Điện toán Tăng tốc và Trí tuệ Nhân tạo Cách mạng hóa Hệ thống Khoa học

Caroline Bishop

18 tháng 11, 2025 05:48

Theo những hiểu biết của NVIDIA, tính toán tăng tốc và AI đã chuyển mình hệ thống khoa học, với GPU dẫn đầu về hiệu suất và khả năng.

Điện toán tăng tốc đã thay đổi đáng kể bối cảnh của các hệ thống khoa học, với các GPU của NVIDIA đứng ở vị trí tiên phong trong cuộc chuyển mình này. Theo một báo cáo của NVIDIA, việc áp dụng các GPU, ban đầu được thiết kế cho trò chơi, đã tăng vọt lên trên để định hình lại siêu máy tính và nâng cao khả năng AI trong điện toán khoa học.

Sự trỗi dậy của các hệ thống sử dụng GPU

Lịch sử đã bị chi phối bởi các kiến trúc dựa trên CPU, tính toán hiệu suất cao đã trải qua một sự chuyển mình. Vào năm 2019, gần 70% trong số 100 hệ thống tính toán hiệu suất cao hàng đầu chỉ dựa vào CPU. Tuy nhiên, con số này đã giảm mạnh xuống dưới 15% ngày nay, với 88 trong số 100 hệ thống hiện nay được cung cấp năng lượng bởi tính toán tăng tốc, chủ yếu được thúc đẩy bởi GPU của NVIDIA.

Sự chuyển mình này được minh họa bởi siêu máy tính JUPITER tại Forschungszentrum Jülich, một biểu tượng của kỷ nguyên mới này. JUPITER có mức hiệu suất 63,3 gigaflops mỗi watt và cung cấp 116 exaflops AI đáng chú ý, nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của AI trong siêu máy tính.

AI như một chất xúc tác cho sự thay đổi

Cách mạng AI, được thúc đẩy bởi các nền tảng như NVIDIA CUDA-X, đã đẩy mạnh khả năng của các siêu máy tính. Những hệ thống này hiện nay cung cấp sức mạnh tính toán AI chưa từng có, cho phép các bước đột phá trong các lĩnh vực quan trọng như mô hình khí hậu, phát hiện thuốc và mô phỏng lượng tử. Sự tiến hóa này nhấn mạnh việc tích hợp AI FLOPS như là tiêu chuẩn mới cho những tiến bộ khoa học.

Jensen Huang, người sáng lập và CEO của NVIDIA, đã nhìn thấy sự chuyển mình này, dự đoán tác động sâu sắc của AI đến các hệ thống máy tính mạnh mẽ nhất thế giới. Sự ra đời của học sâu đã cung cấp một công cụ mạnh mẽ để giải quyết một số vấn đề khoa học thách thức nhất thế giới.

Ý nghĩa cho Tương lai

Những tác động của sự chuyển đổi này vượt ra ngoài những tiến bộ công nghệ đơn thuần. Việc tích hợp mô phỏng và AI trên quy mô lớn hứa hẹn sẽ nâng cao khả năng khoa học trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các mô hình thời tiết nhanh hơn và chính xác hơn, những đột phá trong lĩnh vực gen, và các mô phỏng của các hệ thống phức tạp như lò phản ứng nhiệt hạch chỉ là một vài ví dụ về những lợi ích tiềm năng.

Sự hội tụ của hiệu suất năng lượng và kiến trúc điều khiển bằng AI không chỉ làm cho tính toán exascale khả thi mà còn thực tiễn cho các ứng dụng AI. Khi phần còn lại của thế giới công nghệ thông tin cũng bắt chước theo, sự kết hợp giữa mô phỏng và AI sẽ trở thành một đặc điểm nổi bật trong các nỗ lực khoa học trong tương lai.

Để biết thêm thông tin, hãy truy cập blog của NVIDIA.

Nguồn hình ảnh: Shutterstock