[Photo: Apple]
Trong một động thái đáng chú ý trong ngành công nghệ, Apple đã quyết định sử dụng các chip Tensor Processing Unit (TPU) của Google thay vì các chip GPU của Nvidia cho các dự án trí tuệ nhân tạo (AI) của mình. Quyết định này đã gây ra nhiều sự chú ý và thảo luận trong cộng đồng công nghệ, bởi Nvidia từ lâu đã được biết đến với các bộ vi xử lý AI hàng đầu.
Lý Do Apple Chọn Chip TPU của Google
- Hiệu Suất và Tối Ưu Hóa: Chip TPU của Google được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ AI và machine learning, với khả năng xử lý song song mạnh mẽ và hiệu suất cao. Điều này giúp Apple tối ưu hóa các mô hình AI của mình, từ đó cải thiện hiệu suất và tốc độ xử lý.
- Tính Linh Hoạt: TPU của Google cung cấp một nền tảng linh hoạt cho các nhà phát triển AI, cho phép họ dễ dàng triển khai và tối ưu hóa các mô hình AI trên nhiều thiết bị khác nhau, từ điện thoại di động đến máy chủ.
- Hợp Tác Chiến Lược: Việc hợp tác với Google cũng mở ra nhiều cơ hội cho Apple trong việc tiếp cận các công nghệ và tài nguyên AI tiên tiến của Google, từ đó thúc đẩy sự phát triển và đổi mới trong các sản phẩm của Apple.
Ứng Dụng Cụ Thể
TPU là một loại mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) được Google phát triển để tăng tốc các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning). TPU được thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa cho các mô hình học sâu (deep learning) và các phép toán phức tạp liên quan đến vector và ma trận
Các Thế Hệ TPU
- TPU v1: Ra mắt vào năm 2015, TPU v1 được thiết kế để tăng tốc các mô hình học máy sử dụng TensorFlow, phần mềm học máy mã nguồn mở của Google1.
- TPU v2 và v3: Các thế hệ này cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng, cho phép xử lý các mô hình AI lớn hơn và phức tạp hơn1.
- TPU v4 và v5: Được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu của Google, các thế hệ này cung cấp hiệu suất cao hơn và tiêu thụ năng lượng hiệu quả hơn3.
- TPU v6 (Trillium): Thế hệ mới nhất, Trillium, cung cấp hiệu suất tính toán cao hơn 4.7 lần so với TPU v5e và tiết kiệm năng lượng hơn 67%
Apple đã sử dụng 2.048 chip TPU v5p của Google để xây dựng các mô hình AI hoạt động trên iPhone và các thiết bị khác. Ngoài ra, Apple còn sử dụng 8.192 chip TPU v4 cho các mô hình AI máy chủ. Những con số này cho thấy quy mô và tầm quan trọng của các dự án AI mà Apple đang thực hiện.
Điểm nổi bật
Quyết định của Apple có thể có những tác động sâu rộng đến ngành công nghệ:
- Hiệu suất: TPU v5p có thể nhanh hơn từ 3.4 đến 4.8 lần so với Nvidia A100
- Năng lượng tiêu thụ: TPU v4 của Google tiêu thụ ít năng lượng hơn từ 1.3 đến 1.9 lần so với Nvidia A1002.
- Tính linh hoạt và ứng dụng: Được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ AI và machine learning, TPU của Google thường được sử dụng trong các dịch vụ của Google như Gmail, YouTube và Android. Google cũng cung cấp dịch vụ TPU trên nền tảng đám mây (Google Cloud TPU) và các giải pháp TPU tại biên (Edge TPU).
Cả TPU của Google và GPU của Nvidia đều có những ưu điểm riêng. Việc Apple chọn sử dụng chip TPU của Google thay vì Nvidia cho các dự án AI của mình là một quyết định chiến lược quan trọng, có thể ảnh hưởng đến cả ngành công nghệ. Với hiệu suất cao và tính linh hoạt của TPU, cùng với sự hợp tác chiến lược giữa hai gã khổng lồ công nghệ, chúng ta có thể mong đợi những bước tiến mới trong lĩnh vực AI và machine learning trong tương lai.
