Khi chúng ta chiêm ngưỡng khả năng đáng kinh ngạc của các mô hình AI hiện đại — từ kể chuyện như nhà văn, vẽ tranh như nghệ sĩ, viết tin như nhà báo cho đến hiểu ngữ cảnh như một chuyên gia — có một bí mật ít người biết nằm phía sau những điều kỳ diệu đó: hạ tầng tính toán song song vận hành trong im lặng trong hậu trường sân khấu nhưng quyết định tất cả.
Dưới đây là hành trình phía sau hậu trường của một mô hình AI khi nó được huấn luyện hoặc triển khai trên hàng chục, thậm chí hàng trăm GPU.
Giai đoạn 1: Thực thi trên GPU – Khối óc xử lý của AI
Mỗi GPU đảm nhận việc thực hiện các phép toán tính toán phức tạp, phục vụ cho quá trình suy luận (inference) hoặc huấn luyện (training) mô hình. Tại đây, hàng tỷ phép nhân ma trận diễn ra chỉ trong vài mili giây. Đây là nơi AI học và phản hồi.
Giai đoạn 2: Gửi kết quả – Khi các GPU cần "tám chuyện"
Sau khi tính toán xong, các GPU cần chia sẻ kết quả với nhau. Điều này thực hiện qua truyền bộ nhớ giữa các GPU (GPU-to-GPU Memory Transfer), và thường sử dụng mô hình gọi là All-to-All Collective — nghĩa là tất cả gửi cho tất cả, ví dụ điển hình là All-Reduce. Mạng lưới bắt đầu nóng lên từ đây!
Thách thức: Bão hòa mạng – Tính toán quá nhanh cũng là vấn đề!
Các tác vụ có băng thông cực cao trên GPU có thể dễ dàng làm bão hòa các liên kết mạng. Điều đó có nghĩa là, dù GPU siêu mạnh, toàn bộ hệ thống vẫn có thể bị chậm lại chỉ vì... mạng không kịp theo. Lại là Mạng (IT Guy)!!!
Giai đoạn 3: Đồng bộ hóa – Cùng nhau thì phải đợi nhau!
Để tiến tới bước tiếp theo, các GPU phải đồng bộ — nghĩa là chờ tất cả hoàn thành, giống như một dàn nhạc phải đợi nhạc trưởng ra hiệu. GPU được đưa về trạng thái sẵn sàng để tiếp tục chạy giai đoạn kế tiếp.
Thắt cổ chai: Đợi đường chậm nhất
Dù phần lớn GPU hoàn thành nhanh chóng, hệ thống vẫn phải chờ đường đi chậm nhất. Việc tính toán bị đình trệ (stall), dẫn đến thời gian hoàn tất tác vụ (Job Completion Time - JCT) bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi độ trễ đuôi tệ nhất (worst-case tail latency). Một nút thắt, làm chậm cả đoàn tàu.
TÓM TẮT:
Khi bạn huấn luyện một mô hình AI khổng lồ hay vận hành AI real-time trên đám mây, điều đang diễn ra là hàng trăm GPU nhảy múa và kết hợp với nhau trong một bản giao hưởng phức tạp. Và chỉ cần một khớp nhạc bị lạc tông – do mạng chậm, đồng bộ lỗi, hoặc tail latency – toàn bộ trải nghiệm với người dùng cuối có thể sụp đổ.
Và đó, thưa bạn, là bí mật phía sau những “phép màu AI”: sự song song, sự đồng bộ, và cả những giới hạn rất con người của phần cứng.
