5 Động lực Đằng sau Sự Phát triển của Thị trường Điện toán Đám mây GPU

Đơn vị Xử lý Đồ họa (GPU) là các vi mạch máy tính chuyên dụng được thiết kế ban đầu để sử dụng trong lĩnh vực game, nhưng gần đây đã tìm thấy một “cuộc sống thứ hai” trên đám mây nhờ vào khả năng xử lý cao của chúng trong lĩnh vực máy tính hiệu suất cao.

GPU sử dụng xử lý song song để giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả và hiệu suất hơn nhiều so với phương pháp xử lý tuần tự của CPU.

Trong bức tranh tư duy này cho HIVE Digital, chúng ta sẽ tìm hiểu về năm động lực đằng sau sự phát triển của thị trường điện toán đám mây GPU.

1. Trí tuệ Nhân tạo

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn, như ChatGPT của OpenAI và Bard của Google, đã vượt qua hiệu suất của con người trong nhiều nhiệm vụ, một phần là do sử dụng các bộ dữ liệu đào tạo ngày càng lớn.

Năm 2008, một mô hình của NEC Laboratories sử dụng gói dữ liệu đào tạo với 6,33 x 10^8 (633 triệu) điểm dữ liệu. Đến năm 2023, một phòng thí nghiệm tại Abu Dhabi đã sử dụng một bộ dữ liệu đào tạo với 2,63 x 10^12 (2,63 nghìn tỷ) điểm dữ liệu, lớn hơn 10,000 lần so với 15 năm trước.

2. Xe Tự lái

Xe tự lái thu thập lượng lớn dữ liệu từ nhiều cảm biến trên xe – có thể là giữa 380 đến 5,100 terabytes mỗi năm – và việc tìm cách xử lý thông tin một cách hiệu quả đã là một trọng điểm quan trọng của các nhà sản xuất ô tô.

Một phương pháp, kết hợp sức mạnh xử lý trên xe với tài nguyên của đám mây, đã ngăn chặn các va chạm trong mô phỏng của các phương tiện di chuyển lên đến 45 mph, ngay cả khi độ trễ mạng lên đến 3 giây. Điều này được cải thiện lên đến 50 mph khi thời gian phản hồi của đám mây giảm xuống còn nửa giây.

3. Nghiên cứu Nâng cao

Quá trình phát triển thuốc hiện đại thường bắt đầu bằng việc chạy mô phỏng máy tính trên hàng triệu phân tử ứng cử để tìm kiếm những sự kết hợp tiềm năng để tiến xa đến thử nghiệm tại phòng thí nghiệm, một quy trình đòi hỏi chi phí cao.

Thường thì những hoạt động này chạy trên những nguồn lực máy tính hiệu suất cao khan hiếm mà có thể mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để hoàn thành. Một nghiên cứu gần đây sử dụng đám mây đã có thể hoàn thành một bộ dữ liệu điển hình trong khoảng hai ngày, tương đương với một siêu máy tính Tier 2.

4. Game Thế hệ Tiếp theo

Việc phát trực tuyến các trò chơi trên đám mây đem lại lợi nhuận lớn, với Microsoft gần đây chi ra một số tiền kinh khủng là 68,7 tỷ USD để mua lại nhà phát triển Call of Duty – Activision Blizzard và củng cố thị phần quan trọng của họ.

Theo các tài liệu được đệ trình cho Cơ quan Cạnh tranh và Thị trường Anh (U.K. Competition and Markets Authority), dịch vụ xCloud của Microsoft giữ 50-60% thị trường game trên đám mây toàn cầu vào năm 2022, gấp đôi so với Nvidia ở vị trí thứ hai. Ngược lại, dịch vụ Stadia của Google chỉ giữ dưới 5% thị trường khi họ chấm dứt hoạt động vào tháng 1 năm 2023.

5. Tính toán cận biên (Edge Computing)

Khi độ trễ trở nên quan trọng đối với một ứng dụng, khoảng cách ngắn nhất giữa đám mây và người dùng sẽ càng tốt. Đó là lý do tại sao Edge Computing – được đặt tên là vì xử lý xảy ra ở ‘rìa’ của mạng – đã trở nên quan trọng trong các ngành công nghiệp đa dạng như chăm sóc sức khỏe và xe tự động, nơi mỗi phần nhỏ của một giây đều quan trọng.

Kết luận

Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi thị trường đám mây GPU toàn cầu được dự kiến sẽ tăng từ 3,2 tỷ USD vào năm 2023 lên 25,5 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ suất tăng trưởng ấn tượng là 34,8%.

HIVE Digital xuất khẩu nguồn lực máy tính có nguồn gốc tái tạo đến khách hàng trên khắp thế giới, giúp đáp ứng nhu cầu của các công nghệ mới nổi như Trí tuệ Nhân tạo.

5 Động lực của sự phát triển Thị trường Điện toán Đám mây GPU - MyGPT