Giá iPhone 8 về mức ổn định, sức mua tăng nhẹ

A100 phù hợp với các mô hình máy học đứng sau những công cụ như ChatGPT, Bing AI hay Stable Diffusion. Nó có thể thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản, yếu tố quan trọng cho đào tạo và sử dụng các mô hình mạng thần kinh (neural-network).

Các công ty lớn và startup phát triển những phần mềm như chatbot hay chương trình tạo hình ảnh cần hàng trăm, hàng ngàn vi xử lý của Nvidia. Họ cần tự sắm phần cứng hoặc tận dụng sức mạnh chip thông qua điện toán đám mây.

Để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn, sẽ cần tới hàng trăm vi xử lý đồ hoạ (GPU). Những con chip phải có sức mạnh đủ xử lý hàng terabyte dữ liệu một cách nhanh chóng để nhận dạng mẫu. Tiếp đó, các GPU như A100 có nhiệm vụ sử dụng các thuật toán mô hình để “suy luận”, tạo ra văn bản, các dự đoán hoặc xác định đối tượng bên trong hình ảnh.

Điều này đồng nghĩa nhu cầu đối với A100 là rất lớn. Theo ước tính từ State of AI, hãng chuyên theo dõi các thực thể sử dụng A100 (không bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây), cách đây 1 năm, Stability AI chỉ có 32 chiếc A100, nhưng con số hiện tại đã lên hơn 5.400 GPU. Stability AI là công ty phát triển Stable Diffusion, công cụ tái tạo hình ảnh thu hút nhiều sự chú ý vào mùa thu năm ngoái, hiện đang được định giá hơn 1 tỷ USD.

Bước ngoặt chiến lược kinh doanh

Nvidia là nhà sản xuất chip được hưởng lợi từ xu hướng AI hiện nay. Đến nay, cổ phiếu Nvidia đã tăng 65%, vượt xa chỉ số S&P 500 và các cổ phiếu lĩnh vực bán dẫn khác.

CEO công ty, Jensen Huang, liên tục nhắc tới AI trong buổi báo cáo doanh thu, cho thấy sự bùng nổ của AI sẽ là trọng tâm trong chiến lược của công ty.

“Hoạt động xung quanh cơ sở hạ tầng AI mà chúng tôi xây dựng, đưa Hopper (tên mã của chip thế hệ mới H100) và Ampere (chip A100) vào sử dụng trong mô hình ngôn ngữ lớn đã tăng vọt trong 60 ngày qua”, Huang nói.“Không còn nghi ngờ gì nữa, bất kể kế hoạch ban đầu là gì, định hướng của công ty đã thay đổi mạnh mẽ dựa vào kết quả kinh doanh của 60 hay 90 ngày gần đây”.

Cuộc cạnh tranh mới

Nvidia không phải công ty duy nhất sản xuất GPU cho ứng dụng AI. AMD, Intel hay thậm chí các công ty đám mây như Google và Amazon cũng đang phát triển các vi xử lý được thiết kế riêng cho tác vụ AI.

Tuy nhiên, các công ty kể trên sẽ gặp nhiều thách thức đến từ “ông vua” đương nhiệm. Theo State of AI, đến hết tháng 12 năm ngoái, hơn 21.000 nghiên cứu nguồn mở về AI cho biết họ đang sử dụng phần cứng của Nvidia.

Phần lớn các chuyên gia đã sử dụng con chip V100, được Nvidia ra mắt từ năm 2017. Trong khi đó, A100, với sự tăng trưởng nhanh chóng, đang là phần cứng được sử dụng nhiều thứ ba của hãng, chỉ sau các GPU dành cho game thủ có giá dưới 1.500 USD.

A100 cũng là con chip nằm trong giới hạn xuất khẩu vì lý do quốc phòng. Năm ngoái, Nvidia cho biết chính phủ Mỹ yêu cầu phải có giấy phép đặc biệt nếu công ty này muốn bán A100 và H100 cho Trung Quốc, Hồng Kông và Nga.

Trước đây nhà sản xuất chip này đã phải thực hiện một số điều chỉnh trong sản phẩm dành cho thị trường Trung Quốc nhằm đáp ứng các yêu cầu về hạn chế xuất khẩu của Mỹ.

Hiện con chip có khả năng soán ngôi A100 là H100, người kế nhiệm của nó. A100 được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2020, trong khi đó H100 mới ra mắt vào năm ngoái và đang đi vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Thực tế, Nvidia đã ghi nhận doanh thu từ H100 cao hơn so với A100 dù con chip đời sau này có giá tiền đắt hơn trên mỗi chiếc.

Nvidia cho biết H100 là GPU trung tâm dữ liệu đầu tiên được hãng tối ưu hoá cho tác vụ biến đổi (transformer), một kỹ thuật ngày càng quan trọng trong ứng dụng AI hàng đầu.

