Meta mở rộng hợp tác với Nvidia: không chỉ mua GPU, gã khổng lồ mạng xã hội còn triển khai CPU Grace ở quy mô lớn

Meta vừa hé lộ một bước đi đáng chú ý trong chiến lược hạ tầng khi bắt đầu triển khai rộng rãi các bộ xử lý Grace của Nvidia dưới dạng hệ thống chỉ dùng CPU. Đây là diễn biến đáng chú ý bởi Nvidia lâu nay nổi tiếng chủ yếu nhờ GPU – bộ xử lý đồ họa nhưng cũng là nền tảng then chốt cho AI – trong khi thị trường CPU máy chủ trước đây chủ yếu do Intel và AMD nắm giữ. Meta hiện đã đưa Grace vào vận hành ở quy mô lớn và dự kiến từ năm sau sẽ tiếp tục thử nghiệm, triển khai thế hệ CPU Vera mới hơn của Nvidia.

Theo Nvidia, Meta không chỉ dùng phần cứng này cho các hệ thống AI truyền thống mà còn cho các tác vụ backend trong trung tâm dữ liệu. Backend có thể hiểu là lớp xử lý phía sau của dịch vụ số, nơi đảm nhiệm cơ sở dữ liệu, logic ứng dụng, phân phối nội dung và nhiều quy trình vận hành không hiển thị trực tiếp với người dùng. Meta cũng nhắm tới các bài toán ‘agentic AI’ – tức AI có khả năng tự thực hiện chuỗi hành động, suy luận và phối hợp nhiều bước để hoàn thành nhiệm vụ – nhưng không nhất thiết lúc nào cũng cần tới GPU đắt đỏ. Nvidia cho biết Grace có thể mang lại hiệu năng trên mỗi watt cao gấp đôi cho một số tải backend, yếu tố đặc biệt quan trọng khi các hyperscaler, tức các nhà vận hành đám mây và trung tâm dữ liệu ở quy mô siêu lớn, ngày càng bị áp lực về điện năng và chi phí.

Grace là dòng CPU dựa trên kiến trúc Arm Neoverse V2, với 72 lõi chạy ở xung nhịp tối đa 3,35 GHz. Arm là kiến trúc vi xử lý nổi tiếng nhờ hiệu quả điện năng cao, ngày càng được ưa chuộng trong máy chủ thay cho các thiết kế truyền thống. Nvidia cung cấp Grace ở cấu hình độc lập với bộ nhớ lên tới 480 GB, hoặc ghép hai chip thành Grace-CPU Superchip với tối đa 960 GB bộ nhớ LPDDR5x. Superchip ở đây không phải là một con chip đơn lẻ khổng lồ, mà là cách Nvidia đóng gói và kết nối nhiều thành phần xử lý hiệu năng cao thành một mô-đun tích hợp. Trong khi đó, Vera – mẫu CPU mới được Nvidia công bố đầu năm nay – nâng số lõi lên 88 lõi Arm tùy biến, bổ sung simultaneous multithreading, hay còn gọi là hyperthreading, cho phép mỗi lõi xử lý nhiều luồng tác vụ cùng lúc để tăng khả năng tận dụng tài nguyên.

Một trong những điểm khác thường của Grace là sử dụng LPDDR5x, loại bộ nhớ thường thấy trên thiết bị di động hoặc hệ thống cần tối ưu điện năng. Trên máy chủ, chuẩn này hiếm gặp hơn so với DIMM truyền thống, nhưng đổi lại nó giúp tiết kiệm không gian, cải thiện hiệu quả năng lượng và cung cấp băng thông bộ nhớ rất cao. Nvidia cho biết cấu hình Grace-CPU Superchip có thể đạt băng thông bộ nhớ tới 1 TB/giây giữa hai die, tức hai khối silicon trong cùng gói xử lý. Băng thông bộ nhớ lớn đặc biệt hữu ích cho các tác vụ cần truy cập dữ liệu liên tục, như suy luận AI, hệ thống gợi ý nội dung hay phân tích dữ liệu quy mô lớn.

