NPU vs ASIC khác gì nhau? Mối quan hệ và ứng dụng trong hệ thống AI

Một chip AI được gọi là NPU trong tài liệu này nhưng lại được xếp vào nhóm ASIC trong tài liệu khác dễ khiến người đọc băn khoăn về sự khác biệt. Thực tế, hai tên gọi mô tả những khía cạnh khác nhau của phần cứng và có thể cùng chỉ một bộ xử lý. Cùng Viettel IDC làm rõ NPU vs ASIC để hiểu đúng mối quan hệ này và đánh giá từng giải pháp theo khả năng chạy mô hình, hiệu năng và chi phí triển khai.

NPU vs ASIC khác nhau thế nào? NPU có phải ASIC không?

Để hiểu NPU và ASIC khác nhau như thế nào, cần phân biệt chức năng xử lý của NPU với mục đích thiết kế của ASIC. Một chip NPU cũng có thể là ASIC khi được thiết kế chuyên biệt để xử lý các phép tính của mạng nơ-ron.

ASIC là gì?

ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) là vi mạch được thiết kế chuyên biệt cho một ứng dụng hoặc nhóm tác vụ cụ thể. Các khối tính toán, bộ nhớ và đường truyền dữ liệu trên chip được bố trí theo yêu cầu của ứng dụng, nhằm tối ưu tốc độ xử lý và điện năng tiêu thụ. ASIC được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như thiết bị mạng, khai thác tiền mã hóa và xử lý AI. 

Ví dụ, TPU do Google phát triển là một ASIC chuyên tăng tốc các phép tính của mô hình học máy, đặc biệt là nhân ma trận. TPU phục vụ huấn luyện và suy luận AI, đồng thời sử dụng trình biên dịch XLA để chuyển các phép tính của mô hình thành mã thực thi trên chip.

NPU là gì?

NPU (Neural Processing Unit) là bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các phép tính trong mạng nơ-ron nhân tạo, như nhân ma trận và tích chập. Nhờ thực hiện nhiều phép tính song song, NPU hỗ trợ xử lý các tác vụ như nhận diện hình ảnh, nhận dạng giọng nói và suy luận mô hình ngôn ngữ. NPU có thể là một ASIC khi được chế tạo thành chip chuyên dụng để xử lý mạng nơ-ron, hoặc được tích hợp thành một khối xử lý bên trong ASIC lớn hơn. Không phải mọi ASIC đều là NPU, vì ASIC còn phục vụ nhiều mục đích khác ngoài AI.

So sánh NPU và ASIC khác nhau như thế nào?

Mục đích thiết kế

NPU được thiết kế để tăng tốc các phép tính của mạng nơ-ron, đặc biệt là nhân ma trận và tích chập. Các khối tính toán và bộ nhớ được tổ chức để xử lý hiệu quả những phép toán này, phục vụ các ứng dụng như nhận diện hình ảnh, xử lý giọng nói và suy luận mô hình ngôn ngữ. 

ASIC được thiết kế theo yêu cầu của một ứng dụng hoặc nhóm tác vụ cụ thể, với phạm vi rộng hơn AI. Chẳng hạn, ASIC trong thiết bị mạng phục vụ xử lý gói tin, còn ASIC dành cho AI tập trung tăng tốc tính toán mô hình. Khi được thiết kế chuyên biệt cho mạng nơ-ron, một ASIC cũng đảm nhiệm vai trò NPU. Vì vậy trên thực tế, mục đích thiết kế của NPU và ASIC có sự tương đồng nhất định.

Khả năng tương thích và cập nhật mô hình

Khả năng cập nhật mô hình phụ thuộc vào các phép toán, định dạng dữ liệu và công cụ phần mềm mà chip hỗ trợ. Với NPU, nhà phát triển được thay đổi trọng số hoặc triển khai mô hình mới nếu vẫn đáp ứng các yêu cầu của phần cứng. Chẳng hạn, Arm Ethos-U85 hỗ trợ cả CNN và Transformer, cho phép phục vụ nhiều bài toán AI tương thích trên cùng thiết kế NPU.

Với ASIC AI, mạch tính toán được cố định sau khi sản xuất, nhưng điều đó không có nghĩa mô hình AI cũng bị cố định theo. Một thiết kế hỗ trợ nhiều phép toán mạng nơ-ron vẫn chạy được các mô hình khác nhau thông qua phần mềm; thiết kế chỉ tối ưu cho phạm vi tác vụ hẹp sẽ hạn chế hơn khi yêu cầu thay đổi.

Hiệu năng thực tế và hiệu quả năng lượng

Hiệu năng NPU và ASIC cần được đánh giá trên cùng mô hình, độ chính xác và điều kiện vận hành. Với tác vụ AI chạy liên tục trên thiết bị, NPU được thiết kế để tăng tốc suy luận trong giới hạn điện năng và bộ nhớ của hệ thống. Arm từng công bố Ethos-U85 đạt tối đa 4 TOPS tại 1 GHz, đồng thời cải thiện hiệu quả năng lượng 20% so với thế hệ tiền nhiệm.