Thế Vinh(Theo CNBC)

Intel và Nvidia bất đồng về tương lai vi xử lý

Từ đó tới nay, mạng xã hội của Musk đã bị Writer và 5 hãng khác khởi kiện. Các chủ nợ của Twitter bao gồm: Columbia REIT, chủ nhà tại San Francisco; nhà cung cấp dịch vụ vận chuyển máy bay tư nhân Private Jet Services; công ty sản xuất và lên kế hoạch sự kiện Blueprint Stuidos Trends; công ty tư vấn M&A Innisfree M&A; công ty cố vấn pháp lý cho Twitter trước khi Musk mua lại, And Analysis Group.

Theo Fortune, Twitter không trả tiền thuê nhà cho Columbia REIT khiến công ty bất động sản này vi phạm nghĩa vụ trả nợ vay. Ngoài ra, Twitter còn bị tố nợ tiền các hãng khác. Theo Platformer, nhân viên Twitter đột ngột bị cắt truy cập vào Slack trong tuần này do công ty không trả tiền cho Slack. Slack là nền tảng cộng tác và chat văn phòng của Salesfore.

Trong đơn kiện mới nhất nộp lên Tòa thượng thẩm California, Writer cho biết Twitter không trả 113.856 USD. Writer là công ty AI hỗ trợ nhân viên viết nội dung đáp ứng tiêu chuẩn của ông chủ liên quan đến thương hiệu, bản quyền và các quy định khác.

Theo Giáo sư tài chính Edith Hotchkiss đến từ Cao đẳng Boston, các tranh chấp không trả tiền như vậy không phổ biến. Chúng thường xảy ra ở các công ty chuẩn bị nộp đơn xin phá sản. Giáo sư tài chính Josh T. White, cựu chuyên gia kinh tế của SEC, đồng quan điểm. Theo ông White, ngay cả sau khi thực hiện các biện pháp cắt giảm chi phí quyết liệt, bao gồm sa thải quy mô lớn, cắt giảm phúc lợi và hạ tầng, Twitter có lẽ vẫn đang vật lộn để tạo ra dòng tiền tích cực để thanh toán các nghĩa vụ của mình.

“Không trả tiền và vi phạm hợp đồng rõ ràng là ‘báo động đỏ’ về khả năng công ty gặp khó khăn tài chính”, Giáo sư White giải thích.

(Theo CNBC)

Trở lại Đà Lạt lần này, tôi đã chọn người bạn đồng hành mới của mình là Galaxy S23 Ultra. Điểm làm tôi ấn tượng nhất trên chiếc máy này đến từ camera chính có độ phân giải lên đến 200 MP, con số cao nhất từ trước đến nay có trên một chiếc smartphone Samsung. Với độ phân giải cao, mẫu smartphone mới của Samsung hoàn toàn có thể cho ra hình ảnh với kích cỡ lớn như áp phích mà không bị vỡ nét.

Năm nay “gã khổng lồ công nghệ Hàn Quốc" không chỉ chạy đua về số độ phân giải lên đến 200 MP của cảm biến mà hãng còn nâng cao khả năng xử lý hình ảnh, cả trong điều kiện đủ sáng lẫn thiếu sáng, tốc độ chụp cũng có nhanh hơn phiên bản tiền nhiệm khá nhiều. 

Về khả năng thu phóng, Galaxy S23 Ultra vẫn kế thừa những điểm mạnh vốn có của dòng S như cho phép người dùng chụp, chuyển đổi ở các cỡ cảnh đa dạng khác nhau từ 0,6x, 1x, 3x, 10x, 30x và lên đến 100x. 

Galaxy S23 Ultra của Samsung đang thu hút nhiều sự chú ý nhờ camera 200-megapixel khủng, nhưng không kém cạnh thứ luôn thu hút mọi người nhớ đến Ultra (và dòng Note trước đó) chính là bút S Pen. Cây bút S Pen này vẫn sử dụng chung công nghệ cùng mạch tích hợp Wacom, độ trễ 2,8 mili giây. Công nghệ của Wacom IC sở hữu 480 mạch mỗi giây tích hợp cùng thuật toán đa điểm giúp dự đoán hướng đi tiếp theo của S Pen. Điều này giúp bạn không còn phải phụ thuộc vào sổ tay, tạo ra các bản phác thảo bản ghi nhớ dễ dàng.

Thêm vào đó, khả năng chụp đêm cũng được cải thiện đáng kể. Với không gian nhộn nhịp như quảng trường Lâm Viên Đà Lạt, đông đúc người qua lại, camera Galaxy S23 Ultra vẫn lấy nét nhanh chóng, nên ảnh cho ra sắc nét, không có tình trạng bị mờ hay nhoè ngay cả khi các chủ thể liên tục di chuyển. 

Chưa hết, sắc độ màu da người khi chụp chân dung vào ban đêm được Samsung Galaxy S23 Ultra làm tốt hơn rất nhiều so với thế hệ tiền nhiệm. Cụ thể, phần da người được làm trắng nhẹ, tự nhiên, không quá nhạt cũng không quá lố.

Quỳnh Anh