Bộ vi xử lý nhỏ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn, nhưng khi chúng đạt đến những giới hạn vật lý, thì của kiến trúc chip mới là yếu tố quyết định hiệu suất hoạt động. Điều này dường như đang góp thêm một bước nữa trong tiến trình khai tử Định luật Moore.

(Ảnh minh họa: Shutterstock)
Định luật Moore có thực sự chỉ tiếp tục đúng trong khoảng 2 thế hệ thu nhỏ bán dẫn nữa là 10nm và 7nm? (Ảnh minh họa: Shutterstock)

Định luật Moore do một đồng sáng lập của Intel là Gordon Moore đề ra, ông cho rằng số lượng bóng bán dẫn (transistor) trên mỗi con chip sẽ tăng xấp xỉ gấp 2 lần sau mỗi 24 tháng. Điều này có nghĩa là các bóng bán dẫn phải nhỏ đi để tăng mật độ transistor có mặt trên mỗi đơn vị diện tích chip. Do đó mà chúng ta có các quy trình sản xuất chip 22 nanomet, 16 nanomet, 14 nanomet, 10 nanomet và sắp tới sẽ là 7 nanomet.

Tuy nhiên, mọi vật chất đều có giới hạn vật lý của nó, chưa kể đến các giới hạn về công nghệ chế tạo và giá thành sản xuất. Và không ít người cho rằng định luật Moore chỉ tiếp tục đúng trong khoảng 2 thế hệ thu nhỏ bán dẫn nữa là 10nm và 7nm (muộn nhất là vào năm 2018). Và như vậy các nhà sản xuất chip có thể sẽ phải tìm ra hướng đi mới cho mình.

Nviadia và Intel đang có những bước chuyển đổi

Không ngẫu nhiên mà mới đây, hai công ty bán dẫn lớn trên thế giới lại có những động thái liên quan đến điều này. Trong khi Intel tuyêt bố sáp nhập với công ty start up của Israeli là Mobileye (công ty này tạo ra chip và phần mềm cho xe ô tô tự lái), thì Nvidia lại công bố thế hệ chip mới nhất nhằm tăng tốc độ học của máy, điều này thực sự cần thiết cho trí thông minh nhân tạo (AI).

Cả hai hãng này đều có sự chuyển hướng sang “tính toán chuyên biệt”, ở đây chính là chuyển đổi các tác vụ phần mềm cụ thể vào các chip silicon vật lý thay vì phụ thuộc vào CPU, hay còn gọi là bộ xử lý trung tâm làm tất cả mọi thứ . Nó đã tồn tại dưới cách này hay cách khác trong nhiều thập kỷ, nhưng gần đây điều này dường như đã thay đổi khi chuyển sang  giai đoạn “thống trị” của trí tuệ nhân tạo hay những chiếc xe tự lái. Những CPU này không còn đạt được những mốc thay đổi nhanh hơn so với với tốc độ trước đây nữa. Định luật của Moore đang dần bị khai tử.

Theo định luật Moore, cứ khoảng hai năm một lần, số bóng bán dẫn trong một con chip tăng gấp đôi, nói một cách dễ hình dung tức là các máy tính sẽ ngày càng nhanh hơn, nhỏ hơn và tiết kiệm năng lượng hơn. Tuy nhiên, điều này dường như không còn diễn ra như trước đây nữa. “Không phải là  định luật của Moore đột nhiên không đúng nữa – mà nó đang trở nên dần không đúng,” Daniel Reed, Chủ nhiệm khoa học  tính toán và  xử lý dữ liệu sinh học tại Đại học Iowa phát biểu. Hiện các nhà thiết kế chip trong ngành công nghiệp này đang nỗ lực sáng tạo để có thể tiếp tục giữ nhịp độ  cũ của định luật Moore, và thậm chí còn đẩy hiệu năng của thiết bị lên mức nhanh hơn.

Nhà khoa học William Dally của Nvidia cho hay: “Hầu hết các tiến bộ ngày nay đều đến từ thiết kế [chip] và phần mềm. Đối với chúng tôi, đó là một thách thức bởi vì chúng tôi cảm thấy rằng mình đang gánh chịu rất nhiều áp lực khi phải liên tục  tăng gấp đôi năng suất của máy sau mỗi thế hệ.”  Cho đến nay, Nvidia đã làm được điều đó ngay cả khi kích thước của các phần tử trên chip không thay đổi, và điều duy nhất thay đổi  là thiết kế của nó, hay còn gọi là “kiến trúc”.

