Nvidia cho biết dòng chip trung tâm dữ liệu Rubin gần như sẵn sàng ra mắt trong năm nay, và khách hàng sẽ sớm bắt đầu thử nghiệm, nhằm giữ lợi thế trong cuộc đua phần cứng AI hiệu năng cao.
Thông tin này được công bố khi các công ty AI và trung tâm dữ liệu đang chạy đua để có phần cứng nhanh hơn, hiệu quả hơn, trong bối cảnh cạnh tranh chip tăng mạnh và nhu cầu tăng tốc huấn luyện, suy luận AI ngày càng lớn.
- Nvidia xác nhận 6 chip Rubin đã trở lại từ đối tác sản xuất và đang theo tiến độ để khách hàng sử dụng thử.
- Rubin được giới thiệu nhanh hơn Blackwell: huấn luyện nhanh gấp 3,5 lần và chạy AI nhanh gấp 5 lần, kèm CPU 88 nhân mới.
- Rubin dự kiến được triển khai nửa cuối năm, hướng tới giảm chi phí vận hành cho trung tâm dữ liệu và phục vụ khách hàng đám mây lớn.
Chip Rubin của Nvidia đang tiến gần giai đoạn thử nghiệm khách hàng
Nvidia cho biết cả 6 chip Rubin đã quay lại từ các đối tác sản xuất và đã trải qua nhiều bước kiểm thử quan trọng, sẵn sàng cho khách hàng bắt đầu thử nghiệm theo kế hoạch.
Nvidia thông tin tiến độ này trong bối cảnh các công ty AI và trung tâm dữ liệu cạnh tranh mạnh về tốc độ và hiệu suất năng lượng. Việc đưa mẫu chip về sớm giúp rút ngắn chu kỳ xác thực phần cứng, tăng khả năng đáp ứng nhu cầu triển khai nhanh ở quy mô trung tâm dữ liệu.
Cập nhật được CEO Jensen Huang đưa ra trong bài phát biểu tại CES ở Las Vegas. CES là một trong những sự kiện công nghệ lớn, nơi các hãng giới thiệu sản phẩm và định hướng mới. Huang nhấn mạnh mức độ khốc liệt của “cuộc đua AI” khi các công ty công nghệ cố mở khóa thế hệ AI tiếp theo.
Nvidia tiếp tục định vị mình là nhà sản xuất hàng đầu về “AI accelerator”, các chip chuyên dụng phục vụ huấn luyện và vận hành mô hình AI trong trung tâm dữ liệu. Nhóm phần cứng này là nền tảng cho nhiều ứng dụng như chatbot, nhận dạng hình ảnh và robot.
Rubin được Nvidia quảng bá là bước nhảy hiệu năng so với Blackwell
Nvidia cho biết Rubin huấn luyện mô hình AI nhanh gấp 3,5 lần và chạy phần mềm AI nhanh gấp 5 lần so với thế hệ Blackwell.
Rubin là thế hệ AI accelerator mới nhất sau Blackwell. Trong thực tế vận hành, “huấn luyện AI” là quá trình cho mô hình học từ lượng dữ liệu lớn, còn “chạy AI” (suy luận) là dùng mô hình để xử lý tác vụ theo thời gian thực. Chênh lệch tốc độ ở cả hai giai đoạn thường tác động trực tiếp đến tổng chi phí sở hữu và tốc độ đưa sản phẩm AI ra thị trường.
Nvidia cũng bổ sung CPU mới với 88 nhân trong Rubin, được nhắc đến như một thành phần giúp xử lý khối lượng công việc AI phức tạp hơn. Thông tin về CPU được đề cập trong cập nhật liên quan tại bài đăng trên X về Rubin và CPU trung tâm.
Công ty cho biết CPU mới có hiệu năng gấp đôi chip mà nó thay thế, qua đó hỗ trợ các tác vụ yêu cầu nhiều tính toán và xử lý dữ liệu hơn. Nvidia thường công bố chi tiết sản phẩm tại hội nghị GTC mùa xuân ở California, nơi hãng chia sẻ cấu hình và lộ trình triển khai cho hệ sinh thái trung tâm dữ liệu.
