Gần đây, tại sự kiện công nghệ thường niên Computex được tổ chức tại Đài Loan, CEO Jensen Huang của Nvidia đã tạo nên sự chú ý khi giới thiệu một khái niệm mới mang tên "Toán CEO". Ông hài hước chia sẻ: "Mua càng nhiều, tiết kiệm càng lớn. Đó được gọi là Toán của CEO. Nó có thể không chính xác, nhưng chắc chắn là đúng". Vậy ý nghĩa thực sự đằng sau câu nói tưởng chừng như vô lý này là gì?
Để giải thích cho khái niệm "Toán của CEO", Huang đã đưa ra ví dụ về việc kết hợp giữa bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ xử lý trung tâm (CPU). Theo ông, hai bộ xử lý này có thể hoạt động độc lập, giúp giảm thời gian thực hiện một nhiệm vụ "từ 100 đơn vị thời gian xuống chỉ còn 1".
Ông Huang phân tích thêm: "Chúng tôi thêm một GPU trị giá 500 USD vào một chiếc PC trị giá 1.000 USD, và hiệu suất tăng lên đáng kể. Chúng tôi cũng làm điều tương tự trong trung tâm dữ liệu. Với một trung tâm dữ liệu trị giá hàng tỷ USD, chúng tôi thêm 500 triệu USD GPU, và đột nhiên, nó trở thành một nhà máy AI".
Ông thậm chí còn minh họa bằng một biểu đồ cho thấy khi các công ty sử dụng cả CPU và GPU, tốc độ xử lý sẽ tăng 100 lần, trong khi chi phí chỉ tăng gấp 1,5 lần. Rõ ràng, bài toán "mua nhiều tiết kiệm nhiều" đã được chứng minh, ít nhất là trong trường hợp của Nvidia.
Thực tế cho thấy, việc kết hợp hai bộ xử lý đã trở thành thông lệ phổ biến trong ngành công nghiệp máy tính cá nhân. Tháng 3 vừa qua, Nvidia đã cho ra mắt GPU Blackwell B200, con chip được quảng cáo là "mạnh nhất thế giới về AI" với mức giá 70.000 USD.
Nvidia cũng đang đóng gói con chip này vào các thiết kế lớn hơn như GB200 NVL72, kết hợp 72 GPU và 36 CPU. GB200 NVL72 được thiết kế dành cho "các khối lượng công việc đòi hỏi khả năng tính toán cao nhất" và giúp giảm chi phí cũng như mức tiêu thụ năng lượng lên tới 25 lần.
Trong vài tháng qua, Nvidia đã trở thành tâm điểm chú ý khi là nhân tố quan trọng trong sự bùng nổ của AI. Công ty đã thu về hơn 22 tỷ USD doanh thu trong quý IV năm 2023. Từ Sam Altman đến Mark Zuckerberg, các ông lớn công nghệ đều tin tưởng lựa chọn chip của Nvidia để hiện thực hóa tham vọng AI của mình.