Tại sự kiện chưa từng có tiền lệ tổ chức vào 7h tối ngày 2/6 vừa qua ở Đài Bắc, CEO NVIDIA Jensen Huang đã cập nhật tới thế giới về loạt thành tựu cũng như những tiến bộ và tầm nhìn của hãng trong tương lai gần trong việc cung cấp những giải pháp phần cứng, nền tảng và cả phần mềm vận hành AI, từ đó vận hành toàn bộ những gì mà chúng ta đã, đang và sẽ thấy trong tương lai.
Dự án Earth 2.0: bản sao kỹ thuật số của Trái Đất
Dự án đã được hãng tiết lộ vào tháng trước với mục tiêu là tạo thành một Trái Đẩt ảo phiên bản 2.0 để dự đoán các thảm họa tự nhiên, hiểu rõ hơn về biến đổi khí hậu nhằm giúp từng địa phương thích ứng tức thời hoặc có một lộ trình thay đổi thói quen ở hiện tại. Đây được ví như một trong những dự án tham vọng nhất trong lịch sử trong việc dự đoán hoạt động tự nhiên của Trái Đất. CEO Nvidia cho biết so với phiên bản 1.0, phiên bản Earth 2.0 đã có những bước tiến vượt bậc và còn đang liên tục đạt các thành tựu mới. Sắp tới, nó sẽ có thể dự đoán điều kiện thời tiết với độ chính xác lên tới mỗi km vuông trên hành tinh. Đáng chú ý hơn, hệ thống vận hành AI vẫn không tiêu tốn quá nhiều năng lượng.
“Máy phát AI”
Tại sự kiện, CEO Jensen Huang nhắc lại sự kiện Nicolas Tesla tạo ra nhà máy điện xoay chiều hồi xưa và Nvidia đã làm điều tương tự, chỉ có khác biệt ở đây là hồi xưa nhà máy của Tesla phát ra dòng điện xoay chiều, còn các nhà máy của Nvidia phát ra các AI token. Với những tiềm năng trong hầu hết ngành công nghiệp, Nvidia cho rằng đây chính là mở đầu cho một cuộc Cách mạng công nghiệp mới chuẩn bị bùng nổ.
Nhà máy này của Nvidia vận hành dựa trên công nghệ NIM (Nvidia Inference Microservice) mà công ty đã giới thiệu từ năm ngoái. Cơ bản thì đây là một model đã được train sẵn dưới dạng các microservice hoạt động trên mô hình đám mây, hỗ trợ các nền tảng như Kubernetes, cho phép tự động mở rộng và quản lý. Chỉ cần thông qua API tiêu chuẩn là có thể tích hợp và triển khai AI. Nvidia hiện tại đã được áp dụng rất nhiều trong các dịch vụ có dùng LLM, các ứng dụng xử lý hình ảnh, video, trong phân tích dữ liệu y tế, sinh học,…
Để đơn giản hóa việc triển khai các ứng dụng AI, Nvidia đã giới thiệu cái gọi là là Ai in Box. Một cách nôm na thì trong đó có chứa đầy đủ những thứ thiết yếu như Cuda, CNN, tensor RT, Triton cho các tác vụ suy luận AI. “Chiếc hộp” này hoạt động trên mây, tự động mở rộng trong môi trường Kubernetes, kết hợp với các dịch vụ quản lý và API tiêu chuẩn, giúp người dùng có thể dễ dàng truy cập vào các LLM và cá model được train sẵn trên ai.nvidia.com hay huggingface.
Nvidia Ace
Công nghệ tạo hình nhân vật ảo với độ chân thực cực cao. Để đạt được hình ảnh cực kỳ ấn tượng như bên trên, Nvidia đã sử dụng một model AI và công nghệ dò tia theo thời gian thực nhằm mô phỏng được cách ánh sáng xuyên qua da, tạo ra bề mặt mềm mại và có độ trong như thực của da. Nvidia cũng được cấu thành từ các microservice được tối ưu hóa, dễ triển khai, giúp tích hợp vào các framework hiện dùng để xây các ứng dụng giọng nói, dịch thuật, mô phỏng cử động khuôn mặt hay cơ thể hoặc các nhu cầu chuyên biệt cần render da hay tóc.
Hệ thống Blackwell MGX
Tại sự kiện, CEO Jensen Huang đã có màn trình diễn khá độc, ông đứng cạnh hình ảnh kích thước thật của một “chiếc card màn hình” trông như cả một chiếc tủ lớn. Đây chính là DGX Blackwell, một hệ thống hiệu suất cao với 72 con GPU kết nối với nhau. Hệ thống MGX mang tính mô đun và được làm mát bằng chất lỏng. Các GPU được liên kết với nhau thông qua một NVLink tiên tiến với băng thông và hiệu suất AI được tối ưu lên nhiều lần so với thế hệ trước đây nhưng vẫn đảm bảo tiêu tốn điện ít hơn đáng kể.
Thế giới robot trong tương lai
Cái này nó hơi viễn tưởng chút nhưng hóa ra cũng đang dần được áp dụng. Nvidia gọi đây là nền tảng Reuben cho các nhà máy chạy bằng robot thế hệ tiếp theo. Nền tảng này tích hợp việc train AI, điều khiển robot và mô phỏng trong Omniverse. Theo Nvidia, tương lai của công nghệ tự động sẽ là các máy tính AI có thể đi lại, di chuyển và thậm chí là robot tạo ra robot. Để làm được điều đó, họ cũng phát triển cái gọi là mô hình AI vật lý chứ không chỉ ngôn ngữ như hiện nay, ở đó robot có thể được train và tự train bằng cách hiểu được rõ các định luật vật lý trong thế giới ngoài đời.