Các nhà thiết kế chip áp dụng nguyên lý “tính toán chuyên biệt” vào ứng dụng

Nguyên lý “tính toán chuyên biệt” này đã được áp dụng trong nhiều ứng dụng như trí tuệ nhân tạo, nhận diện hình ảnh, xe tự lái, thực tế ảo, khai thác mỏ bitcoin, máy bay không người lái, trung tâm dữ liệu, thậm chí nhiếp ảnh. Khá nhiều công ty công nghệ sản xuất hoặc cung cấp phần cứng bao gồm Apple, Samsung, Amazon, Qualcomm, Nvidia, Broadcom, Intel, Huawei và Xiaomi đang triển khai theo hướng này. Ngay cả các công ty chỉ sản xuất chip cho riêng của họ sử dụng, bao gồm Microsoft, Google, và Facebook,  cũng đang làm như vậy.

William Dally cũng nói: “Cách đây nhiều năm, gần như tất cả các tính toán được thực hiện với CPU, theo thứ tự tuần tự. Dần dần, những tác vụ mang nặng tính xử lý và hay phải dùng đến đã được chuyển hướng đến các chip chuyên  dụng. Những tác vụ này được xử lý song song, trong khi CPU chỉ làm những gì thực sự cần thiết.”

Những con chip chuyên biệt vào các tác vụ này là rất phong phú, tuy nhiên tần suất sử dụng của chúng sẽ khác nhau. Chẳng hạn như với  Nvidia và giới game thủ cho rằng bộ xử lý đồ họa – sẽ sử dụng rộng rãi hơn để đáp ứng được các tác vụ phù hợp, bao gồm cả trí thông minh nhân tạo. Sau đó, sự phát triển của điện thoại thông minh tạo ra nhu cầu khổng lồ cho một loại chip khác, đó là chip xử lý tín hiệu số, được thiết kế để tăng cường nhiếp ảnh.

(Ảnh: Shutterstock)
Chip Snapdragon của Qualcomm được dùng trong rất nhiều smartphone Android. (Ảnh: Shutterstock)

“Mục tiêu của chúng tôi là giảm thiểu lượng phần mềm chạy trong CPU,” ông Kressin phó chủ tịch Qualcomm nói. Kết quả là, các chip micro như Snapdragon của Qualcomm, được dùng trong rất nhiều smartphone Android, có thể chứa không chỉ các CPU mà còn cả hàng chục bộ xử lý tín hiệu số hoặc bộ xử lý đồ họa riêng biệt hoặc nhiều hơn nữa. Mỗi một bộ xử lý như vậy được tối ưu hóa cho một tác vụ khác nhau.

“Chuyển những tác vụ lặp lại như tinh chỉnh hình ảnh vào các bộ xử lý tín hiệu số thường tăng tốc độ của chúng lên đến 25 lần,” ông Kressin nói. Đó là một trong những lý do khiến điện thoại thông minh của bạn có thể làm được nhiều thứ mà máy tính để bàn của bạn không thể làm được, ngay cả khi CPU của điện thoại không mạnh bằng.

Giám đốc điều hành của Nvidia cho hay: “Đối với các tác vụ liên quan đến trí thông minh nhân tạo, việc chuyển đổi từ CPU sang bộ vi xử lý đồ hoạ đã tăng tốc độ của chúng lên từ 10 đến 100 lần.”

Với Intel, việc tích hợp bộ silicon và phần mềm của Mobileye vào công nghệ chip của hãng này cũng là một ví dụ điển hình về “tính toán chuyên biệt.”

Tương tự, sự chuyển dịch của Nvidia hướng tới trí tuệ nhân tạo và công nghệ tự lái xe . Ông Dally nói rằng công ty đã điều chỉnh bộ vi xử lý đồ hoạ của mình cho tốt hơn để dùng cho đủ các loại trí tuệ nhân tạo từ năm 2010.

Qualcomm hiện đang phái triển chip Snapdragon chuyên dụng cho các máy bay không người lái: Chúng phải thu thập thông tin cảm biến đủ nhanh để giữ cho những chiếc máy bay nhỏ tự lái sẽ không bị đụng hoặc rơi.

Mặt tích cực của sự chuyên môn hóa này là việc làm con chip nhanh hơn phụ thuộc chủ yếu vào mức độ thông minh của nhà thiết kế chip, chứ không phải “khả năng của các nhà sản xuất trong việc hàn thật nhiều mạch điện vào trong silic,” Giáo sư Reed từ Đại học Iowa cho biết. Kết quả là, hơn bao giờ hết, các microchip đang minh hoạ câu nói nổi tiếng của Steve Jobs, được nhà khoa học máy tính Alan Kay dẫn lại: “Những người thực sự nghiêm túc về phần mềm nên tự tạo ra phần cứng của mình.”

Minh Ngọc biên tập

Xem thêm: