Các nhà khoa học Mỹ – Nhật phát triển chip AI tiết kiệm năng lượng nhờ “máy tính xác suất”
Một bước tiến mới trong lĩnh vực phần cứng trí tuệ nhân tạo (AI) vừa được công bố: các nhà nghiên cứu từ Mỹ và Nhật Bản đã phát triển hệ thống kỹ thuật số mới giúp chip AI vận hành hiệu quả hơn, tiêu thụ ít năng lượng hơn, đồng thời tăng tốc độ xử lý nhờ khả năng chạy song song nhiều tác vụ.
Từ bit truyền thống đến p-bit ngẫu nhiên
Phần lớn máy tính hiện nay dựa trên bit nhị phân – 0 và 1 – để thực hiện các lệnh. Tuy nhiên, một số công nghệ đặc biệt như chip thần kinh (neuromorphic) lại sử dụng p-bit (probabilistic bit). P-bit có khả năng chuyển đổi ngẫu nhiên giữa 0 và 1, cho phép hệ thống khám phá nhiều tổ hợp trước khi chọn ra kết quả hợp lý nhất. Đây chính là nền tảng của máy tính xác suất (probabilistic computing).
Điểm khó nằm ở việc kiểm soát tần suất xuất hiện của 0 hoặc 1 để dẫn hệ thống đến đáp án tốt hơn. Trước đây, các p-bit thường cần bộ chuyển đổi số – tương tự (DACs) để tạo điện áp thiên lệch, nhưng DACs lại cồng kềnh và tiêu tốn nhiều năng lượng.
Giải pháp mới: p-bit dựa trên MTJ
Nhóm nghiên cứu đã thay thế DACs bằng mối nối từ tính dạng hầm (MTJ – Magnetic Tunnel Junctions), vốn tự nhiên dao động ngẫu nhiên giữa 0 và 1. Dòng bit này được đưa vào mạch kỹ thuật số cục bộ, nơi người dùng có thể điều chỉnh cách mạch kết hợp và cân nhắc các giá trị. Kết quả là p-bit đầu ra có thể thiên về 0 hoặc 1 theo ý muốn, mà không cần mạch analog phức tạp.
Theo giáo sư Shunsuke Fukami, đồng tác giả nghiên cứu: “Việc phụ thuộc vào tín hiệu analog đã kìm hãm tiến bộ. Chúng tôi tìm ra cách điều chỉnh hành vi của p-bit hoàn toàn bằng kỹ thuật số, loại bỏ nhu cầu về mạch analog cồng kềnh.”
Hiệu quả nhờ hành vi “tự tổ chức”
Một lợi ích khác của hệ thống mới là p-bit có thể tự tổ chức. Thay vì tất cả cùng bị thiên lệch đồng thời như khi dùng DACs, mỗi p-bit trong thiết kế MTJ có thời điểm cập nhật riêng. Nhờ đó, chúng tránh việc đồng loạt xuất ra kết quả, đồng thời có thể tham chiếu đầu ra trước đó để đưa ra quyết định hữu ích hơn. Điều này giúp chip xử lý song song nhiều khả năng, tăng tốc độ và hiệu quả tính toán.
Triển vọng ứng dụng
Nghiên cứu được công bố ngày 10/12/2025 tại Hội nghị Thiết bị Điện tử Quốc tế lần thứ 71 (IEDM) ở San Francisco, với sự hợp tác của TSMC, hãng sản xuất bán dẫn lớn nhất thế giới.
Dù chưa có số liệu benchmark cụ thể so với thiết kế DAC truyền thống, nhóm nghiên cứu tin rằng bước đột phá này sẽ mở đường cho việc thương mại hóa p-bit, giảm chi phí và tác động môi trường của hệ thống AI. Ngoài AI, công nghệ này còn hứa hẹn ứng dụng trong giải quyết bài toán định tuyến logistics hay khám phá nhanh hàng loạt giải pháp trong nghiên cứu khoa học.
https://www.livescience.com/technology/computing/tapping-into-new-probabilistic-computing-paradigm-can-make-ai-chips-use-much-less-power-scientists-say (ntbtra)