Mở khóa ngày mai: HPC và AI trong giáo dục đại học

Bạn tôi, Maria, 22 tuổi, nói với tôi rằng cô ấy thường quyết định xem có tiếp tục hẹn hò với ai đó hay không bằng cách yêu cầu công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) đưa ra ý kiến ​​​​dựa trên nội dung trò chuyện trên mạng xã hội của họ. Nếu những người trẻ, ở độ tuổi đại học đang hỏi AI để xin lời khuyên về mối quan hệ, họ có thể đang yêu cầu AI cho lời khuyên về việc nên đăng ký và theo học trường đại học nào. Thế hệ của họ đã lớn lên trong một thế giới nơi AI và khoa học máy tính không chỉ là những khái niệm tương lai hấp dẫn trên TV mà thay vào đó là một phần tích hợp của cuộc sống hàng ngày. Các trường đại học không thúc đẩy khả năng tiếp cận tài nguyên AI cho sinh viên tiềm năng có thể sớm gặp nguy hiểm như đối tác của Maria.

Sự khác biệt giữa HPC và AI là gì?

Hầu hết các trường đại học đã cung cấp cho các nhà nghiên cứu tài nguyên điện toán hiệu năng cao (HPC) trong nhiều năm. HPC cung cấp sức mạnh tính toán chưa từng có cho các mô phỏng đòi hỏi hiệu suất cao đòi hỏi tính song song lớn, chẳng hạn như mô phỏng động lực học chất lỏng, động lực học phân tử, mô hình khí hậu, thiên văn học, v.v. AI phát triển mạnh dựa trên lượng lớn dữ liệu được dán nhãn cho các mô hình học máy, mạng lưới thần kinh và kiến ​​trúc học sâu. Khả năng xử lý thông tin hiệu quả và thông minh của AI để trích xuất các mẫu và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu này thúc đẩy sự đổi mới.

HPC cho AI

Công nghệ HPC đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các mô hình AI vì chúng có thể xử lý kho dữ liệu khổng lồ được tạo ra từ các tác vụ HPC truyền thống, biến chúng thành tài sản quý giá cho AI. HPC không chỉ hỗ trợ tạo bộ dữ liệu cho AI mà còn tăng cường mô phỏng tài chính như phương pháp Monte Carlo, trong đó AI có thể can thiệp để đưa ra những diễn giải chính xác và kịp thời hơn về dữ liệu ngày càng tăng.

AI cho HPC

Ngược lại, AI có thể hợp lý hóa khối lượng công việc cho các hệ thống HPC bằng cách xử lý trước dữ liệu, thu hẹp khả năng HPC phân tích kỹ lưỡng hơn và thậm chí thay thế các phép tính HPC mở rộng bằng các phép tính gần đúng do AI tạo ra. Sức mạnh tổng hợp giữa HPC và AI này dẫn đến sự kết hợp mạnh mẽ giúp tăng cường độ chính xác và hiệu quả của cả hai công nghệ, thúc đẩy những tiến bộ đáng kể trong các nhiệm vụ tính toán.

Kết hợp sức mạnh của HPC với hiệu quả của AI

Mối quan hệ cộng sinh giữa HPC và AI đang định hình lại bối cảnh công nghệ tại các trường đại học, thúc đẩy sự đổi mới với tốc độ chưa từng có. AI không còn là một thực thể riêng biệt; nó đã trở thành một phần không thể thiếu của HPC. AI hiện được coi là một trong những thành phần thiết yếu của khối lượng công việc HPC. Các tổ chức cần cơ sở hạ tầng hỗ trợ liền mạch cả khối lượng công việc HPC và AI để duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng ngày nay.

Xu hướng PC và AI trong giáo dục đại học

Các trung tâm siêu máy tính học thuật là trung tâm khám phá khoa học. Một nghiên cứu năm 2024 của nhà phân tích ngành Intersect360 xác định xu hướng khuếch đại nghiên cứu khoa học bằng trí tuệ nhân tạo mới nhất. Theo Intersect360 Research, hơn 90% trung tâm HPC học thuật đã đầu tư để kết hợp AI vào nghiên cứu của họ.

