“Tôi vẫn nhớ cảm giác sung sướng khi được chọn vào đội AI. Vì đây là lần đầu tiên Trung tâm Nghiên cứu và phát triển Samsung Việt Nam (SRV) được nhận một dự án chiến lược liên quan đến AI.

Đặc biệt hơn nữa, tôi cảm thấy vô cùng tự hào khi được phát triển ngôn ngữ Tiếng Việt, là ngôn ngữ mẹ đẻ của quốc gia mình, trên dòng điện thoại hiện đại bậc nhất bây giờ”, Minh cười nói.

Ngay sau đó, các kỹ sư trong nhóm nghiên cứu và phát triển AI được cử sang Hàn Quốc và Ấn Độ để nhận chuyển giao về kiến trúc mô hình AI, thuật toán cho AI, đào tạo AI, dữ liệu cho AI…. Bộ phận kiểm thử về AI cũng được Hàn Quốc trực tiếp sang chia sẻ: kiến thức về AI, phương pháp kiểm thử, Tool hỗ trợ kiểm thử, kinh nghiệm kiểm thử AI.

Thu âm hàng triệu tệp giọng nói, hàng trăm người xử lý dữ liệu 

Tuy nhiên khi bắt tay vào thực hiện nhóm nghiên cứu cũng đối diện không ít khó khăn. Theo đó,  để phát triển AI có chất lượng cao, nguồn dữ liệu lớn, đa dạng và được kiểm soát là những điều kiện tiên quyết. Thế nhưng so sánh với dữ liệu các ngôn ngữ phổ biến trên thế giới như tiếng Anh, tiếng Trung Quốc… thì nguồn dữ liệu tiếng Việt lại ít hơn rất nhiều.

“Đây chính là khó khăn lớn nhất mà chúng tôi phải đối mặt. Bên cạnh cấu trúc ngữ pháp tiếng Việt rất khó thì chúng tôi còn đối diện với khó khăn như ngôn ngữ các vùng miền, từ lóng, từ đồng nghĩa, từ mượn và những từ mới của thế hệ GenZ…

Để giải quyết những vấn đề này, SRV phải huy động hàng trăm người để xử lý dữ liệu cho AI. Chúng tôi phải liên tục tạo ra dữ liệu để đào tạo AI, giúp AI hiểu và cho kết quả đầu ra chính xác. Đặc biệt, những nguồn dữ liệu này phải đảm bảo tính hợp pháp chứ không đơn thuần là dữ liệu thu thập tự do”, Tuấn Minh nói.  

Nhờ sự tập trung cao độ và huy động nguồn lực lớn cho dự án, chỉ trong một thời gian rất ngắn, nhóm kỹ sư người Việt đã vừa hiệu chỉnh dữ liệu sẵn có vừa tạo thêm nhiều dữ liệu mới để phục vụ đào tạo cho AI.

Tuấn Minh tiết lộ để hoàn thiện AI, nhóm kỹ sư đã phải thu âm hàng triệu tệp giọng nói của cả nam lẫn nữ để giúp Galaxy S24 Series thông minh hơn với người Việt Nam.

Riêng về công tác kiểm thử, để đảm bảo tính năng dịch chính xác và mức độ nhận giọng nói trong các môi trường tiếng ồn khác nhau, nhóm kỹ sư không chỉ thực hiện kiểm thử trong môi trường phòng lab, mà còn đi đến nhiều địa điểm như Hồ Gươm, trung tâm thương mại, quán café để tính năng AI hoạt động tốt trong môi trường người dùng thực.

“Nhờ những nỗ lực không ngừng nghỉ, chỉ trong vòng 4 tháng, từ con số 0, các kỹ sư của SRV đã tự mình làm chủ công nghệ và hoàn thiện AI cho tiếng Việt cho dòng sản phẩm S24”, Trần Tuấn Minh tự hào.

Được biết, AI đã được các kỹ sư Việt Nam ứng dụng trong việc nhận giọng nói và chuyển đổi giọng nói sang văn bản(text). Theo đó, thiết bị Galaxy AI tự động nhận diện ngôn ngữ người dùng đang sử dụng thông qua tự động nhận diện giọng nói, sau đó nội dung giọng nói (Speech) sẽ chuyển sang dạng văn bản (Text).  Ngoài ra có thể dùng AI để chuyển văn bản (Text) sang giọng nói. Đầu vào là văn bản (đã được dịch), đầu ra là âm thanh đọc ra từ văn bản đó.

Song song đó, đóng góp của đội ngũ kỹ sư Việt cho tính năng AI ở phần ngôn ngữ tiếng Việt còn là phát triển và hoàn thiện nhiều tính năng thông minh ở phần mềm chỉnh sửa ảnh trên điện thoại di động (Photo Editor) như: di chuyển vật thể sang vị trí khác trong ảnh. Thiết bị sẽ tự phân tích, xóa, đặt lại vị trí các đối tượng trong hình ảnh, và tái tạo lại phần hình ảnh còn thiếu sau khi xóa đối tượng.

