GPU

2 min read

Key takeaway

GPU xử lý song song hàng triệu tác vụ nhỏ cùng lúc, trong khi CPU xử lý tuần tự các tác vụ phức tạp - đặc tính này làm GPU trở thành phần cứng thiết yếu không thể thay thế cho huấn luyện và suy luận mô hình AI.

WHAT

GPU (Graphics Processing Unit - bộ xử lý đồ họa) là mạch điện tử ban đầu thiết kế để xử lý đồ họa trong game và video. Khác biệt cốt lõi với CPU:

  • CPU: ít lõi mạnh, tối ưu cho tác vụ tuần tự phức tạp; có thể xử lý ~1 triệu kết nối
  • GPU: hàng nghìn lõi nhỏ hơn, tối ưu cho tác vụ song song đồng thời; xử lý được ~10 triệu kết nối
  • Đám mây nhiều CPU: ~1 tỷ kết nối; đám mây nhiều GPU: ~100 tỷ kết nối Các thuật toán học sâu (deep learning) cần xử lý ma trận số học khổng lồ song song - đây là điểm mạnh tuyệt đối của GPU.

WHY/HOW

Làn sóng AI tạo sinh (generative AI) từ cuối 2022 tạo ra nhu cầu tính toán cực lớn để huấn luyện và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). GPU, đặc biệt của Nvidia, trở thành ‘cổ chai’ không thể thiếu vì:

  1. Không có phần cứng thay thế tương đương ở thời điểm hiện tại
  2. Nvidia kiểm soát ~88-90% thị phần GPU dành cho AI (gần monopoly)
  3. Hệ sinh thái phần mềm CUDA của Nvidia đã tích hợp sâu vào toàn bộ chuỗi phát triển AI - rất khó thay thế ngay cả khi có chip đối thủ tốt hơn về phần cứng

Notes

  • 2024-06
    • Nvidia chiếm ~30% trọng số ngành bán dẫn trong S&P 500, là cổ phiếu đơn lẻ đóng góp lớn nhất vào tăng trưởng chỉ số
    • 10% cổ phiếu top trong S&P 500 tạo ra 74% lợi nhuận của toàn chỉ số giai đoạn này
    • Doanh thu data center của Nvidia tăng hơn 5 lần từ Q1/2023 đến Q1/2025 (năm tài chính Nvidia lệch 1 năm so với lịch)
    • ROE của Nvidia tăng vọt sau khi ChatGPT ra mắt (tháng 11/2022)

Backlinks