Mục đích chính của một đơn vị xử lý đồ họa (GPU) là tăng tốc quá trình hiển thị và xử lý đồ họa. Tuy nhiên, điều làm cho GPU trở nên xuất sắc trong việc xử lý hình ảnh cũng làm cho phần cứng này trở nên tuyệt vời trong việc thực hiện các tác vụ phi đồ họa cụ thể (ví dụ: huấn luyện mạng nơ-ron hoặc khai thác dữ liệu).

Bài viết này là một bài giới thiệu về GPU Computing và lợi ích của việc sử dụng GPU như “bộ đồng xử lý” cho các đơn vị xử lý trung tâm (CPU). Tiếp tục đọc để xem liệu các trường hợp và dự án sử dụng IT của bạn có được hưởng lợi từ khối lượng công việc được tăng tốc bằng GPU hay không.

GPU Computing là gì?

GPU Computing đề cập đến việc sử dụng đơn vị xử lý đồ họa cho các nhiệm vụ ngoài việc hiển thị đồ họa truyền thống. Mô hình tính toán này hiệu quả nhờ khả năng thực hiện xử lý song song của GPU (sử dụng nhiều lõi xử lý để thực hiện các phần khác nhau của cùng một tác vụ).

GPU bao gồm hàng ngàn lõi nhỏ hơn hoạt động song song. Ví dụ, GPU RTX 3090 của Nvidia có 10496 lõi ấn tượng có thể xử lý các nhiệm vụ cùng một lúc. Kiến trúc này làm cho GPU rất thích hợp cho các nhiệm vụ:

Liên quan đến các tập dữ liệu lớn đòi hỏi xử lý mở rộng.
Có thể chia thành các đơn vị công việc nhỏ hơn mà GPU có thể thực hiện đồng thời.
Có tính lặp lại cao (ví dụ: phép nhân ma trận hoặc các phép tính chập trong xử lý hình ảnh).

Ý tưởng chính của GPU Computing là sử dụng GPU và CPU song song trong quá trình xử lý. CPU xử lý các nhiệm vụ tổng quát và chuyển giao phần mã chương trình đòi hỏi tính toán cao sang GPU. Chiến lược như vậy làm tăng đáng kể tốc độ xử lý, làm cho GPU Computing trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

Mô phỏng khoa học (vật lý, hóa học, sinh học,…).
Phân tích và khai thác dữ liệu.
Học sâu và học máy.
Hiển thị đồ họa và mô hình 3D.

GPU Computing là một phần tiêu chuẩn của các hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC). Các tổ chức sử dụng các cụm HPC sử dụng GPU để tăng sức mạnh xử lý, một phương pháp ngày càng trở nên có giá trị khi tổ chức tiếp tục sử dụng HPC để thực hiện các công việc AI.

>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Khám phá 6 ứng dụng nổi bật của AI

Lưu ý:

Các GPU và card đồ họa không phải là các thuật ngữ có thể thay thế cho nhau. GPU là một mạch điện tử thực hiện xử lý hình ảnh và đồ họa. Card đồ họa là một phần cứng chứa GPU cùng với PCB, VRAM và các thành phần hỗ trợ khác.

GPU Computing hoạt động như thế nào?

CPU và GPU làm việc cùng nhau trong GPU Computing. CPU quản lý việc thực thi chương trình tổng thể và chuyển giao các tác vụ cụ thể cho GPU để hưởng lợi từ việc xử lý song song. Dưới đây là các loại tác vụ mà CPU thường chuyển cho GPU:

Tính toán toán học (nhân ma trận, phép toán vector, mô phỏng số học,…).
Xử lý hình ảnh và video (lọc hình ảnh, phát hiện đối tượng, mã hóa video,…).
Phân tích dữ liệu (xử lý tập dữ liệu lớn, áp dụng các phép biến đổi,…).

