Phát triển và khai thác AI: Bài toán khó của châu Âu

Nhận thức được tầm quan trọng ngày một gia tăng của siêu máy tính, trong vòng năm năm trở lại đây, Microsoft và các công ty công nghệ lớn cũng đang ngày một gia tăng hàng trăm triệu USD vào xây dựng các siêu máy tính để đủ khả năng vận hành các mô hình AI lớn. Cùng thời gian đó, các công ty công nghệ thiết kế các bán dẫn dành riêng cho AI song song với việc sử dụng AI để thiết kế phần cứng mới.

Ủy ban châu Âu đang rót một phần kinh phí vào Cam kết chung về Máy tính hiệu năng cao của châu Âu (EuroHPC Joint Undertaking) – một dự án hợp tác công tư cho phép tích hợp nhiều nguồn lực ở cấp Liên minh châu Âu với các nguồn lực của các quốc gia thành viên EU và các quốc gia liên kết tham gia chương trình châu Âu Horizon Europe và châu Âu số với tổng ngân sách 7 tỉ Euro.

Một phần của kinh phí sẽ dùng để thiết kế và vận hành những siêu máy tính mới trong khoảng năm 2021 đến năm 2027. Hy vọng là năng lực mới sẽ giúp châu Âu trở nên cạnh tranh nhiều hơn trong tính toán cũng như AI. Thông qua EuroHPC Joint Undertaking, châu Âu đang tập trung vào khai thác phần cứng nhưng đó mới chỉ là một phần của nhu cầu. Dirk Pleiter, Giám đốc của Trung tâm tính toán hiệu năng cao PDC, Viện Công nghệ hoàng gia Thụy Điển cho rằng hiện các nhóm nghiên cứu và các doanh nghiệp nhỏ đang có nhu cầu sử dụng các mô hình AI trên các hệ tính toán hiệu nặng cao.

“Thực sự là châu Âu đang bắt kịp với nhu cầu về các năng lực tính toán và hiệu suất cao”, Pleiter nhận xét. Tuy nhiên ông nhấn mạnh một hiện thực là các siêu máy tính hiện đều không tối ưu cho AI. “Vẫn còn một số việc phải làm để khiến cho các hệ thống này đáp ứng với các chương trình học máy nhiều hơn bởi hiện các hệ này vẫn được vận hành theo cách HPC cổ điển”.

Một trong những vấn đề đau đầu của châu Âu hiện nay là ngành công nghiệp bán dẫn đang bị tụt hậu sau Mỹ và Đông Á. Jean Pierre Panziera, người phụ trách công nghệ của Atos HPC, tin là châu Âu cần lấp đầy khoảng trống này bằng việc gia tăng cạnh tranh phát triển AI và giảm thiểu rủi ro địa chính trị do phụ thuộc vào khả năng cung cấp các sản phẩm công nghệ chính yếu từ nhiều nơi khác.

Rất nhiều công ty công nghệ lớn đang thiết kế vật liệu bán dẫn và phát triển các phần mềm AI tương ứng. Tiến sĩ vật lý năng lượng cao Sofia Vallecorsa của CERN cho là việc phát triển tích hợp dạng này sẽ đem lại kết quả tốt khác là tăng cường các mô hình AI và tối ưu chúng để phù hợp với các dạng phần cứng. Tuy nhiên, theo quan điểm của bà, cần đầu tư vào máy tính lượng tử, xem xét việc sử dụng các nguyên lý của vật lý lượng tử để tăng cường năng lực của các máy tính hiện tại và khai thác nó cho những ứng dụng khác nhau.

