Neural Accelerator là gì? Những điều cần biết về bộ tăng tốc AI thế hệ mới

Nhiều người dùng công nghệ thường thắc mắc Neural Accelerator là gì và tại sao thuật ngữ này lại trở thành một trong những điểm nhấn quan trọng trên các dòng vi xử lý hiện đại. Bài viết này từ FPT Shop sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện, chính xác và chi tiết nhất về bộ tăng tốc AI chuyên dụng này.

Neural Accelerator là gì?

Neural Accelerator là cách gọi chung cho phần cứng được thiết kế hoặc tối ưu để tăng tốc các workload AI/mạng nơ-ron. NPU (Neural Processing Unit) là một dạng bộ xử lý chuyên dụng cho AI; ngoài NPU, một số hãng sử dụng các tên gọi riêng như Apple Neural Engine hoặc Qualcomm Hexagon.

So với CPU (bộ xử lý được thiết kế cho nhiều loại tác vụ khác nhau), Neural Accelerator tập trung vào các phép tính AI. Nhờ kiến trúc phần cứng được tối ưu riêng, bộ tăng tốc này có thể rút ngắn thời gian xử lý và sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, đặc biệt khi AI cần hoạt động trực tiếp trên thiết bị (On-device AI).

Nhờ khả năng tính toán song song, Neural Accelerator có thể thực hiện một số lượng lớn phép toán AI trong thời gian ngắn. Hiệu năng của các bộ tăng tốc AI thường được thể hiện bằng TOPS (Trillion Operations Per Second), tức số nghìn tỷ phép toán mà phần cứng có thể thực hiện mỗi giây.

Vì sao cần Neural Accelerator bên cạnh CPU và GPU?

Để hiểu được vai trò của Neural Accelerator, cần nhìn vào cách các bộ xử lý trong thiết bị hiện đại phân chia nhiệm vụ.

CPU (Central Processing Unit)

CPU được xem là “bộ não tổng quát” của thiết bị, có nhiệm vụ xử lý các tác vụ điều khiển, tính toán thông thường và các công việc yêu cầu độ chính xác cao. CPU có khả năng xử lý đa dạng tác vụ và phù hợp với các công việc yêu cầu tính linh hoạt. Tuy nhiên, với những workload AI có khối lượng tính toán song song lớn, CPU thường không đạt hiệu quả về hiệu năng trên mỗi watt bằng các bộ tăng tốc AI chuyên dụng.

GPU (Graphics Processing Unit)

GPU ban đầu được phát triển để phục vụ nhu cầu xử lý đồ họa, chơi game và dựng hình 3D. Nhờ khả năng thực hiện nhiều phép tính đồng thời, GPU cũng được ứng dụng rộng rãi trong các tác vụ AI như huấn luyện và xử lý mô hình học máy. Tuy nhiên, GPU thường tiêu thụ nhiều điện năng hơn khi phải hoạt động liên tục. Đối với các thiết bị nhỏ gọn như smartphone hoặc laptop mỏng nhẹ, việc sử dụng GPU để xử lý toàn bộ tác vụ AI có thể làm giảm hiệu quả sử dụng pin.

Neural Accelerator

Khác với CPU và GPU, Neural Accelerator được thiết kế riêng để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Bộ tăng tốc AI này có khả năng thực hiện nhanh các phép tính đặc trưng của AI như nhận diện hình ảnh, dịch thuật, xử lý giọng nói, học máy và các thuật toán mạng nơ-ron.

Neural Accelerator thường được tối ưu cho các phép tính AI với nhiều định dạng dữ liệu như INT8 hoặc FP16, tùy kiến trúc và mô hình. Đây chính là lý do công nghệ này ngày càng xuất hiện trên các chip hiện đại, giúp thiết bị AI hoạt động nhanh hơn, thông minh hơn và duy trì thời lượng pin tốt hơn.

Lợi ích nổi bật của Neural Accelerator là gì?

Sự hiện diện của bộ tăng tốc mạng thần kinh không chỉ là câu chuyện thông số kỹ thuật trên giấy tờ, mà nó trực tiếp nâng cấp trải nghiệm hàng ngày của bạn trên các thiết bị thông minh.

• Tối ưu hóa tốc độ và xử lý tức thì (Low Latency): Khi các tác vụ AI được xử lý trực tiếp trên thiết bị (On-device processing) nhờ sự trợ giúp của bộ tăng tốc, máy không cần gửi dữ liệu lên máy chủ đám mây (Cloud) để tính toán rồi chờ phản hồi. Kết quả là các tính năng như nhận diện khuôn mặt, tách nền ảnh, hay dịch giọng nói theo thời gian thực diễn ra gần như ngay lập tức.
• Bảo vệ quyền riêng tư: Việc xử lý dữ liệu nhạy cảm bao gồm khuôn mặt, giọng nói, văn bản cá nhân hay thông tin sức khỏe ngay tại phần cứng nội bộ giúp giảm nhu cầu gửi dữ liệu lên máy chủ, từ đó có thể hỗ trợ tăng cường quyền riêng tư. Đây là tiêu chuẩn hàng đầu được các tập đoàn công nghệ lớn như Apple, Google và Samsung theo đuổi.
• Khả năng hoạt động không cần kết nối mạng (Offline AI): Khi mô hình AI được hỗ trợ chạy trực tiếp trên thiết bị, một số tính năng có thể hoạt động ngay cả khi không có kết nối Internet.
• Khởi chạy các mô hình AI tạo sinh (Generative AI): Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình tạo ảnh thường yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán, nhưng những phiên bản được tối ưu và thu nhỏ có thể chạy trực tiếp trên PC, smartphone và các thiết bị edge.

