Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã được ứng dụng vào các công việc phát triển tối ưu và tự động hóa các lĩnh vực khác nhau. Để thích ứng được với sự phát triển này, IC kỹ thuật số dành riêng cho AI (“AI-specific digital ICs”) đã trở thành trung tâm của cuộc cách mạng trong xây dựng hạ tầng AI.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về sự phát triển của IC AI, đặc biệt là trong các ứng dụng AI biên (“Edge AI”). Đây là lĩnh vực đang thu hút rất nhiều sự quan tâm nhờ khả năng xử lý tự động và độ độc lập cao của nó.

Từ khóa: AI biên (Edge AI), IC kỹ thuật số dành riêng cho AI, Deep learning (Học sâu), Chip AI, Thị trường AI 2025.

IC kỹ thuật số dành riêng cho AI là gì?

IC kỹ thuật số dành riêng cho AI (Artificial Intelligence Digital Integrated Circuits) là những vi mạch được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), như học sâu (deep learning), nhận dạng hình ảnh, phân tích dữ liệu lớn, và nhận dạng giọng nói. Những vi mạch này khác biệt hoàn toàn so với các vi xử lý tổng hợp như CPU và GPU nhờ vào việc được tối ưu hóa cho các tác vụ tính toán đặc thù của AI, giúp cải thiện tốc độ xử lý, độ chính xác và hiệu quả năng lượng.

Thị trường AI toàn cầu đang phát triển mạnh mẽ, dự kiến đạt 390,9 tỷ USD vào năm 2025, với tốc độ tăng trưởng hàng năm 42% từ 2020 đến 2025, theo báo cáo của Markets and Markets. Các ngành như chăm sóc sức khỏe, giao thông và sản xuất thông minh dẫn đầu trong việc ứng dụng AI, đặc biệt trong thiết bị IoT và hệ thống biên. Điều này tạo ra nhu cầu ngày càng cao đối với các IC AI, giúp xử lý AI trực tiếp tại biên, giảm độ trễ và sự phụ thuộc vào máy chủ từ xa.

Với sự phát triển này, thị trường IC AI hứa hẹn sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ, mở ra cơ hội lớn cho các nhà sản xuất và các công ty công nghệ tiên tiến trong việc phát triển các vi mạch AI tối ưu cho các ứng dụng hiện đại.

Vai trò của IC AI trong các ứng dụng AI biên

Đối với AI Biên (“Edge AI”), các chip chuyên dụng đóng vai trò quan trọng vì chúng có khả năng thực hiện các tác vụ trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên các thiết bị biên (như điện thoại thông minh, thiết bị IoT, máy bay không người lái, máy ảnh thông minh và xe tự hành) thay vì dựa vào máy chủ đám mây. Mục tiêu chính của các chip AI biên này là giảm thiểu độ trễ, tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực tại nguồn.

Yêu cầu về IC trong AI biên

• Xử lý nhanh chóng: Các chip AI có khả năng xử lý các tác vụ tính toán phức tạp liên quan đến học sâu (deep learning) và học máy (machine learning) ngay tại thiết bị, giúp giảm độ trễ so với việc gửi dữ liệu về trung tâm xử lý.

• Tiết kiệm băng thông: Việc xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị giúp giảm bớt nhu cầu truyền tải dữ liệu lớn lên các máy chủ hoặc đám mây, từ đó tiết kiệm băng thông và chi phí truyền tải.

• Tiết kiệm năng lượng: Các chip AI dành cho ứng dụng biên được thiết kế để tiết kiệm năng lượng, giúp các thiết bị di động, IoT hoặc hệ thống tự động hóa hoạt động lâu dài mà không cần nguồn năng lượng quá lớn.

Tăng tính bảo mật: Xử lý dữ liệu tại điểm thu thập giúp giảm rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư, vì thông tin không cần phải truyền qua các mạng bên ngoài, giảm nguy cơ bị tấn công.

Một số công nghệ chip AI sử dụng cho ứng dụng biên:

• NVIDIA Jetson: NVIDIA cung cấp các dòng sản phẩm như Jetson Nano, Jetson Xavier, và Jetson Orin dành cho các ứng dụng AI trong biên. Những chip này hỗ trợ mạnh mẽ các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, thị giác máy tính, và các tác vụ học máy với hiệu suất cao và khả năng tiết kiệm năng lượng.

• Google Coral: Google cung cấp các chip Edge TPU (Tensor Processing Unit) cho các thiết bị biên. Các chip này được tối ưu hóa cho các tác vụ học sâu và học máy, đặc biệt là các mô hình học máy đã được huấn luyện sẵn, giúp chạy các ứng dụng AI hiệu quả trên các thiết bị biên nhỏ gọn.

