hạ tầng, đảm bảo hiệu suất năng lượng: Cloud GPU tiêu thụ một lượng lớn điện năng và sản sinh nhiệt lượng khổng lồ. Thêm vào đó, quá trình vận hành và duy trì hệ thống GPU trên môi trường đám mây cũng tiêu tốn không ít ngân sách của doanh nghiệp. Nếu chuyển từ Cloud GPU sang Cloud NPU, doanh nghiệp có thể cắt giảm đáng kể lượng điện năng tiêu thụ từ thiết bị mạng, nhờ đó tiết kiệm chi phí quản lý và bảo trì hệ thống.

- Nhu cầu triển khai AI trên thiết bị đầu cuối, IoT, xe tự hành, AI camera ngày càng cao: Với khả năng xử lý dữ liệu tại nguồn và đưa ra phản hồi nhanh chóng, Cloud NPU hỗ trợ tích hợp với thiết bị đầu cuối, IoT, AI camera… góp phần giảm tải cho hệ thống mạng và đảm bảo quyền riêng tư của người dùng. Doanh nghiệp có thể sử dụng Cloud NPU trong trường hợp cần phát triển các ứng dụng như xe tự hành, thiết bị di động thông minh…

- Doanh nghiệp cần hạ độ trễ, tăng tốc độ phản hồi trong ứng dụng AI thực tế: Các dịch vụ chatbot, recommendation, nhận diện khuôn mặt đều yêu cầu độ trễ cực thấp để đảm bảo trải nghiệm của người dùng. Nhờ khả năng thực hiện song song hàng triệu phép tính nơron, Cloud NPU cho phép doanh nghiệp xử lý và phản hồi truy vấn chỉ trong thời gian ngắn, góp phần nâng cao hiệu suất vận hành tổng thể. Đây là lựa chọn tối ưu dành cho những doanh nghiệp đang cần triển khai ứng dụng AI theo thời gian thực.

Viettel IDC – Đơn vị uy tín tại Việt Nam cung cấp Cloud NPU và Cloud GPU

Là nhà cung cấp điện toán đám mây hàng đầu Việt Nam, Viettel IDC mang đến giải pháp Cloud NPU (vCNPU) và Cloud GPU (vCGPU) chất lượng, hỗ trợ tối ưu các dịch vụ và mô hình trí tuệ nhân tạo.

Với Viettel Cloud NPU, doanh nghiệp có thể phát triển ứng dụng chatbot, GenAI, AR và kết hợp với nền tảng Kubernetes. Được trang bị công cụ quản trị trực quan, vCNPU cho phép doanh nghiệp dễ dàng theo dõi, điều chỉnh tham số của NPU, đồng thời hỗ trợ biên dịch AI model. Khi sử dụng Cloud NPU của Viettel IDC, khách hàng có thể chuyển đổi code chạy trên thiết bị GPU sang Qualcomm NPU một cách nhanh chóng mà không gây gián đoạn dịch vụ.

Bên cạnh vCNPU, doanh nghiệp cũng có thể lựa chọn Viettel Cloud GPU để khởi tạo máy chủ ảo, phân chia workload và nâng cấp tài nguyên tùy theo quy mô thực tế. Ngoài ra, vCGPU còn tích hợp đầy đủ các framework và ứng dụng Machine Learning phổ biến, đáp ứng nhu cầu xử lý đồ hoạ 3D, chuyển mã video… của doanh nghiệp. Đối với những tổ chức, đơn vị đang cần xây dựng hệ thống FaceID, eKYC, số hoá văn bản… Viettel Cloud GPU chính là lựa chọn phù hợp, giúp nâng cao hiệu suất vận hành và đảm bảo tính ổn định của hạ tầng AI.

Để được tư vấn 24/7 về các giải pháp Cloud NPU (vCNPU) và Cloud GPU (vCGPU), quý khách hàng vui lòng liên hệ Viettel IDC qua:

- Hotline: 1800 8088 (miễn phí cước gọi)

- Fanpage: https://www.facebook.com/viettelidc  

- Website: https://viettelidc.com.vn