Phát triển bộ xử lý siêu mạnh đưa CEO Nvidia thắng giải khoa học triệu đô

Giải thưởng chính VinFuture 2024 trị giá 3 triệu USD được trao cho 5 nhà khoa học: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun, và Fei-Fei Li vì những đóng góp đột phá để thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu. Trong đó ông Huang với vai trò đồng sáng lập Nvidia, được ghi nhận với vai trò lãnh đạo mang tầm nhìn chiến lược, phát triển nền tảng CUDA (Compute Unified Device Architecture – Kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất) giúp lập trình GPU để xử lý hiệu quả các yêu cầu tính toán khổng lồ của học sâu.

Đột phá này đã cho phép huấn luyện nhanh chóng các mạng thần kinh nhân tạo (nơ-ron) và khiến GPU trở thành công cụ thiết yếu trong việc nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới. Sự lãnh đạo của ông đã thúc đẩy hàng loạt đột phá trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, robot, và phát triển hệ thống tự động.

Thoạt nhìn, người ta rất dễ nhận định Jensen Huang như một CEO hãng công nghệ lớn điển hình. Tỷ phú này không mặc vest mà lựa chọn áo khoác da và áo polo giản dị giờ đã trở thành phong cách đặc trưng. Ông có thể truyền đạt cách hoạt động của một sản phẩm cực kỳ phức tạp sao cho bất kỳ ai cũng hiểu được.

Nhưng công ty mà ông đồng sáng lập, Nvidia, không trở thành một công ty nghìn tỷ USD bằng cách bán phần mềm có khả năng tăng quy mô và triển khai rộng rãi. Nvidia phát triển nhờ bán những phần cứng máy tính sáng tạo bậc nhất. Khi thế giới tiếp tục thay đổi với tốc độ ngày càng tăng, Nvidia đang củng cố vị thế là một trong những công ty quan trọng nhất của kỷ nguyên AI. Trong khi câu chuyện về Nvidia vô cùng hấp dẫn, cuộc đời và công việc của người đứng đầu công ty cũng thú vị không kém khi ông không ngừng theo đuổi sự đổi mới và tiến bộ, theo Quartr.

Jensen Huang, tên khai sinh Jen-hsun Huang, sinh tại Đài Loan năm 1963. Tuổi thơ của ông là những lần chuyển nhà thường xuyên. Khi ông lên 5, gia đình rời Đài Loan và chuyển đến Thái Lan, nhưng không ở lại lâu.

Năm 1972, Huang cùng anh trai lên chuyến bay đến Tacoma, bang Washington, Mỹ, sống với chú. Cha mẹ vẫn ở lại, tiết kiệm tiền và làm các thủ tục giấy tờ cần thiết để đoàn tụ với con và bắt đầu cuộc sống mới cùng nhau. Huang vô cùng biết ơn sự hy sinh và nỗ lực của cha mẹ và tôn vinh họ đã đặt nền tảng giúp ông đến với thành công.

Anh em nhà Huang sau đó đến Oneida, bang Kentucky, để học tiểu học và sống trong khu nhà dành cho sinh viên. Là người nhập cư với tiếng Anh bập bẹ, Huang gặp nhiều khó khăn trong việc hòa nhập. Tuy nhiên, ông đã vượt qua tất cả, kể cả những vụ bắt nạt, và vẫn học giỏi. Dù thời gian ở Kentucky, rất khó khăn, ông tin rằng trải nghiệm tổng thể đã giúp mình trở thành người tốt hơn.

Sau đó, cha mẹ Huang cũng di cư và gia đình ông sống ở ngoại ô Portland, bang Oregon. Dù đôi khi gặp khó khăn trong việc kết nối với bạn trung học, ông vẫn học tập xuất sắc và có công việc đầu tiên tại một quán ăn địa phương. Sau này, khi đã là CEO một công ty nghìn tỷ USD, Huang vẫn tự hào vì quãng thời gian từ người rửa bát lên thành nhân viên phục vụ. Ông cho biết, thời gian làm việc tại đây đã định hình cách ông tiếp cận với công việc và stress, giúp ông làm việc tốt hơn dưới áp lực.

Sau khi tốt nghiệp trung học, Huang quyết tâm theo đuổi con đường học vấn cao hơn. Ông ghi danh vào Đại học Bang Oregon (OSU) và lấy bằng cử nhân kỹ thuật điện năm 1984. Ông là sinh viên xuất sắc tại OSU, và đây cũng là nơi ông gặp vợ tương lai của mình, Lori, cộng sự phòng thí nghiệm trong lớp kỹ thuật điện.

Sau khi tốt nghiệp OSU, Huang làm việc tại cả AMD và LSI Logic (hiện là Broadcom). Tại AMD, ông tham gia thiết kế bộ vi xử lý. Thời gian làm việc tại đây chỉ khoảng hơn một năm nhưng đã đặt nền móng cho thành công của ông trong tương lai. Sau đó, Huang được nhà sản xuất chất bán dẫn LSI Logic tuyển dụng. Tại đây, ông đảm nhận qua nhiều vị trí như kỹ thuật, marketing, cuối cùng là các vị trí quản lý. Trong thời gian làm việc ở LSI Logic, ông cũng học thạc sĩ vào những buổi tối và cuối tuần. Ông lấy bằng thạc sĩ kỹ thuật điện tại Đại học Stanford năm 1992.