Mở rộng ảnh: thiết bị sẽ tái tạo phần hình khi có thay đổi kích thước, căn chỉnh bố cục, những phần hình nền còn thiếu sẽ được lấp đầy một cách hoàn hảo và thậm chí nội dung vượt ra ngoài đường viền của hình ảnh gốc, giúp mở rộng vùng hiển thị của ảnh. Nâng cao độ phân giải của hình ảnh: giúp nâng cao độ phân giải của hình ảnh mà không làm giảm chất lượng.

Chia sẻ thêm, ông Đỗ Đức Dũng, Giám đốc Bộ phận Phát triển phần mềm SRV cho biết, Galaxy AI không phải dự án toàn cầu đầu tiên mà các kỹ sư người Việt Nam tham gia. Điều này cho thấy sự tăng trưởng không ngừng của Trung tâm Nghiên cứu và phát triển Samsung Việt Nam.

Hàng năm SRV đều nhận được sự chuyển giao công nghệ từ các R&D khác của Samsung trên toàn cầu cũng như từ Hàn Quốc cho từng lĩnh vực phụ trách. Và từ năm ngoái bằng việc chuyển giao AI - là công nghệ tiên tiến nhất và quan trọng nhất của tập đoàn cho Việt Nam, Samsung đã giữ đúng lời hứa với Chính phủ Việt Nam khi quyết tâm đưa Việt Nam vượt qua vai trò là cứ điểm sản xuất để trở thành cứ điểm chiến lược về R&D của Samsung trên toàn cầu.

Nvidia đặt tên thế hệ chip AI mới là Blackwell. Con chip Blackwell đầu tiên – GB200 – sẽ được bán ra từ cuối năm nay. Nvidia đang cung cấp cho khách hàng nhiều chip mạnh hơn để thúc đẩy các đơn hàng mới. Hiện tại, các khách hàng vẫn đang tranh giành để có được chip H100 Hopper.

“Hopper tuyệt vời nhưng chúng ta cần GPU lớn hơn”,CEO Nvidia Jensen Huang phát biểu tại sự kiện.

Bên cạnh chip Blackwell, Nvidia cũng giới thiệu phần mềm NIM giúp triển khai AI dễ dàng hơn. Theo các quan chức Nvidia, công ty đang dần trở thành một nhà cung cấp nền tảng như Apple và Microsoft hơn là nhà cung ứng chip.

“Blackwell không phải một con chip, đó là tên của một nền tảng”, ông Huang nói. Phó Chủ tịch Nvidia Manuvir Das hứa hẹn phần mềm NIM giúp lập trình viên chạy các chương trình trên mọi GPU Nvidia, dù cũ hay mới, để tiếp cận nhiều người hơn.

Blackwell, “truyền nhân” của Hopper

Mỗi hai năm, Nvidia lại cập nhật kiến trúc GPU một lần, mở khóa tăng trưởng hiệu suất mới. Nhiều mô hình AI ra mắt năm qua được đào tạo trên kiến trúc Hopper xuất hiện từ năm 2022.

Nvidia cho biết các chip dựa trên Blackwell như GB200 nâng cấp hiệu suất AI đáng kể cho các doanh nghiệp AI, 20 petaflops so với 4 petaflops trên H100. Năng lực xử lý này cho phép các doanh nghiệp AI đào tạo mô hình lớn hơn và phức tạp hơn.

GPU Blackwell lớn và kết hợp hai khuôn được sản xuất riêng biệt thành một chip. Nó cũng có sẵn dưới đạng máy chủ hoàn chỉnh có tên GB200 NVLink 2, kết hợp 72 GPU Blackwell và các bộ phận khác của Nvidia được thiết kế để đào tạo các mô hình AI.

Amazon, Google, Microsoft và Oracle sẽ bán quyền truy cập GB200 thông qua dịch vụ đám mây. GB200 kết hợp 2 GPU B200 Blackwell với một CPU Grace. Nvidia cho biết Amazon Web Services (AWS) sẽ xây dựng một cụm máy chủ với 20.000 chip GB200.

Hệ thống có thể triển khai mô hình 27 nghìn tỷ tham số, lớn hơn nhiều so với các mô hình lớn nhất hiện nay như GPT-4 (1,7 nghìn tỷ tham số). Nhiều nhà nghiên cứu AI tin rằng các mô hình lớn hơn với nhiều tham số và dữ liệu hơn có thể mở khóa các khả năng mới.

Nvidia chưa thông báo giá GB200 mới hay các hệ thống chứa GB200. H100 dựa trên Hopper của Nvidia có giá từ 25.000 đến 40.000 USD mỗi đơn vị và toàn bộ hệ thống có giá lên tới 200.000 USD, theo ước tính của các nhà phân tích.

(Theo CNBC)