Microsoft bắt kịp các đối thủ Amazon và Google trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo

Microsoft đã vươn lên nắm giữ ngai vàng trong thập niên 80 và 90 nhờ những thành công của hệ điều hành Windows chạy trên bộ vi xử lý Intel, trở thành một bộ đôi có tên gọi thân mật là “Wintel”.

Giờ đây, Microsoft hy vọng rằng một sự kết hợp phần mềm với phần cứng khác sẽ giúp hãng quay lại thành công đó và bắt kịp các đối thủ Amazon và Google trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo tiên tiến thông qua đám mây.

Microsoft bắt kịp các đối thủ Amazon và Google trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo.

Microsoft hy vọng sẽ nhân rộng sự phổ biến của nền tảng đám mây Azure của mình với một loại chip máy tính mới được thiết kế. Bắt đầu từ hôm nay, Microsoft sẽ giới thiệu khách hàng của Azure tới loại chip do công ty khởi nghiệp Graphcore của Anh sản xuất.

Graphcore, được thành lập tại Bristol, Vương quốc Anh, vào năm 2016, đã thu hút được nhiều sự chú ý của các nhà nghiên cứu AI và đã được đầu tư hàng trăm triệu đô la với lời hứa rằng các chip do công ty sản xuất sẽ tăng tốc các tính toán cần thiết hỗ trợ AI hoạt động. Cho đến bây giờ công ty vẫn chưa công khai các chip cũng như chưa công khai kết quả của các thử nghiệm liên quan.

Microsoft đã bỏ tiền vào Graphcore vào tháng 12 năm ngoái trong vòng gọi vốn trị giá 200 triệu USD, với nguyện vọng tìm ra phần cứng có thể giúp dịch vụ đám mây của mình hấp dẫn hơn trước số lượng khách hàng ngày càng tăng của các ứng dụng AI.

Không giống như hầu hết các chip khác được sử dụng cho AI, bộ xử lý Graphcore được thiết kế để hỗ trợ các tính toán giúp máy móc nhận diện khuôn mặt, hiểu lời nói, phân tích ngôn ngữ, lái xe và huấn luyện robot. Graphcore hy vọng sẽ thu hút các công ty vận hành các hoạt động kinh doanh quan trọng dựa trên AI, chẳng hạn như các công ty khởi nghiệp xe tự lái, các công ty thương mại và các hoạt động xử lý dữ liệu lớn. Những người làm việc với các thuật toán AI thế hệ tiếp theo cũng có thể có hứng thú khám phá những lợi thế của nền tảng này.

Microsoft và Graphcore hôm nay đã công bố mức chuẩn cho thấy chip của họ có hiệu suất tương đương, thậm chí hơn các chip AI hàng đầu từ Nvidia và Google bằng thuật toán được viết cho các nền tảng đối thủ đó. Mã được viết riêng cho phần cứng Graphcore có thể hiệu quả hơn.

Các công ty tuyên bố rằng một số tác vụ xử lý hình ảnh nhất định sẽ hoạt động nhanh hơn nhiều lần khi sử dụng các chip Graphcore so với các đối thủ sử dụng mã hiện có. Họ cũng nói rằng họ có thể đào tạo một mô hình AI phổ biến để xử lý ngôn ngữ, được gọi là BERT, với tỷ lệ thích hợp nhiều hơn bất kỳ phần cứng hiện có nào khác.

BERT đang trở nên ngày càng quan trọng đối với các ứng dụng AI liên quan đến ngôn ngữ. Google gần đây cho biết họ đang sử dụng BERT để tăng hiệu quả cho hoạt động kinh doanh cốt lõi là tìm kiếm thông tin của mình. Microsoft cho biết họ hiện đang sử dụng chip Graphcore để thực hiện các dự án nghiên cứu AI nội bộ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Microsoft muốn giành lại ngôi vương trong cuộc mua mới.

Karl Freund, người theo dõi thị trường chip AI tại Moor Insights, cho biết kết quả cho thấy con chip này tuy còn mới nhưng rất linh hoạt. Một con chip với độ chuyên dụng cao có thể vượt trội hơn so với Nvidia hoặc Google nhưng sẽ không đủ khả năng để các kỹ sư phát triển các ứng dụng mới. “Họ thật xuất sắc khi tạo ra một chip có thể lập trình được”, ông nói. “Hiệu suất tốt trong cả đào tạo và suy luận là điều họ luôn khẳng định là sẽ làm, nhưng điều đó thực sự rất khó”.

Freund cho biết thêm, thỏa thuận với Microsoft là rất quan trọng đối với hoạt động kinh doanh của Graphcore, bởi vì Microsoft sẽ cung cấp một phần mở rộng cho khách hàng dùng thử phần cứng mới. Con chip này có thể vượt trội so với phần cứng hiện có cho một số ứng dụng, nhưng sẽ phải mất rất nhiều nỗ lực để phát triển lại mã AI cho một nền tảng mới. Với một vài trường hợp ngoại lệ, Freund nói, các điểm chuẩn của chip có thể chưa đủ bắt mắt để thu hút các công ty và nhà nghiên cứu thay vì những phần cứng và phần mềm mà họ đã quen sử dụng.

