Nvidia chi 1 tỷ USD để củng cố vị thế siêu máy tính khoa học của Mỹ, đặt cược lớn vào AI và HPC

Nvidia vừa cam kết đầu tư 1 tỷ USD trong 5 năm tới nhằm hỗ trợ các chương trình nghiên cứu khoa học tại Mỹ, với trọng tâm là trí tuệ nhân tạo và điện toán hiệu năng cao. Điện toán hiệu năng cao, thường được gọi là HPC (High-Performance Computing), là lĩnh vực sử dụng các hệ thống siêu máy tính để xử lý những bài toán cực lớn trong khoa học, kỹ thuật và mô phỏng. Theo kế hoạch được công bố tại Washington DC, nguồn vốn này sẽ hướng đến các lĩnh vực như điện toán lượng tử, y tế và an ninh năng lượng, qua đó giúp Mỹ thúc đẩy các khám phá công nghệ có thể định hình lợi thế quốc gia trong nhiều năm tới.

Động thái mới cho thấy Nvidia đang tiếp tục theo đuổi chiến lược kết hợp AI với HPC. Dù phần lớn doanh thu hiện nay của hãng đến từ việc huấn luyện và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM (Large Language Model) – loại AI đứng sau các chatbot và công cụ tạo nội dung – Nvidia vẫn liên tục tung ra các thư viện CUDA chuyên biệt cho các bài toán khoa học. CUDA là nền tảng phần mềm cho phép lập trình viên khai thác sức mạnh GPU, tức bộ xử lý đồ họa, để tăng tốc tính toán. Những thư viện này phục vụ từ mô phỏng vật lý, khám phá thuốc, y sinh học cho tới điện toán lượng tử, cho thấy Nvidia không muốn AI chỉ dừng ở ứng dụng tiêu dùng mà còn trở thành công cụ cốt lõi trong nghiên cứu chuyên sâu.

Khoản cam kết của Nvidia nằm trong bức tranh lớn hơn của chương trình Genesis Mission do chính phủ Mỹ công bố trước đó. Sáng kiến này đặt mục tiêu tận dụng AI để đẩy nhanh các khám phá khoa học, từ đó duy trì vị thế dẫn đầu công nghệ của Mỹ. Nói cách khác, đây không chỉ là một gói tài trợ nghiên cứu đơn lẻ mà là sự giao thoa giữa chính sách công nghiệp, chiến lược AI và năng lực tính toán quốc gia. Trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ toàn cầu ngày càng gay gắt, đặc biệt ở các mảng bán dẫn, siêu máy tính và mô hình AI quy mô lớn, việc chính phủ và Nvidia cùng bước vào một quỹ đạo chung là tín hiệu rất đáng chú ý.

Điểm đáng chú ý nhất là Nvidia đang quay trở lại mạnh mẽ trong mảng siêu máy tính phục vụ chính phủ Mỹ. Trước đây, các hệ thống nổi bật dùng công nghệ Nvidia như Summit và Sierra đã được triển khai từ năm 2018. Sau đó, Perlmutter ra mắt năm 2021 cũng sử dụng GPU Nvidia A100, nhưng quy mô và tầm ảnh hưởng chưa thể sánh với các cỗ máy đầu bảng trước đó. Trong vài năm gần đây, các siêu máy tính lớn nhất của Mỹ lại nghiêng nhiều hơn về phía AMD, với những cái tên như Frontier và El Capitan. Tuy nhiên, cục diện đang đổi chiều khi Nvidia xác nhận sẽ cung cấp ít nhất 7 siêu máy tính mới cho các phòng thí nghiệm quốc gia Argonne, Los Alamos và Lawrence Berkeley.

Tại Argonne, hệ thống Solstice sẽ trở thành một trong những dự án tiêu biểu nhất. Siêu máy tính này được xây dựng với khoảng 100.000 GPU Blackwell và có sự hợp tác của Oracle. Blackwell là thế hệ GPU mới của Nvidia, được thiết kế đặc biệt để xử lý khối lượng công việc AI cường độ cao. Khác với các mô phỏng khoa học truyền thống vốn đòi hỏi độ chính xác rất cao, nhiều tác vụ AI hiện đại có thể hoạt động hiệu quả với độ chính xác thấp hơn, chẳng hạn 16-bit, 8-bit hoặc thậm chí 4-bit. Trong tính toán, ‘bit’ ở đây phản ánh mức độ chi tiết của số liệu; số bit càng thấp thì tốc độ xử lý và hiệu quả năng lượng càng tốt, dù phải đánh đổi phần nào về độ chính xác. Điều đó giúp Nvidia có lợi thế rõ rệt khi thiết kế siêu máy tính thiên về AI.

