PV Tech News – Nhóm nghiên cứu Trung Quốc vừa công bố chip nhớ tiến trình 40 nanomet có khả năng mô phỏng cấu trúc bộ não theo thời gian thực, đạt tốc độ xử lý nhanh hơn GPU Nvidia A100 đến 478 lần.
Công bố trên tạp chí Science ngày 2/6, nhóm nghiên cứu thuộc Đại học Bắc Kinh và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc giới thiệu một loại chip nhớ tích hợp mạng nơ-ron nhân tạo ngay trên phần cứng. Điểm đáng chú ý nằm ở khả năng tái tạo bề mặt gấp khúc của vỏ não, cấu trúc vốn cực kỳ phức tạp do chứa hàng tỷ neuron chỉ trong chưa đầy nửa giây. Với các hệ thống máy tính truyền thống dùng GPU, tác vụ tương tự thường đòi hỏi thiết bị cồng kềnh và thời gian tính toán kéo dài hơn nhiều.
Bí quyết giúp con chip vượt trội nằm ở kiến trúc tính toán trong bộ nhớ (computing-in-memory). Thay vì tách riêng bộ nhớ và bộ xử lý như cấu trúc máy tính phổ biến hiện nay, vốn tạo ra độ trễ do dữ liệu phải di chuyển qua lại, chip mới lưu trữ và xử lý dữ liệu trên cùng một mảng bộ nhớ. Nhóm nghiên cứu cũng tận dụng hiện tượng “trôi dạt độ dẫn” trong vật liệu nhớ đổi pha (PCM), một đặc tính thường bị xem là nhược điểm, để phục vụ các phép tính mô phỏng động học thần kinh, qua đó tiết kiệm năng lượng đáng kể so với GPU.
So với GPU Nvidia A100, một trong những dòng chip đồ họa phổ biến nhất cho tác vụ tính toán AI hiện nay, chip nhớ 40nm của Đại học Bắc Kinh cho tốc độ xử lý nhanh hơn 50 đến 478 lần khi thực hiện riêng bài toán tái tạo bề mặt não. Đây là mức chênh lệch lớn, nhưng cần lưu ý con số này áp dụng cho một tác vụ chuyên biệt, không phản ánh hiệu năng tổng quát của chip trong mọi loại phép tính như GPU đa dụng.
Theo đại diện nhóm nghiên cứu, Giáo sư Yang Yuchao – Phó hiệu trưởng trường Kỹ thuật Điện tử và Máy tính, Đại học Bắc Kinh, đồng thời là trưởng nhóm phát triển, con chip có thể phục dựng chính xác các nếp gấp của vỏ não, mở đường cho việc xây dựng bản sao kỹ thuật số của não theo hướng cá nhân hóa. Ứng dụng thực tế được kỳ vọng sẽ trải rộng từ chẩn đoán và điều trị các bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer, cải thiện hiệu suất giao diện não máy tính (BCI), đến hỗ trợ định vị trong phẫu thuật thần kinh.
Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nền tảng nhiều thập kỷ phát triển của lĩnh vực tính toán thần kinh học (neuromorphic computing), từ các thử nghiệm võng mạc silicon đời đầu của Carver Mead cho đến chip TrueNorth của IBM và Loihi của Intel. Điểm khác biệt của nhóm Bắc Kinh là tập trung vào bài toán tái tạo bề mặt vỏ não để hướng tới giá trị ứng dụng lâm sàng, thay vì chỉ dừng ở mô phỏng nghiên cứu cơ bản.
Ở giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu dự kiến thử nghiệm chip trên động vật và tích hợp với các hệ thống chụp ảnh y tế hiện có, trước khi tiến tới các ứng dụng lâm sàng thực tế. Nếu quá trình thử nghiệm thành công, đây có thể là một hướng đi mới cho phần cứng AI chuyên dụng, bên cạnh xu hướng dùng GPU đa dụng như hiện nay, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi mô phỏng thời gian thực với mức tiêu thụ năng lượng thấp như robot tự hành hay hệ thống điều khiển thông minh.
Với người dùng công nghệ tại Việt Nam, tin tức này chưa tác động trực tiếp đến các sản phẩm máy tính, laptop hay linh kiện đang bán trên thị trường, do chip vẫn ở giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, đây là một tín hiệu cho thấy cuộc đua phát triển phần cứng AI chuyên dụng đang mở rộng ra ngoài phạm vi GPU truyền thống, điều đáng theo dõi với những ai quan tâm đến xu hướng công nghệ dài hạn. Để không bỏ lỡ những tin tức công nghệ nóng hổi, hãy thường xuyên theo dõi Phong Vũ Tech News nhé!
Nguồn: VnExpress
Bài viết liên quan:
