Phòng nghiên cứu của Nvidia, với đội ngũ khoảng 400 chuyên gia toàn cầu, là nơi khai sinh ra nhiều đột phá công nghệ mang tính cách mạng. Từ nền tảng cho trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán tăng tốc, công nghệ dò tia thời gian thực đến các giải pháp trung tâm dữ liệu kết nối liền mạch, tất cả đều bắt nguồn từ những nỗ lực nghiên cứu chuyên sâu trong các lĩnh vực như kiến trúc máy tính, AI tạo sinh, đồ họa và robot.
Được thành lập vào năm 2006, phòng nghiên cứu này đã nhanh chóng mở rộng và đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi Nvidia từ một nhà sản xuất bộ xử lý đồ họa (GPU) thành công trong lĩnh vực game trở thành một tập đoàn trị giá hàng nghìn tỷ đô la, dẫn đầu làn sóng phát triển trí tuệ nhân tạo.
Sự chuyển mình đáng chú ý của phòng nghiên cứu bắt đầu với sự tham gia của nhà khoa học máy tính Bill Dally. Ông bắt đầu làm cố vấn cho Nvidia từ năm 2003, khi còn công tác tại Đại học Stanford. Sau đó, ông quyết định rời vị trí trưởng khoa khoa học máy tính, dự định nghỉ ngơi. Tuy nhiên, lời mời từ Nvidia đã thay đổi kế hoạch của ông.
Theo lời kể của Dally với TechCrunch, CEO Jensen Huang và David Kirk, người điều hành phòng nghiên cứu thời bấy giờ, đã “dốc sức thuyết phục” ông đảm nhận một vị trí lâu dài tại phòng nghiên cứu. Dally chia sẻ: “Cuối cùng, vị trí này hoàn toàn phù hợp với đam mê và năng lực của tôi. Tôi nghĩ rằng trong cuộc sống, ai cũng tìm kiếm một nơi mà mình có thể đóng góp nhiều nhất cho thế giới. Với tôi, đó chắc chắn là Nvidia.”
Năm 2009, Bill Dally chính thức tiếp quản phòng nghiên cứu và trở thành nhà khoa học trưởng. Vào thời điểm đó, đội ngũ chỉ có hơn 10 người, tập trung chủ yếu vào công nghệ dò tia. Ưu tiên hàng đầu là mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các lĩnh vực khác, bao gồm thiết kế mạch và tích hợp quy mô siêu lớn (VLSI).
Dally cho biết: “Chúng tôi luôn cố gắng xác định những yếu tố có thể tạo ra sự khác biệt tích cực nhất cho công ty, đồng thời liên tục khám phá những lĩnh vực mới đầy hứa hẹn. Một số lĩnh vực có vẻ tiềm năng, nhưng chúng tôi không chắc liệu có thể đạt được thành công lớn hay không. Thực hiện một trong hai điều này thì dễ, nhưng làm được cả hai mới là thách thức thực sự.”
Bước đột phá lớn của Nvidia đến từ việc giới thiệu nền tảng tính toán song song Cuda vào năm 2007. Nền tảng này cho phép các nhà phát triển tận dụng sức mạnh của GPU cho nhiều tác vụ khác nhau, vượt ra ngoài khả năng kết xuất đồ họa truyền thống, bao gồm nghiên cứu khoa học, kỹ thuật, mô hình tài chính và đặc biệt là AI.
Vào đầu những năm 2010, AI vẫn chưa phát triển mạnh mẽ như hiện nay và không được các nhà khoa học máy tính đánh giá cao. Tuy nhiên, mạng thần kinh nhân tạo đã có những tiến bộ đáng kể. Nhờ GPU được sửa đổi bằng nền tảng Cuda, quá trình đào tạo mạng thần kinh đã được tăng tốc lên gấp 100 lần so với việc sử dụng CPU truyền thống.
Các kỹ sư của Nvidia đã nhanh chóng nhận ra tiềm năng to lớn của mạng thần kinh nhân tạo và tin rằng nó sẽ cách mạng hóa xã hội. Theo Quartr, công ty đã chuyển đổi gần như ngay lập tức từ một 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. Đến năm 2017, các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển mô hình mà sau này trở thành ChatGPT.
Dally chia sẻ rằng Nvidia đã sớm nhận ra tiềm năng của trí tuệ nhân tạo: “Chúng tôi đã nhận định rằng đây là một công nghệ tuyệt vời, nó sẽ thay đổi hoàn toàn thế giới. Chúng tôi phải tập trung vào nó, và Jensen đã tin tưởng khi tôi nói như vậy. Chúng tôi đã chuyên biệt hóa GPU cho AI, phát triển nhiều phần mềm hỗ trợ và hợp tác với các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới từ rất sớm, trước khi sức ảnh hưởng của nó trở nên rõ ràng.”
Đội ngũ nghiên cứu của Nvidia luôn tìm kiếm những dự án đầy rủi ro nhưng có tiềm năng mang lại giá trị to lớn nếu thành công. David Luebke, Phó chủ tịch nghiên cứu đồ họa tại Nvidia, cho biết: “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 sự khác biệt lớn.”
Hiện tại, Nvidia không chỉ giữ vị trí dẫn đầu trên thị trường GPU AI mà còn tích cực khám phá những lĩnh vực mới, vượt ra khỏi phạm vi trung tâm dữ liệu, đặc biệt là AI vật lý và robot.
Dally giải thích: “Tôi nghĩ rằng robot sẽ trở thành một yếu tố quan trọng trên thế giới, và về cơ bản, chúng tôi muốn tạo ra bộ não cho tất cả robot. Để làm được điều đó, chúng tôi cần bắt đầu phát triển những công nghệ then chốt.”
Sanja Fidler, Phó chủ tịch nghiên cứu AI của Nvidia, người từng nghiên cứu các mô hình mô phỏng dành cho robot tại MIT, đã gia nhập phòng nghiên cứu Nvidia vào năm 2018 theo lời mời của Jensen Huang. Bà bắt đầu xây dựng Omniverse, một nền tảng tập trung vào phát triển bản mô phỏng cho AI vật lý.
Jensen Huang dự đoán rằng AI vật lý sẽ là làn sóng công nghệ tiếp theo, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các định luật vật lý, ma sát, quán tính, nguyên nhân và kết quả. Khả năng lý luận vật lý, ví dụ như nhận thức về sự tồn tại của vật thể ngay cả khi không còn trong tầm nhìn, sẽ đóng vai trò then chốt trong làn sóng này.
Trong chuyến thăm Bắc Kinh vào tháng 7, Jensen Huang chia sẻ rằng nếu là sinh viên tốt nghiệp năm 2025, ông sẽ ưu tiên theo đuổi khoa học vật lý hơn là khoa học phần mềm. Ông nhấn mạnh rằng lý luận vật lý có nhiều ứng dụng quan trọng, chẳng hạn như dự đoán quỹ đạo của một quả bóng, xác định lực cần thiết để cầm nắm đồ vật mà không làm hỏng chúng, hoặc suy luận sự hiện diện của người đi bộ phía sau xe. Ông cũng cho biết rằng việc tích hợp AI vật lý vào robot sẽ giúp giải quyết tình trạng thiếu lao động trong bối cảnh các nhà máy đang mọc lên ngày càng nhiều.
Admin
Nguồn: VnExpress