Năm 1993, Huang cùng Chris Malachowsky và Curtis Priem, những người mang theo kinh nghiệm từ Sun Microsystems và IBM, thành lập công ty Nvidia với số vốn ban đầu là 40.000 USD. Nvidia xuất hiện vào thời điểm máy tính cá nhân (PC) chỉ mới phát triển và ngành công nghiệp bắt đầu hiểu được những gì bộ xử lý trung tâm (CPU) sẽ mang lại. Tuy nhiên, nhóm sáng lập Nvidia tin rằng CPU không phải giải pháp cho mọi vấn đề tính toán và hình dung ra tương lai của điện toán tăng tốc. Họ cho rằng nếu viễn cảnh này trở thành hiện thực, thế giới sẽ cần phần cứng chuyên dụng.

Sản phẩm họ phát triển để nắm bắt thị trường mới là Bộ xử lý đồ họa (GPU). Huang so sánh CPU như một người làm nhiều nghề, trong khi GPU là chuyên gia tập trung vào một nghề, giúp giải quyết những vấn đề phức tạp hơn mà CPU không thể xử lý hiệu quả. Tuy nhiên, GPU nghe có vẻ đầy rủi ro vào thời điểm đó. Đây là loại sản phẩm hoàn toàn mới mà không có ứng dụng nào sẵn có trên thị trường, đòi hỏi chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) lớn vào thời điểm mọi con mắt và vốn đầu tư đều đổ dồn vào CPU. Việc phát triển một sản phẩm bổ sung cho CPU với ứng dụng chính là trò chơi điện tử 3D có vẻ chắc chắn sẽ thất bại.

Một lần nữa, Huang tin vào tầm nhìn của mình và GPU dòng GeForce trình làng năm 1999. Sản phẩm đầu tiên, GeForce 256, nhắm đến các game thủ không quá nhạy cảm với giá và đang tìm kiếm những sản phẩm tốt nhất. GeForce sau đó trở thành sản phẩm chủ lực của Nvidia. Trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển bùng nổ, công ty này được biết đến nhiều nhất với các GPU nhắm đến người đam mê trò chơi điện tử.

Năm 2007, Nvidia giới thiệu nền tảng tính toán song song CUDA. Nền tảng này cho phép nhà phát triển sử dụng GPU cho những tác vụ xử lý chung, vượt ra ngoài vai trò truyền thống trong việc kết xuất đồ họa. Sự chuyển đổi này ở GPU cho phép cải thiện hiệu suất đáng kể trong nhiều tác vụ tính toán so với CPU truyền thống.

CUDA đơn giản hóa lập trình GPU bằng cách cung cấp nền tảng mở rộng các ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn. Điều này đồng nghĩa, CUDA cho phép nhà phát triển sử dụng GPU cho nhiều tác vụ, bao gồm nghiên cứu khoa học, kỹ thuật, lập mô hình tài chính và quan trọng nhất là AI. Việc phát hành CUDA không gây chú ý quá lớn, nhưng vài năm sau, nó đã trở thành một sản phẩm đột phá của Nvidia.

Đầu những năm 2010, AI kém xa so với ngày nay và không được các nhà khoa học máy tính ưa chuộng. Nhưng sau đó, mạng thần kinh nhân tạo bắt đầu có những tiến bộ đáng kể. Với GPU đã sửa đổi bằng CUDA, mạng thần kinh có thể được đào tạo nhanh hơn tới 100 lần so với CPU truyền thống.

Huang và các kỹ sư nhanh chóng hành động. Ông tin rằng mạng thần kinh sẽ cách mạng hóa xã hội và một lần nữa dốc toàn lực. Gần như chỉ sau một đêm, Nvidia chuyển từ doanh nghiệp đồ họa sang tập trung vào phần cứng cho các ứng dụng AI. Năm 2016, Huang tự tay bàn giao siêu máy tính AI đầu tiên cho OpenAI, và năm 2017, các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển thứ sau này trở thành ChatGPT.

Sau khi ChatGPT phát hành, sự quan tâm đến phần cứng Nvidia trở nên vô cùng lớn. “Có một cuộc chiến về AI đang diễn ra ngoài kia, và hiện tại, Nvidia là nhà phân phối vũ khí duy nhất”, Srini Pajjuri, quản lý tại công ty Raymond James, nhận định.

Nvidia không còn là công ty đứng trên bờ vực phá sản như trước đây, nhưng nếu có rắc rối ập đến, Huang cũng sẵn sàng. “Tôi từng phục vụ bàn. Tôi đã chuẩn bị cho nghịch cảnh”, ông chia sẻ.

Phát biểu trong buổi tối nhận giải tại Hà Nội, ông chia sẻ mong muốn hiểu được nguyên tắc đằng sau trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, tại thời điểm đó, ông cùng các cộng sự của mình không nghĩ sẽ đạt được thành tựu như thế nào trên hành trình này. Ông cho biết trí tuệ nhân tạo tác động mạnh mẽ tới đời sống của con người nhưng sẽ chỉ mang lại lợi ích to lớn khi được dẫn dắt phù hợp, được sử dụng có trách nhiệm.

Thu Thảo – Minh Thư/VnExpress