Trí thông minh nhân tạo đang tạo nên một cuộc cách mạng trong nền công nghệ hiện đại với sự tham gia của những ông lớn hàng đầu trong làng công nghệ như Apple, Qualcomm hay Huawei. Hàng loạt các vi xử lý như Kirin 970 của Huawei hay A11 Bionic của Apple đều được trang bị bộ xử lý thần kinh chuyên dụng (NPU). Vậy mục đích trang bị chúng để làm gì?
Một bộ xử lý trang bị trí thông minh nhân tạo sẽ không hoàn toàn giống một CPU thông thường. Một thuật ngữ liên quan đến ngành công nghệ AI gần đây bạn có thể thường bắt gặp là “heterogeneous computing” – điện toán phức hợp. Điều này có nghĩa là các nhân có thể khác nhau về tốc độ xử lý lẫn điện năng tiêu thụ. Khi thiết bị không thực hiện các thao tác nặng nề thì nhân điện năng thấp chạy, ngược lại khi phải thực hiện các tác vụ nặng như game thì nhân tốc độ cao hoạt động. Điều này làm các phần trong bộ xử lý có thể hoạt động chuyên biệt hơn, hiệu suất hoạt động hiệu quả hơn.
Các thiết bị di động được sản xuất gần đây như Galaxy S4, Mate 8 hay Honor 6 của Huawei đều sử dụng hệ thống tương tự nhằm tối ưu hóa khả năng của vi xử lý hơn. Tuy nhiên, “chip AI” năm nay lại đưa khái niệm này lên một tầm khác khi sử dụng hẳn một phần riêng biệt chuyên cho AI như trên chipset Snapdragon 845 của Qualcomm. Việc sử dụng chúng làm các hoạt động như xử lý hình ảnh, GPU hoạt động tốt hơn. 
Trong khi đó, A11 Bionic của Apple lại sử dụng một phần trong GPU để tăng tốc độ của FaceID, Animoji và một số ứng dụng liên quan của bên thứ ba khác. Điều này có nghĩa khi bạn kích hoạt các tác vụ liên quan trên iPhone X, A11 sẽ tự động cho phép có thực hiện việc nhận diện bạn là ai hoặc vẽ bản đồ thể hiện trạng thái khuôn mặt bạn lúc đó hay không.
Trên Kirin 970, NPU sẽ tiếp nhận các nhiệm vụ như quét hoặc dịch từ trong ảnh chụp bằng công cụ Translator của Microsoft, đây là ứng dụng của bên thứ ba duy nhất cho đến nay đã được tối ưu hóa cho chipset này. Huawei cho biết cấu trúc máy tính không đồng nhất “HiAI” giúp tối ưu hóa hiệu suất của hầu hết các phần trên chipset, điều này giúp nó có thể được các nhiệm vụ của AI nhiều hơn.
Thêm vào đó, việc tiến hành các quy trình này trên chính điện thoại của bạn thay vì cloud cũng giúp đảm bảo sự riêng tư hơn, giúp giảm thiểu các vấn đề tiềm ẩn đặc biệt là liên quan đến bảo mật.
Một lợi thế khác của các chip AI này là tiết kiệm năng lượng. Đây luôn là một vấn đề được lưu tâm của các nhà sản xuất, bởi một số chương trình chạy ngầm sẽ tiêu tốn năng lượng cả ngày của thiết bị. GPU luôn có xu hướng thu hút nhiều năng lượng hơn, vì thế nếu bộ xử lý hoạt động trơn tru hơn sẽ là một điều tuyệt vời cho thiết bị.
Trưởng phòng AI và máy học của Qualcomm, Garry Brotman cho biết: ” Các nhà phát triển hoặc các nhà sản xuất bên thứ ba sẽ rất muốn sử dụng chúng”. Về phần các lập trình viên, họ có thể sử dụng các thư viện hỗ trợ như TensorFlow của Google (hoặc cụ thể hơn là phiên bản dành cho điện thoại di động Lite) để chỉ ra các lõi nào sử dụng phần nào. Các nhà sản xuất như Qualcomm, Huawei và Apple đều làm việc với các tùy chọn phổ biến nhất như TensorFlow Lite và Facebook’s Caffe2. Qualcomm cũng hỗ trợ thêm Open Neural Networks Exchange (ONNX) , còn Apple thì bổ sung thêm khả năng tương thích cho các mô hình thiết bị khác hơn nữa thông qua Core ML framework.
Tuy nhiên cho đến nay, hầu như những tác dụng mà những con chip này mang lại là chưa đáng chú ý lắm. Nhưng điều này sẽ hoàn toàn thay đổi trong tương lai khi AI sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Với những gì đã làm được, chúng ta sẽ không phải đợi quá lâu để có thể thấy được những lợi ích mà AI mang lại.
