Kompact AI: Chạy AI Khủng Trên CPU Mà Không Cần GPU? Sự Thật Hay Phép Thuật?

Lê Lân

25/06/2025

Kompact AI: Chạy Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn T5 và Bloom-7B Trên CPU Không Cần GPU

Mở Đầu

Bạn đã bao giờ tưởng tượng được rằng các mô hình ngôn ngữ lớn như T5 hay Bloom-7B có thể hoạt động mượt mà mà không cần đến GPU chuyên dụng? Kompact AI đang biến điều tưởng chừng không thể thành hiện thực.

Trong thời đại AI phát triển bùng nổ hiện nay, việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) đòi hỏi lượng lớn tài nguyên tính toán thường đổ dồn vào GPU hoặc các chip chuyên dụng như TPU. Nhưng trên một ngày lướt LinkedIn thoải mái, một bài viết đã thu hút sự chú ý với tuyên bố đột phá: chạy các mô hình T5 và Bloom-7B chỉ trên CPU, không cần GPU. Điều này mở ra một tương lai mới cho việc phổ cập AI, đặc biệt ở những thiết bị và môi trường không có GPU.

Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn chi tiết về Kompact AI, hệ thống ICAN - Common AI-Language Runtime, cũng như công nghệ và ý nghĩa của việc chạy AI trên CPU mà không cần GPU.

Kompact AI Là Gì? Tại Sao Lại Khác Biệt?

ICAN: Nền Tảng Runtime Cho AI Đa Ngôn Ngữ Lập Trình

Kompact AI đang phát triển một hệ thống runtime có tên ICAN, hỗ trợ hơn 10 ngôn ngữ lập trình, cho phép các mô hình AI hoạt động hiệu quả trên nền CPU. Điều này không chỉ là chạy inference (dự đoán) mà còn có thể hỗ trợ fine-tuning (tinh chỉnh) và thậm chí là một số dạng huấn luyện nhẹ.

CPU và GPU: Điểm Khác Biệt Cốt Lõi

Đặc điểm	CPU	GPU
Số lượng lõi	4 - 16	Hàng nghìn
Thiết kế	Xử lý tuần tự phức tạp	Xử lý song song đa nhiệm
Mục đích	Đa năng, phù hợp nhiều tác vụ	Chuyên cho tính toán ma trận, thao tác lặp lại
Ưu điểm	Độ linh hoạt cao, bộ nhớ đệm lớn	Hiệu năng cực mạnh cho AI và đồ họa

Tuy nhiên, các CPU hiện đại có nhiều điểm mạnh như đa lõi, SIMD (Single Instruction, Multiple Data) giúp xử lý đồng thời nhiều dữ liệu, cùng bộ đệm cache lớn giúp giảm độ trễ bộ nhớ. Kompact AI khai thác triệt để những ưu điểm này để tối ưu cho chạy mô hình AI trên CPU.

Tại Sao AI Cần Nhiều Tài Nguyên?

Giải Thích Nguyên Lý Cơ Bản

AI, đặc biệt là học sâu (Deep Learning), cần thực hiện hàng triệu phép tính ma trận để huấn luyện và suy luận. Luồng công việc chính gồm:

Huấn luyện (Training): AI học hỏi từ dữ liệu để tối ưu trọng số, đây là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất.

Dự đoán (Inference): Khi model đã hoàn thiện, nó được sử dụng để dự đoán, tiêu thụ ít tài nguyên hơn nhưng vẫn đòi hỏi xử lý nhanh, đặc biệt trong ứng dụng thời gian thực.

Nhu Cầu Tính Toán Khổng Lồ

Chẳng hạn, mô hình Bloom-7B có lên đến 7 tỷ tham số (parameters) - con số cực lớn gây áp lực rất lớn về bộ nhớ và xử lý.

Kompact AI Hoạt Động Như Thế Nào: Phân Tích Kỹ Thuật

Tối Ưu Hóa Mô Hình Để Giảm Tải

Quantization (lượng tử hóa): Chuyển đổi trọng số từ dạng số thực 32-bit sang dạng nhỏ hơn như 8-bit hoặc 4-bit, giảm kích thước mô hình và tăng tốc xử lý.

Pruning (cắt tỉa): Loại bỏ các kết nối không cần thiết trong mô hình, giảm độ phức tạp tính toán.

Distillation (chưng cất): Tạo ra mô hình nhỏ hơn nhưng vẫn giữ được hiệu quả dự đoán từ mô hình lớn.

Tận Dụng Sức Mạnh Của CPU

Đa lõi xử lý song song: Chia nhỏ các tác vụ thành nhiều phần để các lõi CPU cùng xử lý song song.

SIMD: Cho phép thực thi cùng lúc nhiều phép tính trên một bộ lệnh.

Cache lớn: Giảm độ trễ truy cập bộ nhớ, giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn.

Runtime ICAN: Giải Pháp Phần Mềm Tối Ưu

Kompact AI sử dụng ICAN - một môi trường runtime được thiết kế riêng để chạy AI trên CPU. ICAN tối ưu hóa code, quản lý bộ nhớ, và giảm tải tài nguyên không cần thiết.

Lợi ích chính của ICAN
Tăng hiệu năng hơn 3 lần so với TensorFlow/PyTorch trên CPU
Hỗ trợ đa ngôn ngữ lập trình mở rộng tính linh hoạt
Giảm overhead và tận dụng tối đa kiến trúc của CPU

Kết hợp các yếu tố trên, Kompact AI đã tạo ra khả năng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên CPU, điều mà trước đây gần như không tưởng do yêu cầu phần cứng quá khắt khe.

Tác Động Và Tiềm Năng Ứng Dụng

Democratization (Phổ Cập) AI

Việc giảm bớt phụ thuộc vào GPU đặc biệt giúp:

Giúp các thiết bị biên (edge devices) và offline hoạt động AI mạnh mẽ hơn.

Tiết kiệm chi phí đầu tư hạ tầng AI.

Mở rộng AI cho các tổ chức nhỏ, startup, cá nhân không có nguồn lực GPU lớn.

Ứng Dụng Thực Tiễn

Ứng dụng trong IoT, điện thoại thông minh, thiết bị y tế cá nhân.

Phần mềm tự động hóa, chatbot, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngay tại người dùng.

Phát triển AI cá nhân hóa chạy trực tiếp trên máy người dùng mà không cần kết nối đám mây.

Kết Luận

Kompact AI với giải pháp ICAN đang tạo nên một bước ngoặt trong lĩnh vực AI bằng cách đẩy mạnh hiệu suất các mô hình ngôn ngữ lớn trên nền CPU mà không cần GPU đắt tiền. Qua việc tối ưu hóa mô hình, khai thác ưu thế đa lõi và SIMD của CPU cùng với runtime hiệu quả, họ có thể thực thi các tác vụ inference và fine-tuning một cách nhẹ nhàng.

Đây chính là minh chứng cho thấy sự tiến hóa công nghệ giúp AI trở nên phổ cập, dễ tiếp cận hơn cho mọi người, mọi thiết bị. Nếu bạn quan tâm đến AI hay đang phát triển sản phẩm AI cho biên thì Kompact AI là cái tên bạn nên theo dõi kỹ.

Tham Khảo

Kompact AI chính thức giới thiệu ICAN Runtime — Link nguồn

T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer - Raffel et al., 2020

Bloom — BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model - BigScience Workshop

Patterson D. et al., "A Comparison of CPU and GPU Architectures for Deep Learning", 2021

TensorFlow và PyTorch tài liệu chính thức

"Quantization and Pruning Techniques for Neural Networks", IEEE Transactions, 2022

June 1, 2024