Tác giả: Tiến sĩ Assad Abbas
5 tháng 6 năm 2024

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc, chuyển đổi các ngành công nghiệp từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Tuy nhiên, khi các tổ chức và nhà nghiên cứu phát triển các mô hình tiên tiến hơn, họ phải đối mặt với những thách thức đáng kể do kích thước và yêu cầu tính toán lớn của chúng. Các mô hình AI được dự đoán sẽ vượt quá 100 nghìn tỷ tham số, đẩy giới hạn của khả năng phần cứng hiện tại.

Việc huấn luyện các mô hình khổng lồ này đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán đáng kể, thường tiêu tốn hàng trăm giờ GPU. Việc triển khai các mô hình như vậy trên các thiết bị biên hoặc trong các môi trường bị giới hạn tài nguyên càng gây thêm các thách thức liên quan đến tiêu thụ năng lượng, sử dụng bộ nhớ và độ trễ. Những vấn đề này có thể cản trở sự phổ biến rộng rãi của các công nghệ AI.

Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu và chuyên gia đang hướng tới các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình và tối ưu hóa hiệu quả. Lượng tử hóa mô hình giảm độ chính xác của trọng số và các hoạt động của mô hình, giúp giảm đáng kể việc sử dụng bộ nhớ và tăng tốc độ suy luận.

Nhu Cầu Tăng Cao Về Hiệu Suất Trong AI

Các chi phí đáng kể và sự tiêu thụ tài nguyên liên quan đến việc huấn luyện các mô hình như GPT-4 đặt ra những trở ngại lớn. Hơn nữa, việc triển khai các mô hình này lên các thiết bị có tài nguyên hạn chế hoặc thiết bị biên dẫn đến những thách thức như giới hạn bộ nhớ và vấn đề độ trễ, khiến việc thực hiện trực tiếp trở nên không khả thi. Bên cạnh đó, các hệ quả môi trường từ các trung tâm dữ liệu tiêu tốn nhiều năng lượng phục vụ cho các hoạt động AI cũng làm dấy lên lo ngại về tính bền vững và lượng khí thải carbon.

Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, xe tự hành, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhu cầu về các mô hình AI hiệu quả đang gia tăng. Trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình này cải thiện hình ảnh y tế, chẩn đoán bệnh, và phát hiện thuốc, đồng thời hỗ trợ y tế từ xa và theo dõi bệnh nhân từ xa. Trong tài chính, chúng cải thiện giao dịch thuật toán, phát hiện gian lận, và đánh giá rủi ro tín dụng, cho phép ra quyết định theo thời gian thực và giao dịch tần suất cao. Tương tự, xe tự hành dựa vào các mô hình hiệu quả để phản ứng theo thời gian thực và đảm bảo an toàn. Đồng thời, trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các ứng dụng như chatbot, trợ lý ảo, và phân tích cảm xúc hưởng lợi, đặc biệt trên các thiết bị di động với bộ nhớ hạn chế.

Tối ưu hóa các mô hình AI là điều cần thiết để đảm bảo khả năng mở rộng, hiệu quả về chi phí và tính bền vững. Bằng cách phát triển và triển khai các mô hình hiệu quả, các tổ chức có thể giảm thiểu chi phí vận hành và phù hợp với các sáng kiến toàn cầu về biến đổi khí hậu. Hơn nữa, sự linh hoạt của các mô hình hiệu quả cho phép chúng được triển khai trên các nền tảng đa dạng, từ các thiết bị biên đến các máy chủ đám mây, tối đa hóa khả năng tiếp cận và tiện ích trong khi giảm thiểu tác động môi trường.

Hiểu Về Lượng Tử Hóa Mô Hình

Lượng tử hóa mô hình là một kỹ thuật cơ bản để giảm dung lượng bộ nhớ và yêu cầu tính toán của các mô hình mạng nơron. Bằng cách chuyển đổi các giá trị số có độ chính xác cao, thường là các số dấu phẩy động 32-bit, thành các định dạng có độ chính xác thấp hơn như số nguyên 8-bit, lượng tử hóa giảm đáng kể kích thước mô hình mà không làm giảm hiệu suất. Về bản chất, nó giống như nén một tệp lớn thành một tệp nhỏ hơn, tương tự như việc đại diện một hình ảnh với ít màu sắc hơn mà không làm giảm chất lượng hình ảnh.

Có hai phương pháp chính để lượng tử hóa: lượng tử hóa sau huấn luyện và huấn luyện nhận thức lượng tử hóa.