Graphcore đã tạo ra một khung phần mềm có tên là Poplar, cho phép các chương trình AI hiện có được chuyển sang phần cứng của nó. Mặc dù vậy, rất nhiều thuật toán hiện tại có thể vẫn phù hợp hơn với phần mềm chạy trên phần cứng do các công ty đối thủ cung cấp. Khung phần mềm AI Google Tensorflow đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho các chương trình AI trong những năm gần đây và nó được viết riêng cho các chip của Nvidia và Google. Nvidia cũng dự kiến ​​sẽ phát hành chip AI mới vào năm tới, có khả năng sẽ có hiệu suất tốt hơn.

Nigel Toon, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Graphcore, cho biết các công ty đã bắt đầu làm việc cùng nhau một năm sau khi công ty của ông ra mắt, thông qua Microsoft Research Cambridge ở Anh. Công ty chip của ông đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ liên quan đến các mô hình AI rất lớn hoặc xử lý dữ liệu tạm thời, ông nói. Một khách hàng của công ty trong lĩnh vực tài chính đã tăng hiệu suất gấp 26 lần sau khi sử dụng thuật toán của công ty để phân tích dữ liệu thị trường nhờ phần cứng Graphcore.

Một số các công ty nhỏ hơn khác cũng tuyên bố rằng họ đang làm việc với các chip Graphcore thông qua Azure. Họ bao gồm Citadel, công ty sẽ sử dụng chip để phân tích dữ liệu tài chính và Qwant, một công cụ tìm kiếm tại châu Âu tìm kiếm một phần cứng có thể chạy thuật toán nhận dạng hình ảnh được gọi là ResNext.

Sự bùng nổ AI đã làm rung chuyển thị trường chip máy tính trong những năm gần đây. Các thuật toán tốt nhất có thể làm các phép toán song song, được thực hiện hiệu quả hơn trên các chip đồ họa (hoặc GPU) có hàng trăm lõi xử lý đơn giản chứ không như các chip thông thường (CPU) chỉ có một vài lõi xử lý phức tạp.

Nhà sản xuất GPU Nvidia đã thúc đẩy làn sóng AI mạnh mẽ và Google đã tuyên bố vào năm 2017 rằng họ sẽ phát triển chip riêng của mình, Bộ xử lý kéo căng – Tensor Processing Unit, có cấu trúc tương tự như GPU nhưng được tối ưu hóa cho Tensorflow.

Các chip Graphcore, được gọi là các đơn vị xử lý thông minh (IPU), có nhiều lõi hơn GPU hoặc TPU. Chúng cũng có bộ nhớ trên chính con chip, giúp loại bỏ việc phải di chuyển dữ liệu lên chip để xử lý và tắt lại.

Facebook cũng đang nghiên cứu các chip AI của riêng mình. Microsoft trước đây cũng đã ra mắt các chip có thể cấu hình lại được sản xuất bởi Intel và được các kỹ sư của hãng tùy chỉnh cho các ứng dụng AI. Một năm trước, Amazon tiết lộ họ cũng đang bắt đầu sản xuất chip, nhưng với bộ xử lý đa năng hơn được tối ưu hóa cho các dịch vụ đám mây của Amazon.

Gần đây, sự bùng nổ của AI đã làm dấy lên một làn sóng các công ty start up phần cứng phát triển các chip chuyên dụng hơn. Một vài các các loại chip này được tối ưu hóa cho các ứng dụng cụ thể như lái xe tự động hoặc camera giám sát. Graphcore và một vài nhà cung cấp khác lại cung cấp chip linh hoạt hơn nhiều, góp phần rất quan trọng để phát triển các ứng dụng AI nhưng cũng khó sản xuất hơn nhiều. Vòng gọi vốn cuối cùng của công ty đã mang lại cho công ty mức định giá 1,7 tỷ USD.

Các chip Graphcore, trước tiên có thể thu hút các chuyên gia AI hàng đầu, những người có khả năng viết code cần thiết để khai thác lợi ích của chúng. Một số nhà nghiên cứu AI nổi tiếng đã đầu tư vào Graphcore, bao gồm Demis Hassabis, đồng sáng lập DeepMind, Zoubin Ghahramani, giáo sư tại Đại học Cambridge và là người đứng đầu phòng thí nghiệm AI của Uber, và Peiter Abbeel, giáo sư tại UC Berkeley, người chuyên về AI và robot. Trong một cuộc phỏng vấn với WIRED vào tháng 12 năm ngoái, Geoffrey Hinton có tầm nhìn xa về AI đã thảo luận về tiềm năng của chip Graphcore để thúc đẩy các nghiên cứu cơ bản.

Ngoài ra, các công ty cũng có thể muốn thử những điều mới nhất, giống như những gì mà ông Toon, CEO của Graphcore, đã nói, “Mọi người đều cố gắng đổi mới, cố gắng tìm ra lợi thế”.