Điều này thể hiện rõ nhất ở việc kết hợp các đơn vị xử lý đồ họa (GPU), các yếu tố tính toán đã tạo nên cuộc cách mạng về AI. Nghiên cứu cho thấy 92% trung tâm HPC học thuật đã tích hợp các bộ tăng tốc tính toán và 91% khối lượng công việc HPC được tăng tốc đang tận dụng GPU của NVIDIA.

Xu hướng chính thúc đẩy sự tăng trưởng gần đây là lời hứa về AI sáng tạo (GenAI)—AI có khả năng tạo ra nội dung gốc, cho dù bằng văn bản, nghệ thuật hay mã máy tính. Nghiên cứu cho thấy 35% trang web HPC-AI học thuật đang “tích cực sử dụng AI tổng quát” trong khi 37% đang “xem xét xây dựng các mô hình AI tổng quát của riêng họ”.

Năm AI tại Đại học Texas ở Austin

Đại học Texas ở Austin (UT-Austin) được xếp hạng trong top 10 toàn quốc về AI. Vào tháng 2 năm 2024, Trường đã thành lập  Trung tâm Generative AI và thông báo rằng năm 2024 là “Năm của AI” tại trường.

UT-Austin có lịch sử phong phú về đổi mới công nghệ thông qua Trung tâm Máy tính Nâng cao Texas (TACC). Trên thực tế, Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (NSF) đã chọn các siêu máy tính của TACC, bao gồm hệ thống tập trung vào AI mới Vista với 600 GPU NVIDIA GH200, để tham gia thí điểm Tài nguyên Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia. Chương trình thí điểm cung cấp cho các nhà nghiên cứu và nhà giáo dục có trụ sở tại Hoa Kỳ các công cụ và dữ liệu để thúc đẩy nghiên cứu AI. Vista là tiền thân của hệ thống Horizon, được coi là siêu máy tính NSF lớn nhất, cung cấp sức mạnh tính toán vô song cho nghiên cứu khoa học vào năm 2025.

Dan Stanzione, Giám đốc điều hành, TACC cho biết: “AI đã trở nên cực kỳ quan trọng đối với các trung tâm siêu máy tính, cả khi tầm quan trọng của AI trong khoa học ngày càng tăng và khi cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI tạo ra quy mô lớn và điện toán hiệu năng cao gần như giống hệt nhau”. / Phó Chủ tịch Nghiên cứu, UT-Austin. “Hệ thống mới nhất của chúng tôi tại TACC, Vista, đã được thiết kế dành cho các hệ thống AI tổng hợp. Với 600 GPU NVIDIA GH200, nó sẽ mở rộng đáng kể khả năng của chúng tôi để hỗ trợ sinh viên và nhà nghiên cứu trong công việc AI. Chúng tôi nhận thấy nhu cầu bùng nổ về những nguồn lực này và từ sinh viên nhiều hơn là từ giảng viên!”

Phá kỷ lục tuyển sinh tại UT-Austin

Mặc dù rất khó để định lượng tác động trực tiếp của việc đầu tư vào AI đối với hoạt động tuyển sinh, nhưng cam kết của UT-Austin đối với nghiên cứu AI, chuyên môn của giảng viên và cơ sở vật chất tiên tiến có thể góp phần thu hút sinh viên tương lai. UT-Austin đã nhận được gần 73.000 đơn đăng ký đại học cho học kỳ Mùa thu năm 2024, phá vỡ kỷ lục tuyển sinh trước đó của trường đại học hàng đầu của Hệ thống UT, được thiết lập vào năm 2022. Năm 2022 , UT-Austin tuyển sinh 66.109 sinh viên. Trường đại học này cũng thiết lập mức cao nhất mọi thời đại về tỷ lệ tốt nghiệp. Tỷ lệ tốt nghiệp bốn năm tăng lên 73,5% vào năm 2022, tăng 21 điểm phần trăm kể từ năm 2012.

Các trường đại học phải nhận ra cơ hội kết hợp HPC và AI, vì việc không thúc đẩy khả năng tiếp cận các tài nguyên này có thể gây nguy hiểm cho khả năng cạnh tranh của họ trong giáo dục đại học. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong việc tích hợp AI, được minh chứng bằng cam kết của UT-Austin, không chỉ thúc đẩy nghiên cứu khoa học mà còn thu hút sinh viên tương lai, thể hiện rõ qua số liệu tuyển sinh kỷ lục của trường đại học.