Thực tế, Meta không phải là khách hàng mới của Nvidia. Công ty trước đó đã dùng Grace-Hopper Superchips trong hệ thống gợi ý Andromeda. Grace-Hopper là cấu hình kết hợp CPU Grace với GPU Hopper trên cùng nền tảng, nhằm tăng tốc các khối lượng công việc AI và tính toán hiệu năng cao. Trong giai đoạn tới, Meta còn có kế hoạch triển khai ‘hàng triệu’ GPU thuộc các hệ GB300 và Vera Rubin Superchips. Đây là dấu hiệu cho thấy mối quan hệ giữa hai bên không chỉ dừng ở thử nghiệm mà đã tiến tới cấp độ hợp tác hạ tầng chiến lược kéo dài nhiều năm.

Một điểm đáng chú ý khác là Vera hỗ trợ confidential computing, tạm hiểu là mô hình điện toán bảo mật giúp dữ liệu được bảo vệ ngay cả khi đang được xử lý trong bộ nhớ. Công nghệ này thường dựa trên các vùng thực thi an toàn, cô lập khỏi quản trị viên hệ thống, phần mềm khác hoặc các tác nhân không được phép truy cập. Nvidia cho biết Meta dự định tận dụng tính năng này cho xử lý riêng tư và các tính năng AI trên WhatsApp, dịch vụ nhắn tin mã hóa đầu cuối của hãng. Với các nền tảng nhạy cảm về quyền riêng tư, khả năng bảo vệ dữ liệu trong lúc xử lý đang trở thành yêu cầu ngày càng quan trọng, không chỉ lúc lưu trữ hay truyền tải.

Quyết định của Meta cũng gây chú ý vì đi ngược xu hướng phổ biến hiện nay. Nhiều hyperscaler đang ưu tiên CPU Arm tự thiết kế, chẳng hạn Amazon có Graviton còn Google có Axion, nhằm tối ưu chi phí, hiệu năng và kiểm soát chuỗi cung ứng. Trong bối cảnh đó, việc Meta chọn CPU của Nvidia cho thấy hãng nhìn thấy giá trị riêng ở hệ sinh thái tích hợp giữa CPU, GPU và mạng trung tâm dữ liệu. Cùng với CPU và GPU, Meta cũng sẽ triển khai thêm Spectrum-X – nền tảng mạng Ethernet tối ưu cho AI của Nvidia – nhằm giảm nghẽn cổ chai truyền dữ liệu giữa các máy chủ và cụm tăng tốc.

Dù Nvidia chưa công bố chi tiết quy mô tài chính, giới quan sát cho rằng thỏa thuận mở rộng với Meta có thể đóng góp hàng chục tỷ USD doanh thu. Với các hệ thống AI dạng rack – tức tủ máy chủ tích hợp đầy đủ xử lý, mạng, lưu trữ và nguồn điện – giá mỗi rack có thể vượt 3,5 triệu USD. Nếu triển khai tới hàng triệu GPU như hai bên gợi ý, tổng giá trị đầu tư sẽ là con số khổng lồ, ngay cả với Nvidia. Điều này cũng phù hợp với kế hoạch chi tiêu vốn năm 2026 của Meta, được ước tính trong khoảng 115 đến 135 tỷ USD, phản ánh cuộc đua xây dựng hạ tầng AI đang ngày càng khốc liệt.

Dù hợp tác sâu hơn với Nvidia, Meta không đặt cược vào một nhà cung cấp duy nhất. Công ty được cho là đang vận hành một lượng không nhỏ GPU AMD Instinct trong các trung tâm dữ liệu của mình, đồng thời còn tham gia trực tiếp vào thiết kế hệ rack Helios của AMD. Điều đó cho thấy Meta đang theo đuổi chiến lược đa nguồn cung, vừa để tối ưu giá thành, vừa tránh phụ thuộc tuyệt đối vào một đối tác trong bối cảnh nhu cầu phần cứng AI tăng quá nhanh. Hiện chưa có cam kết chính thức về việc Meta sẽ triển khai rộng rãi các hệ rack cạnh tranh của AMD, nhưng khả năng này vẫn hoàn toàn để ngỏ.