Khi CPU trở nên quá tải với việc xử lý, GPU tiếp quản các tác vụ cụ thể và giải phóng CPU. GPU chia các tác vụ thành các đơn vị công việc nhỏ, độc lập và sau đó gán mỗi công việc phụ cho một lõi riêng để thực hiện các nhiệm vụ song song.

Các nhà phát triển viết code chương trình tận dụng việc xử lý song song của GPU thường sử dụng mô hình lập trình GPU. Các khung làm việc này cung cấp cách cấu trúc để viết code mà không cần xử lý các chi tiết cấp thấp của phần cứng GPU. Các mô hình phổ biến nhất bao gồm:

CUDA (Compute Unified Device Architecture): Được phát triển bởi Nvidia, CUDA là một nền tảng tính toán song song cung cấp các công cụ, thư viện và tiện ích mở rộng dựa trên Nvidia.
OpenCL: Mô hình này là một tiêu chuẩn mở cho lập trình song song có thể sử dụng cho các thương hiệu khác nhau (bao gồm AMD, Intel và Nvidia).
ROCm (Radeon Open Compute): ROCm là một nền tảng mã nguồn mở hỗ trợ tính toán GPU trên phần cứng AMD.
SYCL: SYCL cung cấp một framework C++ nguồn đơn để phát triển ứng dụng chạy trên GPU.

GPU có hệ thống phân cấp bộ nhớ riêng (bao gồm bộ nhớ chung, bộ nhớ chia sẻ và bộ nhớ cục bộ). Dữ liệu di chuyển từ bộ nhớ của CPU đến bộ nhớ chung của GPU trước khi được xử lý, điều này làm cho việc quản lý bộ nhớ hiệu quả trở nên quan trọng để tránh độ trễ.

Lợi ích của GPU Computing là gì?

GPU Computing mang lại nhiều lợi ích quan trọng làm cho nó trở thành một công nghệ có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là các lợi ích chính của GPU Computing:

Sức mạnh xử lý cao: GPU có hàng nghìn lõi xử lý nhỏ thực hiện các nhiệm vụ cùng một lúc. Khả năng xử lý song song này cho phép GPU xử lý một lượng lớn các phép tính đồng thời.
Thực thi khối lượng công việc phức tạp nhanh chóng: Người dùng GPU Computing nhận kết quả nhanh hơn và thông tin chi tiết nhanh hơn. Tốc độ này rất quan trọng đối với các trường hợp sử dụng trong đó thời gian là điều cốt yếu, chẳng hạn như chụp ảnh y tế hoặc giao dịch tài chính.
Khả năng mở rộng cao (và đơn giản): Giải pháp GPU Computing có khả năng mở rộng cao. Tất cả những gì quản trị viên cần làm để mở rộng quy mô là thêm nhiều GPU hoặc cụm tăng tốc GPU vào hệ thống.
Khả năng tương thích với máy học và AI: GPU Computing tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình và cho phép các tổ chức phát triển phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) chính xác và phức tạp hơn.
Kết xuất đồ họa mượt mà: GPU Computing là cần thiết để hiển thị đồ họa 3D và hiệu ứng chất lượng cao trong trò chơi điện tử, mô phỏng, hoạt hình và ứng dụng VR.
Hiệu quả về chi phí: GPU tiết kiệm chi phí hơn so với các cụm tương đương tính toán dựa trên CPU. Hệ thống tiêu thụ ít năng lượng và cần ít thành phần phần cứng hơn để đạt được mục tiêu xử lý mong muốn.
HPC boosts: GPU Computing là một cách đơn giản để tăng sức mạnh xử lý trong một cụm HPC. Hệ thống HPC thông thường có GPU và field-programmable gate arrays (FPGA) thực hiện hàng triệu tỷ phép tính mỗi giây, điều này làm cho các hệ thống này trở thành một yếu tố quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

GPU Computing được sử dụng để làm gì?

