Intel và AMD phát tín hiệu mới: AI Infrastructure không chỉ còn là cuộc chơi của GPU 3

Intel và AMD vừa công bố Advanced Compute Extensions (ACE), một tập mở rộng mới dành cho kiến trúc x86, đánh dấu bước tiến đáng chú ý trong chiến lược đưa khả năng tăng tốc AI trực tiếp lên CPU.

Khác với các tập lệnh SIMD truyền thống, ACE bổ sung phần cứng chuyên dụng cho các phép nhân ma trận (matrix multiplication) – nền tảng tính toán cốt lõi của hầu hết các mô hình AI hiện đại. Điều này cho phép CPU xử lý hiệu quả hơn các tác vụ AI như inference, các mô hình nhỏ và những ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp, thay vì phải phụ thuộc hoàn toàn vào GPU.

ACE không nhằm thay thế GPU

Việc Intel và AMD cùng phát triển ACE không đồng nghĩa với mục tiêu thay thế GPU trong huấn luyện hay suy luận các mô hình AI quy mô lớn. GPU vẫn là nền tảng không thể thiếu đối với các mô hình nền tảng (foundation models), các cụm AI quy mô hyperscale và những tác vụ đòi hỏi năng lực tính toán cực cao.

Thay vào đó, ACE hướng tới việc tối ưu các khối lượng công việc AI phù hợp với CPU, đặc biệt trong các môi trường doanh nghiệp, nơi việc liên tục truyền dữ liệu giữa CPU và GPU không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả về hiệu năng và chi phí.

Một tín hiệu cho giai đoạn tiếp theo của AI Infrastructure

Trong hai năm qua, sự bùng nổ của AI đã khiến GPU trở thành tâm điểm của mọi cuộc thảo luận về hạ tầng tính toán. Tuy nhiên, khi AI dần chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế trong doanh nghiệp, những thách thức lớn nhất không còn chỉ nằm ở sức mạnh tính toán. Các doanh nghiệp hiện phải giải quyết hàng loạt bài toán như tích hợp AI với dữ liệu nội bộ, kết nối với các hệ thống hiện hữu, quản lý bộ nhớ, lưu trữ, mạng, bảo mật, điều phối tài nguyên và tự động hóa quy trình.

Đây đều là những thành phần đóng vai trò quan trọng trong toàn bộ vòng đời vận hành của một hệ thống AI và cũng là những lĩnh vực mà CPU tiếp tục giữ vị trí trung tâm. Việc Intel và AMD cùng bổ sung khả năng tăng tốc AI trực tiếp vào CPU cho thấy hai nhà sản xuất đang nhìn thấy nhu cầu ngày càng lớn đối với những tác vụ AI không nhất thiết phải chạy trên GPU.

AI Infrastructure đang mở rộng ra ngoài GPU

Sự phát triển của Agentic AI cũng đang góp phần thay đổi cách triển khai hạ tầng AI. Không phải mọi AI Agent đều cần gửi yêu cầu đến các cụm GPU trong những trung tâm dữ liệu hyperscale. Nhiều tác vụ yêu cầu truy cập dữ liệu nội bộ, tương tác với ứng dụng doanh nghiệp hoặc đưa ra quyết định với độ trễ rất thấp sẽ hiệu quả hơn nếu được xử lý gần nguồn dữ liệu.

Xu hướng này mở ra vai trò lớn hơn cho các môi trường edge, trung tâm dữ liệu khu vực cũng như những hệ thống có năng lực xử lý CPU mạnh. Điều đó không làm giảm vai trò của GPU, nhưng cho thấy AI Infrastructure đang trở nên cân bằng hơn, nơi CPU, GPU, bộ nhớ, lưu trữ, mạng và nền tảng điều phối cùng phối hợp để tối ưu hiệu quả của toàn bộ hệ thống.

AI trong tương lai sẽ là bài toán của toàn bộ hạ tầng

ACE có thể không phải là thông báo công nghệ lớn nhất trong năm, nhưng đây là một tín hiệu đáng chú ý về hướng phát triển của ngành. Trong giai đoạn đầu của AI, trọng tâm là xây dựng năng lực tính toán đủ lớn để huấn luyện và vận hành các mô hình ngày càng phức tạp. Ở giai đoạn tiếp theo, bài toán sẽ chuyển sang tối ưu toàn bộ hạ tầng nhằm đưa AI vào sản xuất với chi phí hợp lý, hiệu suất cao và khả năng mở rộng lâu dài.

Có lẽ trong những năm tới, câu hỏi quan trọng sẽ không chỉ là doanh nghiệp cần bao nhiêu GPU, mà còn là làm thế nào để xây dựng một kiến trúc hạ tầng đủ cân bằng, nơi CPU, GPU và các thành phần khác cùng phát huy tối đa giá trị để phục vụ các ứng dụng AI trong thực tế.