Lượng tử hóa sau huấn luyện xảy ra sau khi huấn luyện mô hình bằng độ chính xác đầy đủ. Trong quá trình suy luận, các trọng số và các hoạt động được chuyển đổi sang các định dạng có độ chính xác thấp hơn, dẫn đến tính toán nhanh hơn và sử dụng bộ nhớ giảm. Phương pháp này lý tưởng để triển khai trên các thiết bị biên và ứng dụng di động, nơi mà hạn chế về bộ nhớ là rất quan trọng.

Ngược lại, huấn luyện nhận thức lượng tử hóa liên quan đến việc huấn luyện mô hình với nhận thức về lượng tử hóa ngay từ đầu. Trong quá trình huấn luyện, mô hình gặp các biểu diễn lượng tử hóa của trọng số và các hoạt động, đảm bảo tính tương thích với các mức lượng tử hóa. Cách tiếp cận này duy trì độ chính xác của mô hình ngay cả sau khi lượng tử hóa, tối ưu hóa hiệu suất cho các kịch bản triển khai cụ thể.

Lợi ích của lượng tử hóa mô hình là đa dạng. Ví dụ:

• Các mô hình lượng tử hóa thực hiện các tính toán hiệu quả hơn và rất quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như trợ lý giọng nói và xe tự hành, dẫn đến phản hồi nhanh hơn và trải nghiệm người dùng tốt hơn.
• Ngoài ra, kích thước mô hình nhỏ hơn giảm tiêu thụ bộ nhớ trong quá trình triển khai, làm cho chúng phù hợp hơn với các thiết bị biên có RAM hạn chế.
• Hơn nữa, các mô hình lượng tử hóa tiêu thụ ít năng lượng hơn trong quá trình suy luận, góp phần vào hiệu quả năng lượng và hỗ trợ các sáng kiến bền vững trong các công nghệ AI.

Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Hiệu Suất

Tối ưu hóa hiệu suất là yếu tố cơ bản trong phát triển AI, đảm bảo không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tăng cường khả năng mở rộng trong các ứng dụng khác nhau. Trong số các kỹ thuật tối ưu hóa, việc cắt tỉa nổi lên như một chiến lược mạnh mẽ liên quan đến việc loại bỏ có chọn lọc các thành phần từ mạng nơron.

Cắt tỉa có cấu trúc nhắm vào các nơron, kênh, hoặc toàn bộ lớp, hiệu quả giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ suy luận. Cắt tỉa không có cấu trúc tăng cường trọng số cá nhân, dẫn đến ma trận trọng số thưa và tiết kiệm bộ nhớ đáng kể. Đáng chú ý, việc triển khai cắt tỉa của Google trên BERT đã giảm kích thước đáng kể 30—40% với sự giảm thiểu tối thiểu về độ chính xác, từ đó hỗ trợ triển khai nhanh chóng hơn.

Một kỹ thuật khác, chưng cất kiến thức, cung cấp một con đường để nén kiến thức từ một mô hình lớn, chính xác vào một mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn. Quá trình này duy trì hiệu suất trong khi giảm tải tính toán và cho phép suy luận nhanh hơn, điều này đặc biệt rõ ràng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các mô hình nhỏ hơn được chưng cất từ BERT hoặc GPT và trong thị giác máy tính với các mô hình nhẹ hơn được chưng cất từ ResNet hoặc VGG.

Tương tự, tăng tốc phần cứng, điển hình là các GPU A100 của NVIDIA và TPUv4 của Google, tăng cường hiệu quả AI bằng cách tăng tốc độ huấn luyện và triển khai các mô hình quy mô lớn. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như cắt tỉa, chưng cất kiến thức, và tăng tốc phần cứng, các nhà phát triển có thể tối ưu hóa tinh chỉnh hiệu suất mô hình, hỗ trợ triển khai trên các nền tảng khác nhau. Ngoài ra, những nỗ lực này hỗ trợ các sáng kiến bền vững bằng cách giảm tiêu thụ năng lượng và chi phí liên quan trong cơ sở hạ tầng AI.