Ứng dụng thực tế của Neural Accelerator

Ngoài việc tìm hiểu Neural Accelerator là gì, bạn cũng nên biết rằng công nghệ này đang được tích hợp rộng rãi trên nhiều thiết bị hiện đại và hỗ trợ người dùng trong các tác vụ hằng ngày.

Nhiếp ảnh và quay video thông minh (Computational Photography)

• Xử lý hình ảnh theo thời gian thực: Nhận diện từng chủ thể (da người, bầu trời, chiếc lá) trong khung hình để tự động cân bằng sáng, giảm nhiễu và tối ưu màu sắc trước khi bạn nhấn nút chụp.
• Xóa phông và hiệu ứng điện ảnh: Tính toán bản đồ độ sâu (depth map) tức thì để tạo hiệu ứng xóa phông tự nhiên khi quay video.
• Nâng cấp độ phân giải (AI Upscaling): Khôi phục chi tiết cho các bức ảnh cũ hoặc video độ phân giải thấp.

Tăng cường trải nghiệm di động & làm việc

• Tự động dịch thuật cuộc gọi: Dịch hai chiều trực tiếp giọng nói trong cuộc gọi mà không cần ứng dụng bên thứ ba.
• Xử lý âm thanh thông minh: Lọc bỏ tạp âm môi trường, tiếng gió, tiếng xe cộ trong các cuộc họp trực tuyến.
• Trợ lý ảo và tìm kiếm thông minh: Phân tích nội dung hiển thị trên màn hình để đưa ra câu trả lời hoặc tìm kiếm đồ vật một cách tự nhiên.

Các hãng công nghệ lớn tích hợp Neural Accelerator

Khái niệm bộ tăng tốc AI không chỉ xuất hiện riêng lẻ mà đã trở thành tiêu chuẩn bắt buộc trên các hệ sinh thái chip hiện nay:

• Apple với Neural Engine: Apple là một trong những đơn vị đi đầu trong việc đưa bộ xử lý AI vào chip di động từ thế hệ Apple A11 Bionic (2017). Qua các thế hệ chip A-Series trên iPhone và M-Series trên iPad/MacBook, Apple liên tục nâng cấp kiến trúc xử lý AI. Sự kết hợp giữa bộ tăng tốc phần cứng và khung phần mềm CoreML giúp các ứng dụng trên iOS/macOS đạt hiệu suất vượt trội.

• Qualcomm với Hexagon NPU trên Snapdragon: Qualcomm tích hợp Hexagon NPU trong Snapdragon để tăng tốc các workload AI chạy trên thiết bị. Hexagon sử dụng các bộ tăng tốc scalar, vector và tensor cùng bộ nhớ chia sẻ; công nghệ Micro Tile Inferencing giúp giảm việc đọc/ghi dữ liệu trung gian và cải thiện hiệu suất năng lượng trong quá trình suy luận AI.
• Intel và AMD trên kỷ nguyên Copilot+ PC: Trên PC AI, Intel Core Ultra và AMD Ryzen AI đều tích hợp NPU chuyên dụng. Một số dòng chip mới đáp ứng yêu cầu NPU 40+ TOPS của Microsoft dành cho Copilot+ PC, giúp tăng tốc các tác vụ AI chạy trực tiếp trên thiết bị.

Tạm kết

Qua những thông tin trên, hy vọng bạn đã hiểu rõ Neural Accelerator là gì cũng như vai trò quan trọng của công nghệ này trong việc thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Với khả năng tối ưu hóa các tác vụ học máy và xử lý dữ liệu nhanh chóng, công nghệ này sẽ đóng vai trò quan trọng trong các thiết bị AI thế hệ mới.

Nếu bạn muốn trải nghiệm công nghệ AI trên smartphone, những mẫu iPhone được trang bị Neural Accelerator sẽ là lựa chọn đáng cân nhắc cho nhu cầu sáng tạo nội dung, học tập và làm việc. Tại FPT Shop, bạn có thể dễ dàng tìm mua iPhone 17 Series chính hãng với hiệu năng mạnh mẽ, khả năng xử lý nhanh, tối ưu năng lượng và mang đến trải nghiệm sử dụng mượt mà hơn mỗi ngày.

Xem thêm:

• iPhone 17 ra mắt: Màn hình ProMotion 120Hz, chip A19 mạnh mẽ, nâng cấp pin, màu sắc trendy
• Neural Engine là gì? Lý do công nghệ này xuất hiện trên mọi thiết bị Apple mới?