SETTINGS
Content language
flag Vietnamese
Vietnamese
flag Vietnamese
Vietnamese
Tiếng việt
flag English
English
English
Channel logo
Coin98 Insights
Save
Copy link

GPU là gì? Vai trò của GPU trong thị trường crypto

GPU được xem là kim loại quý hiếm, hay thậm chí là vàng khi đóng vai trò là nền tảng của của trí tuệ nhân tạo. Vậy GPU là gì? GPU, AI và blockchain có mối quan hệ như thế nào?
Avatar
Thanh Uyen
Published May 23 2024
Updated Jul 02 2024
8 min read
gpu là gì

GPU là gì?

GPU (Graphics Processing Unit) là một vi mạch có hàng nghìn lõi chuyên dụng với khả năng xử lý song song, phân chia các tác vụ phức tạp thành hàng nghìn hoặc hàng triệu tác vụ riêng biệt để giải quyết chúng cùng một lúc.

GPU cũng được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) và nhận dạng hình ảnh (Image Recognition). Khả năng xử lý song song của GPU cũng rất hữu ích trong việc xử lý các tác vụ như học sâu (Deep Learning), nơi mô hình AI phải xử lý và học từ hàng triệu dữ liệu.

Các tác vụ AI yêu cầu rất nhiều phép tính ma trận. Trong khi đó, GPU có thể tính toán khối lượng dữ liệu lớn và tốc độ cao, rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình từ hàng tuần xuống chỉ còn vài giờ, thậm chí vài phút, tùy thuộc vào quy mô của mô hình và khối lượng dữ liệu.

GPU còn đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và vận hành các hệ thống robot và xe tự vận hành. GPU cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ để thực hiện các tác vụ như nhận dạng vật thể, định vị, và lập kế hoạch hành động, giúp robot và xe tự hành hoạt động hiệu quả và an toàn hơn.

Đầu 2024, Nvidia giới thiệu GPU Blackwell, chip mạnh nhất thế giới dành cho AI. Điều này thu hút sự chú ý của Liên minh châu Âu, các chính phủ Mỹ, Pháp, Trung Quốc và Anh.

Không chỉ Nvidia, nhiều tập đoàn công nghệ lớn cũng tham gia vào cuộc chiến phát triển GPU như Google, Amazon, Microsoft, Intel, Apple, OpenAI, Tesla… Điều này là do AI càng phát triển, nhu cầu dành cho GPU càng cao.

hiệu suất gpu
Hiệu suất của GPU với AI đã tăng 1,000 lần trong thập kỷ qua. Nguồn: Nvidia

Để xây dựng các mô hình Deep Learning tốt hơn và tăng sức mạnh cho các ứng dụng AI, GPU cần tăng sức mạnh tính toán và băng thông bộ nhớ. Đây là lý do các công ty sản xuất GPU đã liên tục cải tiến hiệu năng, kiến trúc và khả năng tính toán của GPU để giải quyết các bài toán phức tạp hơn.

Dù vậy, ngay cả Intel, hãng có nhiều kỹ sư đẳng cấp thế giới và nền tảng nghiên cứu vững chắc, cũng cần ba năm làm việc để phát triển chip AI của riêng mình cùng hàng tỷ USD. Do đó, đối với hầu hết các công ty, việc mua GPU hoặc thuê công suất từ các nhà cung cấp Cloud GPU là cách hiệu quả và tiết kiệm để tiếp cận GPU.

Đọc thêm: Tiềm năng cuả Deep Learning khi kết hợp với blockchain.

advertising

So sánh GPU với CPU

so sánh gpu và cpu
So sánh GPU với CPU

CPU (Central Processing Unit) là bộ xử lý trung tâm của máy tính, chịu trách nhiệm thực hiện các lệnh từ hệ điều hành và ứng dụng. CPU thường có từ 2 đến 8 lõi (cores), một số CPU có đến 64 lõi, mỗi lõi rất mạnh và có thể xử lý đa nhiệm hiệu quả. CPU thường chịu trách nhiệm thực hiện các tác vụ chung và xử lý chúng một cách tuần tự.

Trong khi đó, GPU có cấu trúc đa nhân (multi-core) với hàng ngàn lõi xử lý nhỏ, được tổ chức thành các nhóm gọi là khối (blocks) và luồng (threads). Mỗi khối có thể chứa hàng trăm đến hàng ngàn luồng, và các luồng này có thể có thể thực hiện các tác vụ song song, cho phép xử lý hàng triệu phép tính cùng lúc.

