• AI ngày càng xuất hiện trong các ứng dụng hàng ngày nhờ tiến bộ về mô hình nền tảng, công nghệ chip mạnh mẽ và dữ liệu phong phú.

• Để AI thực sự liền mạch và phổ biến, phần lớn quá trình tính toán cần diễn ra phân tán, đặc biệt trên thiết bị và tại biên.

• Heterogeneous compute cho phép phân bổ động các tác vụ AI lên nhiều loại lõi xử lý khác nhau như CPU, GPU, NPU và các AI accelerator, tùy theo yêu cầu về hiệu suất, độ trễ và tiết kiệm năng lượng.

• Việc phân bổ tác vụ phù hợp giúp cân bằng giữa độ trễ, bảo mật và tiêu thụ năng lượng, nâng cao hiệu quả hệ thống.

• Ngày càng nhiều tác vụ inference (dự đoán dựa trên mô hình đã huấn luyện) chuyển sang xử lý tại biên thay vì chỉ ở đám mây, thúc đẩy AI xuất hiện trên smartphone, ô tô, thiết bị IIoT.

• Xử lý AI tại biên giảm phụ thuộc vào đám mây, tăng tốc độ phản hồi và nâng cao quyền riêng tư cho người dùng.

• Dự báo phần cứng AI trên thiết bị sẽ tiếp tục cải thiện về dung lượng bộ nhớ và hiệu suất năng lượng.

• Để AI phổ biến, doanh nghiệp cần áp dụng heterogeneous compute, tạo nền tảng linh hoạt cho mọi trường hợp sử dụng AI ở công việc, đời sống và giải trí.

• Tuy nhiên, cần cân nhắc kỹ giữa điện toán đám mây và biên, vì mỗi ngành có yêu cầu khác nhau về độ trễ, bảo mật, chi phí.

• Thách thức lớn là quản lý độ phức tạp hệ thống và đảm bảo kiến trúc hiện tại có thể thích ứng với nhu cầu tương lai.

• Dù vi mạch AI ngày càng tối ưu, phần mềm và công cụ vẫn cần phát triển để hỗ trợ AI tạo sinh, machine learning và các chuyên môn mới.

• Các chuyên gia nhấn mạnh cần phát triển kiến trúc linh hoạt, vừa đáp ứng nhu cầu hiện tại vừa sẵn sàng cho thay đổi công nghệ sau này.

📌 AI sẽ chuyển mạnh sang xử lý phân tán trên thiết bị và biên, nhờ heterogeneous compute giúp tối ưu hiệu suất, bảo mật, tiết kiệm năng lượng. Doanh nghiệp cần giải quyết thách thức về phức tạp hệ thống, chuẩn bị kiến trúc linh hoạt để đón đầu làn sóng AI tạo sinh và machine learning trong tương lai.