GPU Computing không phải lúc nào cũng phù hợp tốt với mọi trường hợp sử dụng, nhưng nó là một yếu tố quan trọng trong các công việc đòi hỏi sử dụng xử lý song song. Hãy xem xét một số trường hợp sử dụng tính toán GPU.

Mô phỏng khoa học

GPU Computing được ứng dụng để mô phỏng khoa học vì chúng thường:

Liên quan đến các nhiệm vụ đòi hỏi sức mạnh xử lý mạnh mẽ và tính toán mở rộng.
Được hưởng lợi lớn từ việc xử lý song song.

GPU Computing cho phép các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau tiến hành mô phỏng với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Dưới đây là một số ví dụ về mô phỏng được hưởng lợi từ GPU Computing:

Mô phỏng sự hình thành thiên hà giúp hiểu rõ về vật chất tối và cấu trúc vũ trụ.
Mô hình khí hậu mô phỏng xu hướng thời tiết dài hạn và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu.
Mô phỏng động lực phân tử khám phá sự gấp nếp của protein và tương tác giữa protein-thuốc.
Mô phỏng khoa học vật liệu cho phép các nhà nghiên cứu nghiên cứu các đặc tính của vật liệu tiên tiến.
Mô phỏng địa chấn được sử dụng trong kỹ thuật động đất và địa vật lý.
Mô phỏng các phản ứng hạt nhân và hoạt động của các hạt hạ nguyên tử.

Mô phỏng được tăng tốc bằng GPU cũng đang dẫn đến những tiến bộ trong các lĩnh vực như động lực học chất lỏng tính toán (CFD) và hóa học lượng tử.

Phân tích và khai thác dữ liệu

Phân tích và khai thác dữ liệu đòi hỏi xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn để rút ra những hiểu biết và mẫu có ý nghĩa. GPU Computing tăng tốc các tác vụ này và cho phép người dùng xử lý các tập dữ liệu lớn, phức tạp.

Dưới đây là một số ví dụ về phân tích dữ liệu được hưởng lợi từ GPU Computing:

Hệ thống phát hiện gian lận sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để xác định các mẫu giao dịch bất thường.
Hệ thống phân tích dữ liệu thị trường chứng khoán, các chỉ số kinh tế và xu hướng giao dịch để hỗ trợ việc đưa ra quyết định đầu tư.
Hệ thống gợi ý sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu để đề xuất sản phẩm thương mại điện tử hoặc nội dung phù hợp cho người dùng.
Phân tích nguồn cấp dữ liệu video cho phép phát hiện đối tượng và nhận dạng sự kiện.
Các hệ thống phân tích hồ sơ bệnh nhân và hình ảnh y tế (ví dụ: chụp MRI hoặc CT) để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tăng cường nghiên cứu y tế.
Phần mềm dự đoán nhu cầu sản phẩm và tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho.

Là một lợi ích bổ sung, GPU tăng tốc việc tạo ra biểu đồ và đồ thị, làm cho việc khám phá dữ liệu trở nên dễ dàng đối với các nhà phân tích. GPU Computing cũng tăng tốc các nhiệm vụ tiền xử lý dữ liệu (dọn dẹp, chuẩn hóa, chuyển đổi,…).

Đào tạo mạng lưới thần kinh

GPU Computing thường sử dụng cho mạng lưới thần kinh với khả năng học sâu do tính toán phức tạp trong việc huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Việc huấn luyện các mạng lưới thần kinh liên quan đến việc điều chỉnh hàng triệu tham số để học từ dữ liệu.

Dưới đây là những lý do chính tại sao GPU Computing hoàn toàn phù hợp với các mạng lưới thần kinh:

GPU Computing vượt trội ở các phép toán ma trận và vectơ, cả hai đều phổ biến trong đào tạo mạng nơ-ron. Các quá trình này tiêu tốn quá nhiều thời gian trên các CPU truyền thống.
Huấn luyện mạng lưới thần kinh có tính song song cao. Hàng nghìn lõi GPU có thể xử lý đồng thời nhiều ví dụ đào tạo hoặc các lô nhỏ, giúp giảm đáng kể thời gian đào tạo.