Một khái niệm quan trọng trong câu chuyện này là FP64, viết tắt của 64-bit floating point, tức định dạng số thực 64-bit thường dùng trong các mô phỏng khoa học yêu cầu độ chính xác cao. Trong nhiều thế hệ GPU gần đây, Nvidia đã giảm bớt mức ưu tiên cho hiệu năng FP64 thuần túy để nhường chỗ cho khả năng xử lý vượt trội ở các mức chính xác thấp hơn, vốn phù hợp hơn với AI và mang lại giá trị thương mại lớn hơn. Bù lại, hãng phát triển các kỹ thuật ‘giả lập FP64’ trên nền phần cứng tối ưu cho AI. Cách tiếp cận này giúp tăng số lượng phép toán ma trận mỗi giây, thường được đo bằng FLOPS (Floating Point Operations Per Second), nhưng cũng đi kèm những thỏa hiệp nhất định về hiệu quả trong các tác vụ khoa học thuần túy.

Nvidia được cho là sẽ tiếp tục dựa vào nền tảng Vera Rubin trong các hệ thống tương lai. Đây là thế hệ kiến trúc kế nhiệm được kỳ vọng đẩy mạnh hơn nữa khả năng tăng tốc AI. Một chi tiết kỹ thuật đáng chú ý là hãng sử dụng cơ chế giả lập FP64 dựa trên ‘Ozaki scheme’ – một phương pháp toán học giúp tái tạo phép tính độ chính xác cao từ phần cứng vốn không tập trung hoàn toàn vào FP64 gốc. Cùng lúc, các hệ thống Mission và Vision tại Los Alamos sẽ dùng kết nối Quantum-X800 InfiniBand. InfiniBand là công nghệ mạng siêu tốc độ trễ thấp, rất quan trọng trong siêu máy tính vì nó cho phép hàng chục nghìn hoặc hàng trăm nghìn GPU giao tiếp với nhau gần như tức thì. Nếu ví siêu máy tính là một đội quân khổng lồ, InfiniBand chính là hạ tầng liên lạc giúp toàn bộ đội hình phối hợp nhịp nhàng.

Dù Nvidia đang thắng thế ở làn sóng siêu máy tính tối ưu cho AI, AMD vẫn nắm vị trí rất mạnh trong mảng hiệu năng FP64 truyền thống. Hệ thống Discovery của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge, dự kiến vận hành vào năm 2029, sẽ do bộ phận Cray của HPE xây dựng và sử dụng GPU MI430X cùng CPU Venice của AMD. CPU là bộ xử lý trung tâm, còn GPU là bộ xử lý tăng tốc song song; trong siêu máy tính hiện đại, hai loại chip này thường phối hợp để cân bằng giữa điều phối và tính toán khối lượng lớn. Discovery được kỳ vọng đạt hiệu năng lý thuyết từ 3,3 đến 8,5 exaFLOPS, tùy thuộc vào việc cơ sở hạ tầng điện năng có được nâng cấp hay không. ExaFLOPS là đơn vị biểu thị một tỷ tỷ phép tính dấu chấm động mỗi giây, mức hiệu năng chỉ xuất hiện ở lớp siêu máy tính hàng đầu thế giới.

Một yếu tố không thể bỏ qua là sự cạnh tranh ngày càng quyết liệt từ Trung Quốc. Hệ thống LineShine hiện đang dẫn đầu bảng xếp hạng Top500 – danh sách các siêu máy tính mạnh nhất thế giới – với 2,2 exaFLOPS hiệu năng đo được trên mức lý thuyết 2,7 exaFLOPS. Việc Mỹ bị vượt mặt trên bảng xếp hạng này có thể tạo thêm động lực chính trị để Washington tăng cường đầu tư vào hạ tầng tính toán quốc gia. Trong bối cảnh đó, khoản 1 tỷ USD của Nvidia không chỉ là một cam kết tài chính, mà còn là tuyên bố chiến lược: AI, GPU và siêu máy tính sẽ là ba trụ cột trong nỗ lực giữ vững ưu thế khoa học và công nghệ của Mỹ trong thập kỷ tới.