Bộ xử lý đồ họa: từ trò chơi điện tử đến tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo

Đơn vị xử lý đồ họa (GPU, từ tiếng Anh Graphics Processing Unit) — là một chip chuyên dụng mạnh mẽ, được tạo ra để xử lý nhanh chóng lượng lớn dữ liệu. Nói ngắn gọn, đây không chỉ là một thành phần dành cho trò chơi điện tử, mà còn là một công cụ đa năng cho các tính toán song song, ngày nay được sử dụng trong những lĩnh vực bất ngờ nhất — từ mạng nơ-ron đến khai thác tiền điện tử.

Cách GPU trở thành trung tâm chú ý

Cuối những năm 1990 đánh dấu sự xuất hiện của các đơn vị xử lý đồ họa đầu tiên. Nhiệm vụ chính của chúng rất đơn giản: giảm tải cho CPU (CPU) khỏi công việc nặng về đồ họa. Lúc đó, card đồ họa chủ yếu xử lý hình ảnh 2D và 3D, đảm bảo mượt mà trong các trò chơi điện tử và ứng dụng đa phương tiện.

Hai thập kỷ đã trôi qua — và mọi thứ đã thay đổi hoàn toàn. Các GPU hiện đại được trang bị hàng nghìn lõi, có khả năng thực hiện hàng triệu phép tính cùng lúc. Kiến trúc này đã biến card đồ họa thành trung tâm của các hệ thống hiệu suất cao: từ các máy chơi game đến các máy chủ trong các trung tâm dữ liệu của các công ty công nghệ lớn.

GPU và khai thác tiền điện tử

Một trong những chương nổi bật trong lịch sử các đơn vị xử lý đồ họa liên quan đến tiền điện tử. Khi các đồng tiền dựa trên thuật toán Proof of Work (PoW) xuất hiện, GPU đột nhiên trở thành công cụ lý tưởng để khai thác chúng.

Chuyện là gì? CPU xử lý các nhiệm vụ theo trình tự, từng bước một. Trong khi đó, GPU được thiết kế đặc biệt để thực hiện các phép tính giống nhau hàng tỷ lần liên tiếp — chính xác là điều cần thiết trong khai thác mỏ. Trước khi Ethereum chuyển sang thuật toán Proof of Stake, Ethash đã chiếm giữ các trang trại card đồ họa.

GPU vẫn là lựa chọn phổ biến của các thợ mỏ nhờ vào cân bằng giữa hiệu suất, giá cả và tính linh hoạt. Khác với các thiết bị ASIC chuyên dụng, card đồ họa có thể chuyển đổi từ thuật toán này sang thuật toán khác, làm cho chúng trở thành giải pháp đa năng.

Cuộc cách mạng trong trí tuệ nhân tạo

Nhưng tiền điện tử chỉ là một mặt của đồng xu. Cuộc cách mạng thực sự do GPU tạo ra trong lĩnh vực AI và học máy. Khi các mạng nơ-ron sâu xuất hiện, đòi hỏi xử lý hàng tỷ tham số, GPU trở nên không thể thiếu.

Các công ty lớn — từ OpenAI đến Google, từ Tesla đến Meta — sử dụng các card đồ họa mạnh mẽ để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn, xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói. Kiến trúc song song của GPU phù hợp hoàn hảo cho các nhiệm vụ này, nơi mỗi phép tính độc lập với các phép tính khác.

Các nguyên tắc kỹ thuật của GPU

Về mặt lập trình, GPU được sử dụng qua các nền tảng đặc biệt. CUDA của NVIDIA và OpenCL — là các công cụ chính, cho phép các nhà phát triển khai thác toàn bộ tiềm năng của card đồ họa. Những công nghệ này cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào hàng nghìn lõi tính toán, giúp tăng tốc độ hàng chục lần so với tính toán dựa trên CPU.

Thị trường card đồ họa: cung cầu

Ở cấp độ người tiêu dùng, GPU vẫn giữ vai trò cực kỳ quan trọng trong chơi game, sáng tạo nội dung, chỉnh sửa video và thực tế ảo. NVIDIA và AMD liên tục ra mắt các mẫu mới với hiệu suất và hiệu quả năng lượng được cải thiện.

Nhu cầu đã tăng mạnh nhờ sự phát triển của làm việc từ xa, dịch vụ đám mây và giải trí kỹ thuật số. Trong một số giai đoạn, điều này dẫn đến tình trạng khan hiếm card đồ họa trên thị trường, giá cả tăng vọt gấp nhiều lần so với giá bán lẻ.

Tương lai của GPU

GPU đã không còn chỉ là thành phần dành cho đồ họa nữa. Nó là động lực của các tính toán hiện đại. Ngày nay, các đơn vị xử lý đồ họa hoạt động trong nhiều kịch bản khác nhau: từ các hoạt động khai thác tiền điện tử đến huấn luyện trí tuệ nhân tạo thế hệ mới.

Khi các thuật toán học máy ngày càng phức tạp và nhu cầu xử lý dữ liệu tăng lên, vai trò của GPU sẽ chỉ càng mạnh mẽ hơn. Các đơn vị xử lý đồ họa đã biến đổi từ thiết bị chuyên biệt thành bộ tăng tốc tính toán đa năng, và xu hướng này sẽ còn tiếp tục phát triển.