Từ một nhóm nhỏ tập trung vào đồ họa, phòng nghiên cứu của Nvidia chuyển mình thành bệ phóng cho những công nghệ góp phần định hình kỷ nguyên AI.
Nhiều cải tiến mang tính bước ngoặt của Nvidia như công nghệ nền tảng cho AI, điện toán tăng tốc, dò tia thời gian thực và trung tâm dữ liệu kết nối liền mạch, đều bắt nguồn từ phòng nghiên cứu – đội ngũ hiện có khoảng 400 chuyên gia toàn cầu, hoạt động trong nhiều lĩnh vực như kiến trúc máy tính, AI tạo sinh, đồ họa, robot.
Thành lập năm 2006, phòng nghiên cứu mở rộng nhanh chóng, đóng vai trò quan trọng giúp đưa Nvidia từ nhà sản xuất bộ xử lý đồ họa (GPU) cho game thành công ty trị giá 4.000 tỷ USD, dẫn đầu làn sóng phát triển trí tuệ nhân tạo.
Nhà khoa học máy tính Bill Dally. Ảnh: Nvidia
Sự chuyển mình của phòng nghiên cứu
Nhà khoa học máy tính người Mỹ Bill Dally bắt đầu tham gia tư vấn cho Nvidia từ năm 2003, khi còn làm việc tại Đại học Stanford. Vài năm sau, ông từ chức trưởng khoa về khoa học máy tính và dự định nghỉ ngơi một thời gian. Nhưng Nvidia đã khiến ông thay đổi ý định.
CEO Jensen Huang và David Kirk, người điều hành phòng nghiên cứu, mong muốn Dally đảm nhận vị trí lâu dài tại phòng nghiên cứu. Dally kể với TechCrunch rằng cả hai đã “dốc sức thuyết phục” ông gia nhập và thành công.
“Cuối cùng, vị trí này lại hoàn toàn phù hợp với đam mê và năng lực của tôi. Tôi nghĩ trong cuộc sống, mọi người đều luôn tìm kiếm một nơi mà mình có thể đóng góp nhiều nhất cho thế giới. Với tôi, đó chắc chắn là Nvidia”, ông nói.
Năm 2009, Bill Dally tiếp quản phòng nghiên cứu, trở thành nhà khoa học trưởng. Khi đó, đội ngũ chỉ gồm hơn 10 người và tập trung chủ yếu vào dò tia – công nghệ tạo dựng hình ảnh trong đồ họa máy tính. Việc mở rộng được đặt lên hàng đầu và các chuyên gia nhanh chóng bắt tay vào nghiên cứu những lĩnh vực khác, như thiết kế mạch và tích hợp quy mô siêu lớn (VLSI) – quy trình kết hợp hàng triệu bóng bán dẫn trên một chip duy nhất.
“Chúng tôi cố gắng tìm xem điều gì sẽ tạo ra sự khác biệt tích cực nhất cho công ty vì liên tục phát hiện những lĩnh vực mới thú vị. Một số lĩnh vực có vẻ tốt, nhưng chúng tôi không chắc liệu có thể gặt hái thành công lớn hay không”, Dally nói. “Thực hiện một trong hai thì dễ. Nhưng làm cả hai lại rất khó”.
Bước đột phá với AI
Năm 2007, Nvidia giới thiệu nền tảng tính toán song song Cuda. Nền tảng cho phép nhà phát triển sử dụng GPU cho nhiều tác vụ vượt ra ngoài vai trò kết xuất đồ họa truyền thống, gồm nghiên cứu khoa học, kỹ thuật, lập mô hình tài chính và quan trọng nhất là AI.
Đầu những năm 2010, AI kém xa so với ngày nay và không được các nhà khoa học máy tính ưa chuộng. Nhưng sau đó, mạng thần kinh nhân tạo đạt tiến bộ đáng kể. Với GPU đã sửa đổi bằng nền tảng Cuda, mạng thần kinh được đào tạo nhanh hơn 100 lần so với CPU truyền thống.