Tại CES, Nvidia không phải cái tên duy nhất thu hút chú ý. CEO Lisa Su của AMD cũng có bài phát biểu, phản ánh mức độ cạnh tranh tăng tốc trong thị trường chip AI, khi nhiều hãng tăng đầu tư vào phần cứng trung tâm dữ liệu.
Nvidia tăng tốc chốt khách hàng lớn khi cạnh tranh chip AI nóng lên
Nvidia thừa nhận thị trường cạnh tranh hơn khi nhiều công ty công nghệ tự phát triển chip AI, nhưng hãng vẫn hướng Rubin đến các khách hàng đám mây và trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
Một số nhà đầu tư lo ngại cạnh tranh sẽ khiến khó dự báo liệu chi tiêu cho AI có duy trì tốc độ tăng hay không. Dù vậy, Nvidia vẫn tỏ ra lạc quan về cơ hội dài hạn, cho rằng thị trường AI có thể đạt quy mô “nghìn tỷ USD”, được thúc đẩy bởi nhu cầu từ điện toán đám mây, doanh nghiệp và các ngành mới nổi.
Rubin sẽ được dùng trong DGX SuperPod của Nvidia, một hệ thống siêu máy tính phục vụ công việc AI quy mô lớn. Đồng thời, khách hàng cũng có thể mua chip Rubin dưới dạng linh kiện riêng, giúp xây dựng hệ thống linh hoạt và mô-đun hơn theo nhu cầu triển khai.
Nvidia nhấn mạnh hiệu năng tăng là yếu tố then chốt vì AI hiện đại ngày càng dựa trên mạng lưới các mô hình chuyên biệt, xử lý dữ liệu lớn và giải bài toán theo nhiều bước. Các tác vụ tiêu biểu gồm lập kế hoạch, suy luận và ra quyết định, thường đòi hỏi tối ưu cả thông lượng lẫn độ trễ trong trung tâm dữ liệu.
Công ty cũng cho biết hệ thống dựa trên Rubin sẽ rẻ hơn để vận hành so với Blackwell. Lý do là Rubin có thể đạt cùng kết quả với ít thành phần hơn, giúp trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng và chi phí vận hành.
Các hãng đám mây lớn như Microsoft, Google Cloud và Amazon Web Services (AWS) được kỳ vọng nằm trong nhóm triển khai Rubin sớm trong nửa cuối năm. Đây cũng là nhóm khách hàng hiện chiếm phần lớn chi tiêu cho hệ thống AI dựa trên phần cứng Nvidia.
Những câu hỏi thường gặp
Chip Rubin của Nvidia khi nào ra mắt và khi nào khách hàng thử nghiệm?
Nvidia cho biết Rubin gần như sẵn sàng ra mắt trong năm nay và khách hàng sẽ sớm bắt đầu thử nghiệm; việc triển khai được kỳ vọng diễn ra trong nửa cuối năm.
Rubin nhanh hơn Blackwell ở điểm nào?
Theo Nvidia, Rubin huấn luyện mô hình AI nhanh gấp 3,5 lần và chạy phần mềm AI nhanh gấp 5 lần so với Blackwell.
Rubin có điểm mới nào về CPU?
Rubin bổ sung CPU mới 88 nhân, được Nvidia mô tả có hiệu năng gấp đôi chip mà nó thay thế, nhằm phù hợp hơn với khối lượng công việc AI phức tạp.
Rubin sẽ được dùng trong sản phẩm nào và có bán rời không?
Rubin sẽ được dùng trong DGX SuperPod của Nvidia, đồng thời khách hàng có thể mua chip Rubin như linh kiện riêng để xây dựng hệ thống mô-đun.
Vì sao Nvidia nói hệ thống Rubin có thể rẻ hơn để vận hành?
Nvidia cho biết Rubin có thể đạt cùng kết quả với ít thành phần hơn, giúp trung tâm dữ liệu giảm năng lượng tiêu thụ và chi phí vận hành so với hệ Blackwell.