Đổi Mới Trong Lượng Tử Hóa và Tối Ưu Hóa

Các đổi mới trong lượng tử hóa và tối ưu hóa thúc đẩy những tiến bộ đáng kể về hiệu suất AI. Huấn luyện độ chính xác hỗn hợp cân bằng giữa độ chính xác và hiệu quả thông qua các độ chính xác số khác nhau trong quá trình huấn luyện mạng nơron. Kỹ thuật này sử dụng độ chính xác cao (ví dụ: số dấu phẩy động 32-bit) cho trọng số mô hình và độ chính xác thấp (ví dụ: số dấu phẩy động 16-bit hoặc số nguyên 8-bit) cho các hoạt động trung gian, giảm tiêu thụ bộ nhớ và tăng tốc độ tính toán. Kỹ thuật này đặc biệt hiệu quả trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các phương pháp thích ứng tối ưu hóa độ phức tạp của mô hình dựa trên các đặc điểm của dữ liệu đầu vào, điều chỉnh linh hoạt kiến trúc hoặc tài nguyên trong quá trình suy luận để đảm bảo hiệu suất tối ưu mà không làm giảm độ chính xác. Ví dụ, trong thị giác máy tính, các phương pháp thích ứng cho phép xử lý hiệu quả các hình ảnh độ phân giải cao trong khi phát hiện đối tượng chính xác.

AutoML và điều chỉnh siêu tham số tự động hóa các khía cạnh quan trọng của phát triển mô hình, khám phá không gian siêu tham số để tối đa hóa độ chính xác mà không cần điều chỉnh thủ công rộng rãi. Tương tự, Tìm kiếm Kiến trúc Mạng nơron (Neural Architecture Search) tự động hóa thiết kế các kiến trúc mạng nơron, cắt tỉa các mô hình không hiệu quả và thiết kế các kiến trúc tối ưu cho các nhiệm vụ cụ thể, điều này rất quan trọng cho các môi trường hạn chế tài nguyên.

Những đổi mới này biến đổi phát triển AI, cho phép triển khai các giải pháp tiên tiến trên nhiều thiết bị và ứng dụng đa dạng. Bằng cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình, chúng cải thiện hiệu suất, khả năng mở rộng và tính bền vững, giảm tiêu thụ năng lượng và chi phí trong khi duy trì mức độ chính xác cao.

Xu Hướng Mới Nổi và Hệ Quả Tương Lai trong Tối Ưu Hóa AI

Trong tối ưu hóa AI, các xu hướng mới nổi đang định hình tương lai của hiệu suất mô hình. Lượng tử hóa thưa kết hợp lượng tử hóa với các biểu diễn thưa, bằng cách xác định và lượng tử hóa chỉ các phần quan trọng của mô hình, hứa hẹn mang lại hiệu quả cao hơn và những tiến bộ trong phát triển AI. Các nhà nghiên cứu cũng đang khám phá ứng dụng của lượng tử hóa ngoài mạng nơron, chẳng hạn như trong các thuật toán học tăng cường và cây quyết định, nhằm mở rộng lợi ích của nó.

Triển khai AI hiệu quả trên các thiết bị biên, thường có tài nguyên hạn chế, ngày càng trở nên quan trọng. Lượng tử hóa cho phép hoạt động trơn tru ngay cả trong các môi trường hạn chế tài nguyên này. Ngoài ra, sự xuất hiện của mạng 5G với độ trễ thấp và băng thông cao càng nâng cao khả năng của các mô hình được lượng tử hóa. Điều này hỗ trợ xử lý theo thời gian thực và đồng bộ hóa giữa thiết bị biên và đám mây, hỗ trợ các ứng dụng như lái xe tự động và thực tế tăng cường.

Ngoài ra, tính bền vững vẫn là một mối quan tâm quan trọng trong phát triển AI. Các mô hình tiết kiệm năng lượng, được hỗ trợ bởi lượng tử hóa, phù hợp với các nỗ lực toàn cầu nhằm chống biến đổi khí hậu. Hơn nữa, lượng tử hóa giúp dân chủ hóa AI, làm cho các công nghệ tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn ở những khu vực có nguồn lực hạn chế. Điều này khuyến khích sự đổi mới, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và tạo ra tác động xã hội rộng rãi hơn, hướng tới một tương lai công nghệ toàn diện hơn.

Kết Luận

Tóm lại, những tiến bộ trong lượng tử hóa mô hình và tối ưu hóa hiệu suất đang cách mạng hóa lĩnh vực AI. Các kỹ thuật này cho phép phát triển các mô hình AI mạnh mẽ không chỉ chính xác mà còn thực tiễn, có khả năng mở rộng và bền vững.

Lượng tử hóa tạo điều kiện triển khai các giải pháp AI trên nhiều thiết bị và ứng dụng đa dạng bằng cách giảm chi phí tính toán, sử dụng bộ nhớ và tiêu thụ năng lượng. Hơn nữa, việc dân chủ hóa AI thông qua lượng tử hóa thúc đẩy sự đổi mới, tăng trưởng kinh tế và tác động xã hội, mở đường cho một tương lai toàn diện và công nghệ tiên tiến hơn.