Các kỹ sư tại Nvidia nhanh chóng hành động, tin rằng mạng thần kinh nhân tạo sẽ cách mạng hóa xã hội. Theo Quartr, gần như sau một đêm, công ty chuyển mình từ công ty đồ họa sang tập trung vào phần cứng cho các ứng dụng AI. Năm 2016, Jensen Huang trực tiếp bàn giao siêu máy tính AI đầu tiên cho OpenAI. Năm 2017, các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển mô hình mà sau này trở thành ChatGPT.
Theo Dally, Nvidia sớm nhận ra tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. “Chúng tôi đã nói điều này thật tuyệt, nó sẽ thay đổi hoàn toàn thế giới”, ông kể. “Chúng tôi phải tập trung vào điều này, và Jensen tin tưởng khi tôi nói như vậy. Chúng tôi chuyên biệt hóa GPU cho AI và phát triển nhiều phần mềm hỗ trợ, hợp tác với các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới từ rất sớm, trước khi sức ảnh hưởng của nó trở nên rõ ràng”.
Đội ngũ nghiên cứu của Nvidia tìm kiếm những dự án rủi ro nhưng có tiềm năng mang lại giá trị đáng kể nếu thành công. “Chúng tôi là một nhóm nhỏ những người may mắn được làm việc với những ý tưởng có thể thất bại. Vì vậy, chúng tôi có trách nhiệm không bỏ lỡ cơ hội đó và nỗ lực hết mình cho các dự án mà nếu thành công, chúng sẽ tạo ra khác biệt lớn”, David Luebke, Phó chủ tịch nghiên cứu đồ họa tại Nvidia, cho biết.
Logo Nvidia tại triển lãm Computex 2024 tại Đài Loan. Ảnh: Khương Nha
Hướng tới AI vật lý và robot
Khi giữ vị trí hàng đầu trên thị trường GPU AI, Nvidia không ngồi yên mà đã bắt đầu tìm kiếm những lĩnh vực mới vượt ra khỏi trung tâm dữ liệu. Cuộc tìm kiếm này đưa công ty đến với AI vật lý và robot.
“Tôi nghĩ cuối cùng robot sẽ trở thành một nhân tố quan trọng trên thế giới, và về cơ bản, chúng tôi muốn tạo ra bộ não cho tất cả robot. Để làm được, chúng tôi cần bắt đầu phát triển những công nghệ then chốt”, Dally giải thích.
Sanja Fidler, Phó chủ tịch nghiên cứu AI của Nvidia, từng tìm hiểu các mô hình mô phỏng dành cho robot tại MIT. Bà gia nhập phòng nghiên cứu Nvidia năm 2018 theo lời mời của Jensen Huang và bắt đầu xây dựng Omniverse, nền tảng tập trung vào phát triển bản mô phỏng cho AI vật lý.
Ông Huang dự đoán AI vật lý sẽ là làn sóng tiếp theo, đòi hỏi hiểu biết về các định luật vật lý, ma sát, quán tính, nguyên nhân và tác động. Khả năng lý luận vật lý, ví dụ nhận thức về sự tồn tại của vật thể (vật thể tiếp tục tồn tại ngay cả khi không còn trong tầm nhìn) sẽ rất quan trọng với làn sóng này.
Trong chuyến thăm Bắc Kinh hồi tháng 7, Jensen Huang chia sẻ, nếu là sinh viên tốt nghiệp năm 2025, ông sẽ chọn thiên về khoa học vật lý hơn là khoa học phần mềm. Lý luận vật lý có nhiều ứng dụng, như dự đoán nơi quả bóng lăn đến, xác định lực cần thiết để cầm nắm đồ đạc mà không làm hỏng, suy luận sự hiện diện của người đi bộ phía sau một chiếc xe. Ông cũng cho biết, khi đưa AI vật lý vào cơ thể robot, chúng sẽ giúp đối phó với tình trạng thiếu lao động trong bối cảnh hàng loạt nhà máy đang mọc lên.
Thu Thảo tổng hợp