Với mô hình lớn cần xử lý nhiều phép nhân ma trận, ASIC AI như Google TPU được thiết kế để đáp ứng khối lượng tính toán ở quy mô trung tâm dữ liệu. TPU sử dụng các khối tính toán ma trận chuyên dụng, bộ nhớ băng thông cao và khả năng kết nối nhiều chip để phục vụ huấn luyện, suy luận. Trong trường hợp này, thế mạnh nằm ở năng lực xử lý mô hình lớn và mở rộng hệ thống.

Chi phí mua, thuê và tự phát triển chip

Mua hoặc thuê giải pháp NPU có sẵn giúp doanh nghiệp triển khai AI mà không phải tự thiết kế chip. Khi mua thiết bị, ngân sách gồm phần cứng, tích hợp phần mềm, điện năng và bảo trì; khi thuê hạ tầng, chi phí chuyển sang phí dịch vụ theo cấu hình và thời gian sử dụng. 

Tự phát triển ASIC đòi hỏi ngân sách ban đầu lớn cho thiết kế, kiểm chứng, chế tạo thử và xây dựng phần mềm hỗ trợ. Nếu sản xuất ít chip, khoản đầu tư này phân bổ trên mỗi sản phẩm sẽ cao; khi sản lượng tăng, chi phí phát triển trên mỗi chip giảm xuống. 

Ví dụ, một hãng sản xuất camera AI hàng loạt có cơ sở để đánh giá ASIC tích hợp NPU riêng nhằm đáp ứng yêu cầu về kích thước, điện năng và giá thành. Ngược lại, với dự án chỉ triển khai vài máy chủ AI, mua hoặc thuê phần cứng có sẵn tránh được toàn bộ quy trình phát triển chip và rút ngắn thời gian đưa ứng dụng vào vận hành.

Lựa chọn phần cứng AI NPU vs ASIC theo nhu cầu triển khai

Lựa chọn phần cứng AI NPU vs ASIC cần bắt đầu từ mô hình cần chạy, quy mô sử dụng và ngân sách triển khai. Do NPU cũng được triển khai dưới dạng ASIC, doanh nghiệp nên đối chiếu các giải pháp cụ thể theo từng nhu cầu.

- Chạy AI trên thiết bị: Ưu tiên NPU tích hợp khi ứng dụng cần xử lý hình ảnh, giọng nói hoặc mô hình ngôn ngữ ngay tại chỗ. Cấu hình được chọn phải đủ bộ nhớ, hỗ trợ các phép toán của mô hình và đáp ứng giới hạn điện năng của thiết bị.

- Triển khai chatbot hoặc xử lý tài liệu trên máy chủ: Chọn bộ tăng tốc NPU hoặc ASIC AI có sẵn dựa trên khả năng chạy mô hình, độ trễ và số yêu cầu đồng thời. Với dự án thử nghiệm, thuê hạ tầng giúp kiểm chứng hiệu quả trước khi đầu tư thiết bị.

- Huấn luyện mô hình lớn: Ưu tiên nền tảng được thiết kế cho huấn luyện phân tán, có bộ nhớ băng thông cao và kết nối nhiều chip. 

- Sản xuất thiết bị AI số lượng lớn: Cân nhắc ASIC tùy biến, bao gồm phương án tích hợp NPU, khi phần cứng thương mại chưa đáp ứng yêu cầu về kích thước, điện năng hoặc tính năng.

Triển khai AI trên hạ tầng chuyên dụng với Viettel Cloud NPU

Sau khi xác định mô hình và yêu cầu xử lý, doanh nghiệp cần một môi trường thực tế để kiểm chứng lựa chọn phần cứng. Viettel Cloud NPU cung cấp máy chủ ảo tích hợp card Qualcomm Cloud AI 100, phục vụ các bài toán suy luận AI như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI tạo sinh. 

Dịch vụ hỗ trợ phân bổ AI Core cho từng mô hình và điều phối tài nguyên qua Scheduler, giúp chủ động tổ chức nhiều mô hình tương thích trên cùng hạ tầng. Với hình thức thuê trên đám mây, doanh nghiệp tiếp cận năng lực xử lý chuyên dụng mà không phải đầu tư máy chủ ban đầu, đồng thời có cơ sở đánh giá hiệu năng và chi phí trước khi mở rộng triển khai.

Xem thêm chi tiết tại: https://viettelidc.com.vn/viettel-cloud-npu

Kết luận

Qua bài viết, bạn đã phân biệt được NPU vs ASIC và hiểu vì sao một bộ xử lý NPU cũng được xếp vào nhóm ASIC. Lựa chọn phần cứng AI cần dựa trên khả năng đáp ứng của từng sản phẩm với mô hình, yêu cầu hiệu năng và ngân sách triển khai. Hãy kiểm chứng các yếu tố này bằng thử nghiệm thực tế trước khi quyết định đầu tư.