Trên cả tâm điểm dư luận
Công bằng mà nói thì PC AI đang nhanh chóng trở thành tâm điểm chú ý của các nhà cung cấp cũng như các tổ chức. Tuy nhiên, đối với những doanh nghiệp đang muốn làm mới thiết bị của mình, việc ra lựa chọn sáng suốt chưa bao giờ quan trọng hơn thế.
Trong một hội thảo trực tuyến gần đây, Elliott Jones đã trò chuyện với chuyên gia AI Rob May để thảo luận xem liệu những bàn luận xung quanh PC AI chỉ là sự thổi phồng hay công nghệ này thực sự làm nên chuyện. Trong bài viết này, chúng tôi cung cấp những nội dung quan trọng – với các video clip (có phụ đề được dịch) – từ hội thảo trực tuyến nhằm giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt khi chúng ta bước vào kỷ nguyên điện toán mới.
PC AI là gì?
PC AI chứa một chipset chuyên dụng được thiết kế để xử lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và sử dụng AI để cải thiện hiệu năng, tăng cường bảo mật và mang lại khả năng cá nhân hóa cao hơn.
Các chương trình chạy trên nền tảng AI vốn dĩ không có gì mới, nhưng PC có bộ vi xử lý thần kinh (NPU) được thiết kế nhằm nâng cao các tác vụ học máy thì lại là một lĩnh vực tương đối mới. Với sự phát triển của chatbot chạy AI như ChatGPT, chúng tôi đã nghe nhiều về Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – các thuật toán có khả năng hiểu và tái tạo ngôn ngữ của con người thông qua học máy và bộ dữ liệu lớn.
Cách thức hoạt động của PC AI cũng tương tự như vậy, nhưng ở quy mô nhỏ hơn, bản địa hóa hơn thông qua việc sử dụng Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM). Tuy hạn chế hơn nhưng công nghệ này phù hợp hơn cho mục đích tối ưu hóa từng thiết bị và thực hiện các tác vụ cụ thể và tập trung hơn. Một lợi ích chính của SLM là khả năng di chuyển có chọn lọc dữ liệu giữa mạng lưu trữ vật lý và lưu trữ trên đám mây của máy. Đây là điểm mà chuyên gia AI Rob May cho rằng công nghệ này mang lại sự tối ưu của cả hai tính năng.
Ông giải thích: “Cách tiếp cận kết hợp này chứa đựng sức mạnh của đám mây cho các tác vụ chuyên sâu và lưu trữ dữ liệu với lợi thế về tốc độ và quyền riêng tư khi xử lý cục bộ”. Rob cũng cho biết thêm, sự tổng hòa các ưu điểm này “giúp giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông, cải thiện tính bảo mật dữ liệu và giảm lượng dữ liệu nhạy cảm được gửi lên đám mây”.