Các thành phần từ GPU đến TPU đến NVMe và PCIe 6.0 đã giúp tạo ra các cơ hội mới trong tự động hóa.
Trong nhiều năm, tự động hóa công nghiệp đã liên tục hưởng lợi từ những tiến bộ trong công nghệ robot và các giải pháp phần mềm tiên tiến để xử lý, phân tích và ra quyết định dữ liệu. Sự phát triển của phần mềm đã dẫn đến các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính cách mạng hơn trên nhiều phân khúc thị trường và ứng dụng. Tuy nhiên, hành trình không hề dễ dàng hay đơn giản.
CPU, GPU và TPU mở ra cánh cửa mới
Khi chúng ta nghĩ về những tiến bộ đạt được trong khả năng tính toán, CPU và GPU thường là những điều được quan tâm hàng đầu. CPU là lõi của một nền tảng điện toán, chịu trách nhiệm thực thi các hướng dẫn chương trình, chạy hệ điều hành và quản lý đầu vào và đầu ra (I/O) của hệ thống. Số lượng lõi trong một CPU điển hình đã tăng đều đặn cùng với tốc độ và băng thông bộ nhớ, góp phần vào sự gia tăng liên tục về hiệu suất.
Ngoài ra, CPU với hai loại lõi riêng biệt trên cùng một thiết bị đang trở nên sẵn có hơn. Ưu điểm của các lõi hiệu suất (P-core) và lõi hiệu quả (E-core) này là khối lượng công việc được phân phối dựa trên nhu cầu tài nguyên. Ví dụ, các tác vụ xử lý nền và nhẹ hơn được giao cho E-core, nhỏ hơn, hiệu quả hơn và phù hợp với các tác vụ cơ bản. Mặt khác, P-core giống như các lõi truyền thống và hướng đến hiệu suất. Chúng được sử dụng khi cần để xử lý các nhu cầu xử lý chuyên sâu như thị giác máy tính, chơi game và các tác vụ học máy.
Trong khi CPU là bộ xử lý chính, GPU được phát triển ban đầu để giảm bớt các tác vụ xử lý đồ họa và hiển thị từ CPU, đã phát triển thành công nghệ chủ đạo cho xử lý đồ họa và tính toán chuyên sâu. Các thiết bị GPU hiện đại chứa hàng nghìn lõi có khả năng chạy nhiều quy trình song song và lý tưởng để thực hiện nhiều tác vụ nhỏ hơn cùng một lúc. Chúng đã đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ sự phát triển rộng rãi của các khả năng AI do khả năng tăng tốc các tác vụ xử lý. Giống như CPU, công nghệ GPU đang tiến bộ theo hai hướng: với các thiết bị lớn hơn, có khả năng hơn làm trung tâm của các trung tâm dữ liệu, hệ thống chỉnh sửa video và đào tạo mô hình AI, và với các thiết bị nhỏ hơn, hiệu quả hơn cho phép triển khai xử lý mạnh mẽ tại biên và trong các hệ thống di động và robot.
Ngoài hai loại bộ xử lý chính, các đơn vị xử lý tensor (TPU) đang nhanh chóng thu hút sự chú ý trong các ứng dụng nhằm tận dụng học máy. Đúng như tên gọi, các bộ xử lý này được thiết kế đặc biệt và dành riêng để thực hiện các phép toán tensor để hỗ trợ tính toán mạng nơ-ron. TPU tiết kiệm điện hơn GPU và do thiết kế chuyên dụng của chúng, chúng có thể thực hiện các tác vụ đào tạo và suy luận nhanh hơn so với các đối tác GPU của chúng. Ngoài ra, TPU được tích hợp vào khung học máy TensorFlow, giảm bớt rào cản cho các nhà phát triển muốn tận dụng khả năng của chúng. TPU đại diện cho một công nghệ bộ xử lý đầy hứa hẹn, nâng cao hơn nữa khả năng hiệu suất của các hệ thống máy tính công nghiệp được sử dụng trong các ứng dụng AI. Chúng dự kiến sẽ phát triển và trưởng thành nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu của những phát triển phần mềm đó.
PCIe Cung Cấp Bước Nhảy Vọt Cho Truyền Dữ Liệu
Hiệu suất tính toán không thể chỉ phụ thuộc vào công nghệ vi xử lý. Dữ liệu cần có thể lưu thông từ các thiết bị đầu vào vào hệ thống và giữa các thiết bị trong hệ thống với tốc độ đủ để tối đa hóa hiệu suất của vi xử lý có sẵn. Nếu thiếu điều này, những bước tiến công nghệ sẽ trở nên vô nghĩa và lợi ích không thể đạt được. May mắn thay, các công nghệ cốt lõi khác của hệ thống máy tính cũng đang phát triển để hỗ trợ hệ sinh thái lớn hơn. Công nghệ data bus, bộ nhớ và lưu trữ đang dẫn đầu cuộc đua để cho phép hệ thống hoạt động nhanh hơn, hiệu quả hơn và tổng thể tốt hơn. Những yếu tố này, khi kết hợp với xử lý tiên tiến, tạo ra môi trường cần thiết để thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của AI, robot, thị giác máy tính, điện toán di động và điện toán biên.