• Intel Movidius: Intel Movidius cung cấp các vi xử lý chuyên dụng cho các ứng dụng AI với khả năng xử lý hình ảnh và video trực tiếp tại thiết bị.  Được sử dụng trong các thiết bị như camera thông minh, robot, và các ứng dụng IoT.

‍• Qualcomm AI Engine: Qualcomm tích hợp công nghệ AI vào các chip Snapdragon, giúp tăng cường khả năng xử lý AI trong các thiết bị di động và các ứng dụng IoT. Snapdragon AI Engine cung cấp khả năng học máy và nhận diện hình ảnh trực tiếp trên các thiết bị di động, hỗ trợ các ứng dụng như nhận diện giọng nói và dịch ngôn ngữ.

‍• Apple Neural Engine: Các dòng chip Apple như A13, A14, và A15 tích hợp Neural Engine, giúp tối ưu hóa các tác vụ AI như nhận dạng hình ảnh và giọng nói trực tiếp trên iPhone, iPad và các thiết bị khác.

Thách thức và hướng phát triển

• Tính phức tạp trong thiết kế: Việc thiết kế các vi mạch AI đòi hỏi chuyên môn cao với các quy trình phát triển tốn nhiều chi phí.

• Đáp ứng phần cứng: Các IC cố định như ASIC có khả năng bị giới hạn trong việc nâng cấp phần cứng, đòi hỏi sự đổi mới liên tục để bắt kịp với AI đang thay đổi nhanh chóng.

• Hướng đi mới: Các xu hướng như đệm AI, FPGA tích hợp AI, và các công nghệ AI neuromorphic hứa hẹn tăng tính linh hoạt và hiệu suất.

Tích hợp AI biên vào các hệ thống tương lai

a. Thương mại và bán lẻ

Cửa hàng thông minh: AI biên có thể giúp nhận diện và phân tích hành vi khách hàng trong cửa hàng bán lẻ, tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm, theo dõi lượng hàng tồn kho, và cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm.

Thanh toán tự động: AI biên có thể giúp xác nhận thanh toán tự động qua nhận diện khuôn mặt hoặc mã vạch mà không cần có sự can thiệp của nhân viên.

b. Xe tự lái và giao thông thông minh

Hệ thống lái xe tự động: Các phương tiện tự lái có thể sử dụng AI biên để xử lý các tín hiệu từ các cảm biến như radar, lidar, và camera, giúp nhận diện đối tượng, xác định khoảng cách và đưa ra quyết định lái xe mà không cần phải truyền tải dữ liệu về các máy chủ trung tâm.

Giao thông thông minh: AI biên có thể giúp tối ưu hóa điều phối giao thông tại các nút giao bằng cách phân tích dữ liệu trực tiếp từ các cảm biến và camera.

c. Phân tích hình ảnh và nhận diện khuôn mặt

Camera an ninh thông minh: AI biên giúp phân tích hình ảnh trực tiếp từ camera an ninh, nhận diện khuôn mặt, và phát hiện hành vi đáng ngờ mà không cần phải truyền tải video về máy chủ. Điều này giúp giảm độ trễ và tăng bảo mật dữ liệu.

Giám sát giao thông: AI biên có thể sử dụng camera và cảm biến để giám sát giao thông, nhận diện biển số xe và phân tích tình trạng giao thông mà không cần kết nối với các hệ thống trung tâm.

d. Phân tích dữ liệu và bảo mật mạng

Bảo mật mạng (Edge Security): AI biên có thể phân tích lưu lượng mạng trực tiếp trên các thiết bị biên để phát hiện các mối đe dọa bảo mật như phần mềm độc hại, xâm nhập trái phép hoặc tấn công từ chối dịch vụ (DDoS).

Phân tích an ninh mạng: AI biên có thể giúp phân tích và phản hồi ngay lập tức với các mối đe dọa, giúp bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các tấn công.

Kết luận

Sự phát triển của IC AI, đặc biệt trong ứng dụng AI biên, đang thay đổi mạnh mẽ nhiều ngành công nghiệp, tạo nền tảng cho các bước tiến AI tương lai. Để tận dụng AI biên, cần đầu tư nghiên cứu IC AI và đổi mới công nghệ nhằm đáp ứng yêu cầu kỹ thuật số ngày càng cao. IC AI biên, với sự hỗ trợ từ công nghệ tiên tiến, có thể thúc đẩy tiến bộ vượt xa dự đoán hiện tại, trở thành cầu nối cho một thế giới thông minh, hiệu quả và bền vững hơn.

‍