Trung Quốc đạt đột phá trong siêu máy tính: GPU nội địa vượt trội hơn Nvidia gần gấp 10 lần, mô phỏng diễn biến lũ chỉ mất 3 phút 

Nhóm nghiên cứu máy tính tại Trung Quốc đã đạt bước tiến lớn trong lĩnh vực điện toán siêu máy tính khi sử dụng GPU nội địa để tăng tốc độ xử lý lên gần gấp 10 lần so với các hệ thống Mỹ dựa trên chip Nvidia , theo một nghiên cứu được bình duyệt gần đây. 

Họ cho biết, nhờ tối ưu hóa phần mềm, nhóm đã nâng cao đáng kể hiệu suất của hệ thống máy tính chạy trên GPU do Trung Quốc  thiết kế, giúp chúng vượt trội hơn siêu máy tính Mỹ trong một số tác vụ tính toán khoa học. 

Dù nhiều chuyên gia cảnh báo rằng việc tinh chỉnh phần mềm khó có thể bù đắp khoảng cách phần cứng trong dài hạn, bước tiến này cho thấy chiến lược rộng hơn của Bắc Kinh trong việc giảm thiểu rủi ro từ những “điểm nghẽn” công nghệ trọng yếu. 

Mô phỏng lũ lụt với tốc độ chưa từng có  

Các nhà khoa học thường sử dụng mô phỏng để tái hiện những hiện tượng thực tế, chẳng hạn như thiết kế hệ thống phòng chống lũ lụt hoặc quản lý đô thị trước nguy cơ ngập úng. 

Tuy nhiên, với những mô phỏng quy mô lớn, độ phân giải cao đòi hỏi lượng thời gian và tài nguyên tính toán khổng lồ, khiến chúng khó được ứng dụng rộng rãi. 

Thách thức với các nhà khoa học Trung Quốc thậm chí còn lớn hơn. Về phần cứng, thị trường GPU tiên tiến như A100 và H100 chủ yếu do các hãng nước ngoài kiểm soát. Về phần mềm, Nvidia cũng giới hạn hệ sinh thái CUDA của mình, không cho phép hoạt động trên phần cứng của bên thứ 3, gây cản trở cho sự phát triển của các thuật toán độc lập. 

Nhằm tìm kiếm giải pháp đột phá, giáo sư Nan Tongchao tại Phòng thí nghiệm trọng điểm quốc gia về Thủy văn – Tài nguyên nước và Kỹ thuật thủy lực (thuộc Đại học Hohai) đã thử nghiệm phương pháp “đa nút, đa GPU” trong điện toán song song - dựa trên CPU và GPU nội địa. 

Mấu chốt để điện toán song song đạt hiệu quả nằm ở việc truyền dữ liệu và phối hợp tác vụ giữa nhiều nút tính toán, từ đó giảm thiểu tổn thất hiệu suất. 

Mô hình mới tăng tốc hơn 160 lần  

Năm 2021, Mario Morales-Hernandez và nhóm nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge (Mỹ) đã triển khai mô hình dự báo lũ TRITON trên siêu máy tính Summit bằng cách sử dụng phương pháp tương tự. Dù sử dụng tới 64 nút tính toán, tốc độ xử lý chỉ tăng khoảng 6 lần. 

Trong khi đó, ông Nan đề xuất một kiến trúc mới kết hợp nhiều GPU vào cùng một nút tính toán để bù đắp hạn chế về hiệu suất của CPU và GPU trong nước. Đồng thời, ông cải thiện cơ chế trao đổi dữ liệu giữa các nút thông qua phần mềm nhằm giảm độ trễ trong quá trình truyền tải. 

Nhờ những cải tiến này, mô hình mới đạt tốc độ xử lý nhanh hơn 6 lần chỉ với 7 nút - tức ít hơn 89% so với số nút mà TRITON sử dụng. 

Để kiểm chứng hiệu quả của mô hình, nhóm nghiên cứu đã chọn hồ chứa Zhuangli ở thành phố Zaozhuang thuộc tỉnh Shandong làm đối tượng mô phỏng. 

Với 200 nút tính toán và 800 GPU, hệ thống đã mô phỏng quá trình diễn biến lũ chỉ trong 3 phút, đạt tốc độ xử lý nhanh hơn 160 lần so với mô hình TRITON. 

Trong bài nghiên cứu, ông Nan viết: “Mô phỏng lũ trên quy mô lưu vực chỉ trong vài phút đồng nghĩa với việc có thể thực hiện các mô phỏng theo thời gian thực về quá trình tiến triển lũ và các kịch bản mưa – dòng chảy với độ chi tiết cao hơn. Điều này giúp nâng cao khả năng kiểm soát lũ, phòng chống thiên tai, cải thiện quản lý hồ chứa và cuối cùng là giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản”. 

Ông cũng nhấn mạnh rằng phát hiện này không chỉ giới hạn trong mô phỏng lũ lụt mà còn có thể ứng dụng vào hệ thống phức tạp khác như thủy văn khí tượng, trầm tích hay tương tác giữa nước mặt và nước ngầm. 

“Trong tương lai, chúng tôi sẽ mở rộng phạm vi ứng dụng và tiếp tục kiểm tra tính ổn định của mô hình trong thực tiễn kỹ thuật”, ông khẳng định. 

Theo SCMP 

>> 'Cha đẻ’ DeepSeek có thể lọt top tỷ phú giàu nhất thế giới, giàu hơn cả CEO Nvidia Jensen Huang