OCV là yếu tố bắt buộc trong STA signoff để đảm bảo chip hoạt động đúng trên silicon thực tế

Bạn có bao giờ tự hỏi AI chip khác chip bình thường ở điểm nào không? Vì sao cùng là chip, nhưng AI lại cần GPU, NPU hay TPU thay vì chỉ dùng CPU?

Hình dưới đây so sánh các loại chip phổ biến hiện nay và cho thấy vì sao AI chip khác căn bản so với chip bình thường.

Các loại chip thông thường chủ yếu sử dụng CPU. CPU giống như là bộ não của hệ thống. Nó mạnh về điều khiển luồng chương trình, xử lý logic tuần tự, tiền xử lý dữ liệu và điều phối các khối khác. CPU làm được mọi thứ, nhưng không sinh ra để xử lý khối lượng phép toán toán học khổng lồ của AI.

Trong khi đó, AI chip, ngoài CPU ra nó còn sử dụng GPU, NPU, TPU… được thiết kế xoay quanh một mục tiêu chính: tính toán song song số lượng cực lớn các phép nhân,cộng trên ma trận và tensor. Đây chính là cốt lõi của các mô hình AI hiện đại như LLM, CNN hay Transformer.

GPU là bước chuyển tiếp đầu tiên từ chip đồ họa sang chip AI, nhờ khả năng song song hóa hàng nghìn lõi. TPU và NPU đi xa hơn nữa, khi loại bỏ nhiều logic không cần thiết để tối ưu tuyệt đối cho phép toán AI, đổi lại là hiệu năng cao hơn và tiết kiệm năng lượng hơn trong từng bối cảnh cụ thể như cloud hay edge.

Nói ngắn gọn, khác biệt cốt lõi giữa chip thường và AI chip không nằm ở việc có thông minh hơn không, mà nằm ở kiến trúc: CPU tối ưu cho điều khiển và linh hoạt, còn AI chip tối ưu cho toán học song song ở quy mô lớn.

Vì vậy, hệ thống AI ngày nay không dùng một loại chip duy nhất, mà là sự phối hợp: CPU điều phối, GPU/TPU xử lý tính toán lớn, NPU chạy AI trên thiết bị, và DPU lo phần dữ liệu để các chip còn lại tập trung đúng việc của mình.

Ảnh: st