Các tác vụ học sâu đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn cũng được hưởng lợi từ khả năng mở rộng của GPU Computing. Quản trị viên nhanh chóng mở rộng hệ thống bằng cách thêm nhiều GPU hoặc cụm GPU mới. Khả năng mở rộng này quan trọng cho việc huấn luyện các mô hình lớn với tập dữ liệu mở rộng.

Xử lý hình ảnh và video

GPU Computing được sử dụng để xử lý hình ảnh và video do có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu pixel và thực hiện xử lý hình ảnh song song.

Dưới đây là một số ví dụ về việc sử dụng tính toán GPU để xử lý video và hình ảnh:

Xe tự hành sử dụng GPU để xử lý hình ảnh thời gian thực để phát hiện và phân tích các đối tượng, người đi bộ và biển báo giao thông.
Các nhà phát triển trò chơi video sử dụng GPU để hiển thị đồ họa chất lượng cao và hiệu ứng hình ảnh trên máy chủ trò chơi riêng của họ.
Bác sĩ sử dụng hình ảnh y tế tăng tốc GPU để hiển thị và phân tích dữ liệu y tế.
Các nền tảng truyền thông xã hội và các trang web chia sẻ video sử dụng GPU tăng tốc mã hóa và giải mã video để cung cấp luồng video chất lượng cao.
Hệ thống giám sát dựa vào GPU để phân tích video thời gian thực để phát hiện người xâm nhập, hoạt động đáng ngờ và các nguy cơ tiềm năng.

GPU cũng tăng tốc các thuật toán nén hình ảnh, giúp lưu trữ và truyền tải hình ảnh với kích thước dữ liệu tối thiểu.

Mô hình hóa và phân tích tài chính

Mô hình tài chính liên quan đến các phép tính toán toán học phức tạp, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi GPU Computing có ứng dụng quan trọng trong ngành này. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng GPU Computing để tăng tốc và tăng tính chính xác:

Thực hiện giao dịch với tốc độ cao và đưa ra quyết định trong chớp mắt dựa trên dữ liệu thị trường thời gian thực.
Chạy các mô phỏng Monte Carlo để ước tính xác suất kết quả bằng cách chạy nhiều tình huống ngẫu nhiên.
Xây dựng và phân tích đường cong lợi suất để đánh giá giá trị trái phiếu, lãi suất và sự thay đổi của đường cong lợi suất.
Chạy các mô hình định giá quyền chọn (như mô hình Black-Scholes) để xác định giá trị hợp lý của quyền chọn tài chính.
Thực hiện kiểm tra sức chịu đựng mô phỏng các kịch bản thị trường để đánh giá tác động tiềm tàng đối với danh mục đầu tư tài chính.
Tối ưu hóa chiến lược phân bổ tài sản và điều chỉnh ngắn hạn cho quỹ hưu trí.
Chạy các mô hình rủi ro tín dụng để đánh giá mức độ tin cậy của các công ty, thành phố và cá nhân.

Lưu ý: Một cách sử dụng phổ biến khác của GPU Computing là khai thác tiền điện tử (tức là sử dụng sức mạnh tính toán của GPU để giải các câu đố toán học phức tạp). Cảnh giác với phần mềm độc hại khai thác tiền điện tử lây nhiễm vào thiết bị và khai thác phần cứng của thiết bị đó để khai thác tiền điện tử.