Bus PCIe Đẩy Mạnh Truyền Dữ Liệu
Bus Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) là đường cao tốc cho gần như tất cả dữ liệu trong một máy tính cá nhân. Từ khi ra mắt cách đây gần 20 năm cho đến nay, PCIe vẫn là nền tảng của nhiều nền tảng máy tính và tạo điều kiện thuận lợi cho việc truyền dữ liệu nhanh chóng trong hệ thống. Phiên bản mới nhất, PCIe 6.0, được công bố vào năm 2021 và cung cấp băng thông hai chiều tổng cộng 256 GB/s. Điều này đảm bảo dữ liệu có thể di chuyển với tốc độ đủ để giữ cho bộ nhớ và vi xử lý hiện đại hoạt động tối đa năng suất. PCIe 6.0 là một bước tiến lớn cho các ứng dụng điện toán đám mây, AI và học máy, vì chúng cần kết nối và hiệu suất đáng tin cậy và mạnh mẽ trong khi thường xuyên đặt nhu cầu truyền dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn lên hệ thống. Bằng cách cho phép truy cập và truyền nhanh hơn đồng thời giảm thiểu thời gian nhàn rỗi, PCIe 6.0 cũng giảm thời gian suy luận và đào tạo.
Phát Triển Bộ Nhớ và Lưu Trữ
Với một số ngoại lệ, hầu hết dữ liệu đưa vào máy tính đều thông qua bộ nhớ hệ thống hoặc RAM. Bộ nhớ hệ thống có khả năng trở thành nút thắt cổ chai lớn đối với thông lượng và độ tin cậy của dữ liệu. Giống như bus PCIe và các giao diện ngoại vi khác, chúng ta vẫn tiếp tục thấy những tiến bộ trong công nghệ bộ nhớ để đảm bảo điều này không xảy ra. Ví dụ, bộ nhớ DDR4 (tốc độ dữ liệu kép 4) cho phép tốc độ lên đến 3200 MHz, tương đương với tốc độ truyền tối đa khoảng 25 GB/s — đủ nhanh cho hầu hết mọi tác vụ máy tính hiện đại.
Về độ tin cậy, nhiều nền tảng máy tính dành cho các ứng dụng biên và robot thường có kích thước và kiểu dáng nhỏ hơn. Để chống lại môi trường có nhiều bụi bẩn hoặc chất gây ô nhiễm, các hệ thống này ngày càng sử dụng kiến trúc không quạt, được niêm phong và làm mát bằng dẫn nhiệt. Bộ nhớ trước đây vốn dễ bị tổn thương trong một số ứng dụng này, nhưng may mắn thay những thách thức này cũng đang được giải quyết với sự ra đời gần đây của bộ nhớ DDR4 chịu nhiệt độ khắc nghiệt. Dải hoạt động an toàn từ -40°C đến 125°C cho phép tính toán hiệu năng cao trong môi trường hoạt động khắc nghiệt, nơi robot và hệ thống di động ngày càng được tận dụng để tăng cường an toàn cho người lao động.
Một trong những nút thắt cổ chai cuối cùng còn sót lại trong hiệu suất PC là vấn đề lưu trữ. Dù cho mục đích là lấy dữ liệu từ ổ cứng để xử lý, ghi dữ liệu đã xử lý lại vào ổ, lưu trữ lâu dài hay sử dụng trong tương lai, công nghệ ổ cứng truyền thống (HDD) và ổ cứng thể rắn (SSD) thường tụt hậu so với sự phát triển của bộ xử lý, bộ nhớ và data bus.
Sự ra đời của công nghệ Non-Volatile Memory Express (NVMe) kết hợp với kiến trúc SSD đã mang đến một bước nhảy vọt trong hiệu suất lưu trữ. Thời gian truy cập và truyền dữ liệu được cải thiện đáng kể, gần gấp 10 lần so với trước đây. Kết hợp với công nghệ bộ nhớ PCIe 6.0 và DDR4, điều này tạo thành một nền tảng đổi mới, khi được bổ sung bởi các thiết bị xử lý hiện đại, cung cấp cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và người dùng hiệu suất máy tính công nghiệp đủ mạnh để đáp ứng nhu cầu của các phần mềm thị giác máy tính, học máy và AI tiên tiến hiện nay.
Kích thước Nhỏ, Tốc Độ Cao
Với sự phát triển của phần cứng máy tính, các ứng dụng robot và thị giác máy tính ngày càng trở nên phức tạp hơn. Để đáp ứng nhu cầu này, các máy tính công nghiệp nhúng kích thước nhỏ với hiệu suất cao là giải pháp lý tưởng.
Các máy tính này có thể thu thập dữ liệu tốc độ cao qua các giao diện nhập liệu hiện đại, kết hợp với xử lý và ra quyết định theo thời gian thực. Điều này cho phép các ứng dụng quan trọng và nhạy cảm về thời gian được hỗ trợ thêm bằng khả năng robot, thay thế cho sự tham gia của con người.
Ngoài ra, các máy tính này còn có thể được sử dụng trong các ứng dụng mô phỏng và song sinh kỹ thuật số. Trong các ứng dụng này, dữ liệu thực được sử dụng để tạo ra môi trường mô phỏng giống như thực tế. Điều này giúp các nhà sản xuất và kỹ sư có thể đánh giá tác động của các thay đổi đối với hệ thống mà không cần thực hiện các thay đổi thực tế.
Mở Rộng Không Gian Tự Động Hóa
Khả năng sử dụng các thuật toán và phần mềm phức tạp hơn sẽ tiếp tục mở ra cánh cửa cho tự động hóa và mở rộng thị trường tổng thể. Điều này có thể dẫn đến tăng năng suất, an toàn và chất lượng sản phẩm.
Tóm lại, các máy tính công nghiệp nhúng kích thước nhỏ với hiệu suất cao đang đóng một vai trò quan trọng trong việc mở rộng không gian tự động hóa.
Nguồn: theo Nathan Hepp
