Sáng 28/11, thảo luận về "Hệ thống cơ sở hạ tầng tính toán cho AI như máy tính hiệu năng cao, triển vọng máy tính lượng tử" tại Ngày hội trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2020 (AI4VN), nhiều chuyên gia nói về tầm quan trọng của các siêu máy tính có khả năng tính toán cực nhanh trong các ứng dụng AI.
TS Nguyễn Hồ Mẫn Rạng, chuyên gia Viện nghiên cứu VinAI cho rằng, để làm các ứng dụng AI cần người có chuyên môn về thiết kế giải thuật cũng như mô hình học máy phù hợp. Muốn làm việc đó, cần hạ tầng tính toán đủ mạnh để sử dụng cho việc huấn luyện các mô hình học máy. Hiện, Viện nghiên cứu VinAI đầu tư hơn 1.000 CPUs (bộ xử lý), hơn 100 card GPUs (bộ xử lý đồ họa) có hiệu năng cao để huấn luyện mô hình máy học cho ứng dụng xe ô tô tự hành.
.jpg)
TS Nguyễn Hồ Mẫn Rạng, Viện nghiên cứu VinAI chia sẻ về dự án xe tự hành ứng dụng AI tại hội thảo. Ảnh: BTC.
Chuyên gia của VinAI cho rằng, hãng Tesla vốn nổi tiếng về nghiên cứu xe tự hành và đã xây dựng 48 mạng nơ ron và hàng ngàn GPUs, dữ liệu từ hàng triệu xe tự hành liên tục được gửi về huấn luyện máy học liên tục. Muốn làm được việc này, một tổ chức hay cá nhân có 10 card GPUs làm việc suốt ngày đêm trong 1 năm mới xong. Tuy nhiên, việc huấn luyện này hoàn thành cũng chỉ khiến xe tự hành hoạt động ở mức sơ khai, chưa thể nào ứng dụng vào thực thế.
"Hạ tầng tính toán phải được đầu tư mạnh mẽ hơn nữa tại Việt Nam. Nếu không có hạ tầng tính toán đủ mạnh thì rất lâu mới có thể bắt kịp được các nước phát triển", ông Rạng nói.
Đồng quan điểm, TS Đoàn Xuân Huy Minh, Viện khoa học công nghệ tính toán TP HCM cho biết, cách đây 10 năm đơn vị có hệ thống máy tính với 17 node tính toán, 168 cores (1.9 TFLOPs). Tuy nhiên, sau một thời gian hệ thống máy tính xuống cấp, không đủ nhu cầu tính toán. Đến năm nay, Viện được đầu tư hệ thống máy tính HPCC tốc độ xử lý 750 TFLOPs, không gian lưu trữ 210 TB.
Ông Minh cho rằng, hạ tầng tính toán càng đầu tư càng thấy thiếu, không bao giờ là đủ. Hiện, một số dự án của Viện phải thuê hệ thống tính toán của Nhật Bản, Ba Lan, Mỹ...
Nói về việc đầu tư hệ thống máy tính ở các quốc gia, PGS. TS Thoại Nam, chuyên gia về AI của Đại học Bách khoa TP HCM chia sẻ, nước Nhật từng đầu tư siêu máy tính Fukaku tốc độ tính toán 442 PETAFLOPs. Nước Đức đầu tư máy tính Juwels Booster 44 PETAFLOPs được xem là tốt nhất châu Âu. Chi phí cho siêu máy tính rất lớn, có thể lên tới hàng trăm triệu USD.
PGS Nam cho rằng, đầu tư cho hệ thống máy tính phục vụ cho việc phát triển ứng dụng AI đang hạn chế khiến giải pháp trong nước về AI hiện ở quy mô vừa và nhỏ. Ông đề xuất, hạ tầng tính toán cần đầu tư trước một bước để nguồn nhân lực đam mê AI có cơ hội nghiên cứu những giải pháp ứng dụng quy mô lớn hơn.
.jpg)
PGS.TS Thoại Nam cho rằng hạ tầng tính toán về AI cần được đầu tư xứng tầm. Ảnh: BTC.
Mô hình cụ thể, theo PGS Nam các Đại học muốn phát triển ứng dụng AI cần hợp tác, cùng nhau đầu tư hệ thống để chia sẻ nguồn lực. Ngoài ra doanh nghiệp cũng có thể tham gia đầu tư kết hợp với trường Đại học thực hiện các dự án.
"Chính phủ cần có chương trình chủ lực về AI, tập hợp các bên liên quan nhằm phát triền ngồn nhân lực cũng như có một kiến trúc sư trưởng dẫn dắt lĩnh vực này", PGS Nam nói.
Liên kết nguồn tin: https://vnexpress.net/can-dau-tu-ha-tang-tinh-toan-xung-tam-cho-ai-4198488.html