Hạn chế GPU Computing

Mặc dù GPU Computing mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số thách thức và hạn chế liên quan đến công nghệ này. Dưới đây là các vấn đề chính về GPU Computing:

Chuyên môn hóa khối lượng công việc: Các công việc có tính tuần tự cao hoặc yêu cầu nhiều nhánh không được hưởng lợi từ tăng tốc GPU.
Chi phí cao: GPU hiệu suất cao (đặc biệt là những chiếc thiết kế cho tính toán khoa học và trí tuệ nhân tạo) có chi phí cao để thiết lập và duy trì tại nơi làm việc. Nhiều tổ chức thấy xây dựng các cụm GPU quá đắt đỏ.
Độ phức tạp trong lập trình: Viết code cho GPU phức tạp hơn so với lập trình cho CPU. Nhà phát triển phải hiểu các khái niệm lập trình song song và làm quen với các ngôn ngữ và thư viện cụ thể cho GPU.

Vấn đề gỡ lỗi: Gỡ lỗi mã được tăng tốc bằng GPU phức tạp hơn so với việc sửa lỗi trong code CPU. Nhà phát triển thường cần sử dụng các công cụ chuyên biệt để xác định và khắc phục sự cố.
Độ trễ trong việc chuyển dữ liệu: Chuyển dữ liệu giữa CPU và GPU thường gây ra độ trễ khi xử lý tập dữ liệu lớn. Người thiết kế hệ thống phải tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ một cách cẩn thận, điều này thường khá khó khăn.
Vấn đề tương thích: Không phải tất cả các ứng dụng và thư viện đều hỗ trợ tăng tốc GPU. Nhà phát triển thường phải điều chỉnh hoặc viết lại code để đảm bảo tính tương thích.
Lo ngại về phụ thuộc vào nhà cung cấp: Các nhà cung cấp khác nhau có công nghệ và thư viện riêng cho GPU Computing. Trong một số trường hợp, thiếu sự lựa chọn này dẫn đến các vấn đề về khóa vào nhà cung cấp.

Những thách thức của GPU Computing đáng để biết, nhưng chúng không phải là vấn đề không thể giải quyết. Việc thuê phần cứng mang tính chiến lược và tối ưu hóa phần mềm có tay nghề cao thường đủ để giải quyết hầu hết các vấn đề.

Sẵn sàng áp dụng GPU Computing?

Các GPU server được xây dựng với sự phối hợp của Intel, Nvidia và SuperMicro, dựa vào sức mạnh thô của các GPU Nvidia Tesla V100 chuyên dụng. Những máy chủ được tăng tốc bằng GPU này rất lý tưởng cho các dự án đòi hỏi tính toán chuyên sâu, bao gồm:

Trí tuệ nhân tạo (AI).
Học máy (machine learning) và học sâu (Deep Learning).
Tính toán hiệu suất cao.
Suy luận.
Kết xuất 3D.
Bid Data.

Người dùng quản lý GPU server thông qua mô hình lập trình Nvidia CUDA, cung cấp một loạt thư viện giúp tận dụng tối đa tính toán GPU. Nền tảng CUDA cung cấp các thư viện tích hợp cho:

Học sâu (cuDNN, TensorRT, DeepStream SDK).
Đại số tuyến tính và toán học (cuBLAS, CUDA Math Library, cuSPARSE, cuRAND, cuSOLVER, AmgX).
Hình ảnh và video (cuFFT, NVIDIA Performance Primitives, NVIDIA Codec SDK).
Các thuật toán song song (NCCL, nvGRAPH, Thrust).

Lời kết

Mặc dù mục đích ban đầu của chúng chỉ liên quan đến việc hiển thị đồ họa, GPU Computing đã trở thành một yếu tố quan trọng trong nhiều lĩnh vực doanh nghiệp và khoa học khác nhau. Hy vọng các tổ chức sẽ hướng đến công nghệ này hơn khi khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến hơn và GPU Computing trở nên tiết kiệm chi phí hơn nhờ vào điện toán đám mây.

Trên đây là tất cả nội dung mà Máy Chủ Sài Gòn muốn chia sẻ với các bạn. Nếu muốn xem thêm các bài viết khác của chúng tôi, hãy truy cập Website hoặc Fanpage!

Kiến Thức

GPU Computing Là Gì? 7 Lợi Ích Nổi Bật Của GPU Computing