Các máy tính lượng tử có thể được tích hợp vào các trung tâm HPC để các mô hình AI và những ứng dụng AI khác có thể khai thác được cả phần cứng lượng tử và truyền thống. Trong trường hợp này, một máy tính lượng tử sẽ đóng vai trò một máy gia tốc và một số phần của thuật toán sẽ được thực hiện ở máy tính lượng tử trong khi những phần khác được chạy trên phần cứng máy tính thông thường, Alba Cervera Lierta, một nhà nghiên cứu ở Trung tâm Siêu máy tính Barcelona, giải thích. Vì vậy theo quan điểm của bà, châu Âu sẽ phải phát triển các thiết bị tính toán lượng tử của riêng mình. “Trong công nghệ lượng tử, chúng ta phải làm được các con chip cho chính mình, nếu không chúng ta không thể có được một máy tính lượng tử thực thụ”, bà nói.

Dẫu sẽ cần thời gian để hiệu suất của máy tính lượng tử vượt qua được các hệ máy tính hiện tại, châu Âu cần tiếp tiếp tục dành các khoản đầu tư bền vững vào công nghệ lượng tử, theo nhận định của Lierta. “Nếu chúng ta chờ đợi và để lỡ thời cơ, chúng ta sẽ phải khởi động thêm lần nữa. Và sẽ mất khoảng 20 năm để phát triển và đó chính xác là những gì chúng ta đang phải hứng chịu với lĩnh vực bán dẫn”.

Sự tác động lẫn nhau giữa AI và các phần cứng máy tính tiên tiến đang đưa châu Âu vào thế khó xử. Trong khi châu Âu có một nền tảng khoa học máy tính rất mạnh nhưng các sản phẩm thương mại của nó lại rất yếu ớt. Điều này càng làm tăng khó khăn khi phác họa ra cơ sở hạ tầng IT dành cho nghiên cứu và thương mại hóa – cả các nhà khoa học và các nhà phát triển AI thương mại đều đòi hỏi việc truy cập vào những cơ sở tính toán tiên tiến. Hiện chi phí để sử dụng cơ sở hạ tầng tính toán tiên tiến khiến các nhà khoa học ngày một khó khăn trong việc truy cập còn các nhà vận hành khó có thể kiểm tra năng lực của các mô hình AI và cách chúng đạt được kết quả.

Mặt khác với sự phát triển quá nhanh của công nghệ, các nhà vận hành cũng khó có thể “chạy theo” để đặt ra những quy định phù hợp. Và do đó, họ có thể chỉ phụ thuộc vào cách tiếp cận dựa trên nguyên tắc – cách làm được cho là đủ phù hợp cho các mô thức tính toán mới.

Một thách thức khác là cần phải đạt được sự cân bằng giữa chủ quyền số và sự bền vững – điều hành các nguồn lực máy tính cần nhiều năng lượng nhưng hiện vẫn còn phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch bởi chi phí tài chính và môi trường đều đang và sẽ tiếp tục leo thang.

Cuối cùng, các chuyên gia cho rằng, thách thức còn nằm ở chỗ đến nay vẫn chưa rõ cách các chính phủ châu Âu kiểm soát các công ty trong việc thiết kế và cung cấp các sản phẩm bán dẫn trong khi những loại chip chuyên dụng - thành phần ngày càng quan trọng của các mô hình AI và hệ thống máy tính hiệu năng cao.

Theo nhận định của các chuyên gia, những thử thách kể trên rất có thể sẽ ảnh hưởng lớn đến sự cạnh tranh trong tương lai của các công ty công nghệ châu Âu với các công ty của Mỹ. Ví dụ như Tesla đang thiết kế sản phẩm bán dẫn được thiết kế riêng cho các hệ AI trên ô tô tự hành của mình.

Việc những công ty ở châu Âu có thể bắt kịp được Tesla là điều khó bởi với các sản phẩm chip thông thường thì họ vẫn còn phải dựa vào các nhà cung cấp ở nước ngoài. Việc tự chủ nguồn cung không dễ bởi đầu tư cho các nhà máy mới vô cùng tốn kém, đó là một canh bạc đắt đỏ - chi phí để xây một nhà máy sản xuất chip tiên tiến bậc nhất hiện nay vào khoảng 40 tỉ Euro.

Nguồn bài và ảnh: sciencebusiness.net