“Định luật Huang” là chất xúc tác giúp GPU Nvidia mạnh gấp 1000 lần trong thập kỷ qua

Nvidia cho rằng việc tiến trình phát triển không quan trọng nhiều bằng việc hiệu năng nội suy của GPU được cải thiện gấp 1000 lần trong thập kỷ qua.

Trong lúc mọi người đang bàn luận về chuyện “Định luật Moore” sắp tới có còn đúng hay không, thì các nhà khoa học của Nvidia đã có thêm một định luật mới mang tên “Định luật Huang”. Trong thập kỷ qua, hiệu năng xử lý AI của GPU Nvidia được cho là đã tăng gấp 1000 lần. Và “Định luật Huang” cho biết xu hướng này sẽ tiếp diễn trong tương lai.

Theo bài blog mà Nvidia công bố về “Định luật Huang”, cái mà Bill Dally – Trưởng bộ phận khoa học tại Nvidia – mô tả là “sự thay đổi mang tính kiến tạo về cách cải thiện hiệu năng của máy tính trong thời đại sau Định luật Moore” thực chất lại dựa trên sự khéo léo của con người là chủ yếu. Tố chất này hơi khó để thiết lập nên 1 cái định luật, nhưng Dally tin rằng biểu đồ bên dưới đây sẽ là khởi đầu của “Định luật Huang”.

Theo chia sẻ của Dally tại hội nghị Hot Chips 2023, biểu đồ ở trên cho thấy hiệu năng nội suy AI của GPU đã tăng gấp 1000 lần trong vòng 10 năm qua. Thú vị ở chỗ là không như “Định luật Moore”, việc thu nhỏ tiến trình không ảnh hưởng nhiều đến tiến độ của “Định luật Huang”.

Dally cho biết đội ngũ của mình đã tìm thấy nhiều hướng đi để cải thiện hiệu năng nội suy của AI, từ đó giúp “Định luật Huang” đi đúng tiến độ của nó.

Tóm tắt ý chính:

• Các nhà khoa học của Nvidia có thêm một định luật mới mang tên “Định luật Huang”
• Trong thập kỷ qua, hiệu năng xử lý AI của GPU Nvidia được cho là đã tăng gấp 1000 lần
• Và “Định luật Huang” cho biết xu hướng này sẽ tiếp diễn trong tương lai
• Không như “Định luật Moore”, việc thu nhỏ tiến trình không ảnh hưởng nhiều đến tiến độ của “Định luật Huang”

Nguồn: tom’s HARDWARE - Nvidia Outlines Jensen 'Huang's Law' of Computing