Cấu trúc này cho phép GPU thực hiện các tác vụ tính toán song song với hiệu suất cao hơn nhiều so với CPU. Đối với các tác vụ AI phức tạp, GPU có thể cung cấp tốc độ xử lý nhanh gấp hàng trăm lần so với CPU. Ví dụ đơn giản, để vẽ một bức hình, CPU cần vẽ từng chấm một, còn GPU có thể hoàn thiện bức hình gần như ngay lập tức. Nhờ vào hiệu năng của mình, GPU cũng tiêu thụ ít điện hơn CPU cho cùng một tác vụ.

Vai trò của GPU trong thị trường crypto

Thị trường crypto và GPU có mối quan hệ quan trọng và đa diện, đặc biệt trong bối cảnh khai thác crypto, điện toán phi tập trung và các ứng dụng crypto phát triển dựa trên AI phát triển mạnh.

Khai thác crypto

GPU có thể được sử dụng để khai thác (mine) tài sản crypto trên các blockchain sử dụng cơ chế đồng thuận bằng chứng công việc (PoW) như Bitcoin, Litecoin, Monero, EthereumPoW… Bằng cách sử dụng GPU để thực hiện các phép tính phức tạp và giải các thuật toán toán học, thợ đào có thể xác thực các giao dịch trong mạng blockchain và nhận phần thưởng bằng crypto.

Trong thời kỳ sơ khai, các thợ đào crypto đã sử dụng CPU thông thường, nhưng khi độ khó khai thác tăng lên, họ chuyển sang sử dụng GPU với số lượng lớn. Sự thay đổi này đã tác động đáng kể đến nhu cầu về GPU, khiến người dùng thông thường và doanh nghiệp quy mô nhỏ khó tiếp cận chúng. Sự khan hiếm và nhu cầu cao cũng làm tăng giá GPU hơn đáng kể so với giá trị thị trường ban đầu.

Chia sẻ sức mạnh tính toán

Các dự án crypto như Render Network (RNDR), Golem (GLM)... cung cấp môi trường cho những người có GPU mạnh, dư thừa sức mạnh tính toán chia sẻ, cho thuê sức mạnh này cho những người sở hữu máy tính yếu, có nhu cầu sử dụng sức mạnh tính toán này để phát triển sản phẩm video, NFT, metaverse…

Tìm hiểu thêm: Render Network đang thay đổi cách metaverse phát triển.

Phát triển dự án crypto ứng dụng công nghệ AI

GPU được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực AI. Với sự bùng nổ của các dự án crypto ứng dụng AI, GPU đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của toàn bộ thị trường crypto, đặc biệt là những dự án crypto ứng dụng công nghệ AI. Chẳng hạn:

  • Cortex (CTXC): Nền tảng blockchain được hỗ trợ bởi AI, sử dụng mô hình AI trong các hợp đồng thông minh và dApps. Nền tảng này sử dụng GPU để thực thi các thuật toán AI on-chain.
  • SingularityNET (AGIX): Dự án crypto tạo ra thị trường phi tập trung cho các sản phẩm và dịch vụ AI phát triển trên nền tảng blockchain. SingularityNET sử dụng GPU để hỗ trợ đào tạo và triển khai mô hình AI, nhằm phát triển Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI).
  • Filecoin (FIL): Cung cấp môi trường chia sẻ không gian lưu trữ dữ liệu phi tập trung, cho phép người dùng thuê và cho thuê không gian lưu trữ. Những bộ dữ liệu này thường yêu cầu sức mạnh GPU đáng kể để xử lý và phân tích.
  • io.net (IO): Dự án DePIN trên Solana, phát triển nền tảng điện toán đám mây AI phi tập trung cho phép các công ty khởi nghiệp trong mảng AI, Machine Learning thuê và sử dụng sức mạnh tính toán từ GPU với chi phí thấp.

Tăng cường bảo mật

Công nghệ Zero-Knowledge Proofs (ZKP) là một khái niệm đột phá trong lĩnh vực mật mã và điện toán an toàn. Việc tạo ra các ZKP thường đòi hỏi sức mạnh xử lý đáng kể. GPU có thể được sử dụng để xử lý các ZKP này hiệu quả nhờ vào khả năng tính toán mạnh mẽ từ việc xử lý song song, từ đó tăng cường quyền riêng tư và bảo mật trong giao dịch crypto.

Một số dự án làm trong mảng ZKP là Polygon, Mina Protocol, LayerZero, zkSync, Starknet…

Đọc thêm: Top 10 dự án GPU trong crypto nổi bật.

Tổng kết

GPU đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy tiến bộ trong cả trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain. Nhờ vào khả năng xử lý song song, GPU đang mở ra những cơ hội mới, đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số và mở rộng khả năng của cả blockchain lẫn AI, giúp chúng ta tiến gần hơn đến tương lai của công nghệ tiên tiến và thông minh hơn.