Dự toán chi quỹ phụ huynh trường 500 triệu đồng/năm, hiệu trưởng bị phê bình

Redmi Note 11 Pro 5G cao cấp nhất, được tích hợp bộ vi xử lý tám nhân Snapdragon 695, công nghệ 6nm, và tốc độ xung nhịp 2,2 GHz. Trong khi đó, Redmi Note 11 Pro và Redmi Note 11S dùng bộ vi xử lý MediaTek Helio G96 tám nhân và RAM 8GB.

Ngoài ra, các máy đều được trang bị viên pin dung lượng lớn 5.000mAh. Redmi Note 11 Pro 5G và Redmi Note 11 Pro được trang bị sạc nhanh 67W, mất 15 phút để làm đầy 50% pin. Redmi Note 11S có sạc nhanh 33W, cho phép sạc 100% pin trong khoảng một giờ.

Redmi Note 11 Pro 5G và Redmi Note 11 Pro có màn hình 6,67” FHD+ AMOLED 120Hz. Redmi Note 11S có màn hình 6,43 inch.

Redmi Note 11 Pro 5G mở bán với giá 8,99 triệu đồng, đặt trước từ 18-28/02. Redmi Note 11 Pro có giá 7,49 triệu đồng, đặt trước diễn ra từ 18-28/02.

Redmi Note 11S, phiên bản 6GB+128GB, có giá 6,19 triệu; phiên bản 8GB+128GB giá bán lẻ 6,69 triệu đồng.

Hải Đăng

Xiaomi có thêm nhà phân phối thứ hai tại Việt Nam

Xiaomi Việt Nam vừa có thêm nhà phân phối thứ hai tại thị trường Việt Nam sau khi ký hợp tác với Synnex FPT.  

Con sóng mà các nhà đồng sáng lập Nvidia nhìn thấy chính là thị trường bộ xử lý đồ họa (GPU). Những con chip này thường được bán dưới dạng thẻ rời để game thủ cắm vào bo mạch chủ máy tính, giá lên tới hàng ngàn USD. Chúng đóng góp hơn một nửa doanh thu của Nvidia ngày nay.

Tuy nhiên, game không phải yếu tố khiến Phố Wall đặt niềm tin vào công ty mà chính là lĩnh vực “nóng” nhất của trí tuệ nhân tạo (AI): deep learning (học sâu). Các gã khổng lồ như Google, Microsoft, Facebook, Amazon mua khối lượng lớn chip Nvidia cho trung tâm dữ liệu của mình, trong khi những tổ chức như Bệnh viện Massachusetts lại dùng chip Nvidia để phát hiện bất thường trong ảnh chụp CT. Tesla lắp đặt GPU Nvidia trong xe tự lái để kích hoạt tính năng lái tự động. Chip Nvidia còn xuất hiện trong các thiết bị đeo thực tế ảo của Facebook, HTC.

CEO Jen-Hsun Huang khẳng định Nvidia chưa bao giờ đứng ở vị trí trung tâm của một thị trường lớn như vậy. Tất cả là nhờ họ đã làm được một thứ đặc biệt tốt, đó là điện toán GPU. Ước tính có hàng ngàn startup AI đang sử dụng nền tảng của Nvidia vào mọi ngành nghề: giao dịch cổ phiếu, mua sắm trực tuyến, điều khiển máy bay không người lái hay thậm chí cả lò vi sóng.

Sự thống trị trên thị trường GPU và việc mở rộng sang các thị trường mới giúp cổ phiếu Nvidia tăng mạnh. Ngày 10/7/2020, Nvidia làm nên lịch sử khi chính thức vượt Intel trở thành hãng chip lớn nhất nước Mỹ tính theo giá trị thị trường. Trái với sự năng động của Nvidia, Intel lại chậm chạp đa dạng hóa kinh doanh sau khi bỏ lỡ cuộc cách mạng smartphone.

Tầm nhìn dài hạn của người đứng đầu

Ông Huang luôn biết rằng tiềm năng của chip đồ họa vượt ra khỏi ngành game nhưng không lường được sự chuyển dịch sang deep learning. Deep learning xuất hiện trong giới học thuật từ những năm 1960 và đạt tiến bộ lớn vào thập niên 80, 90. Tuy nhiên, hai yếu tố ngăn cản deep learning cất cánh, đó là dữ liệu cần thiết để đào tạo thuật toán và khả năng tiếp cận năng lực điện toán giá rẻ. 

Internet giải được bài toán thứ nhất nhưng năng lực điện toán vẫn ngoài tầm với. Từ năm 2006, Nvidia ra mắt bộ công cụ lập trình có tên CUDA, giúp lập trình viên dễ dàng lập trình từng điểm ảnh một trên màn hình. GPU mô phỏng hàng ngàn máy tính nhỏ hoạt động đồng thời để dựng từng điểm ảnh. Chúng thực hiện nhiều phép toán bậc thấp để dựng bóng, phản chiếu, ánh sáng và sự trong suốt. Trước khi CUDA phát hành, lập trình một GPU là quy trình “đau thương” với giới lập trình vì luôn phải viết nhiều mã cấp thấp. Nvidia dành nhiều năm để phát triển CUDA, giúp lập trình Java hay C++ trên GPU dễ hơn. Sử dụng CUDA, các nhà nghiên cứu có thể phát triển mô hình deep learning nhanh hơn, rẻ hơn nhiều.

Ông Huang giải thích: “Deep learning gần như bộ não. Nó hiệu quả một cách phi lý. Bạn có thể dạy nó làm gần như mọi thứ nhưng có một khuyết điểm lớn là cần lượng lớn tính toán. Chúng tôi đã có GPU, một mô hình tính toán gần như lý tưởng cho deep learning”.

Khoảnh khắc quan trọng đối với ứng dụng deep learning hàng loạt đã đến vào một buổi tối năm 2010 tại Palo Alto. Andrew Ng, một Giáo sư Đại học Stanford, ở đây để gặp CEO Google khi đó Larry Page và nhà khoa học máy tính thiên tài Sebastian Thrun. Hai năm trước, Ng viết một trong những báo cáo học thuật đầu tiên về hiệu quả khi áp dụng GPU vào mô hình deep learning. Thrun từng làm cùng với Ng tại Stanford. Hai nhà khoa học đề xuất ý tưởng thành lập bộ phận nghiên cứu deep learning tại Google. Ông Page đồng ý và Google Brain ra đời. Công trình deep learning của Google Brain nay phủ khắp gần như mọi sản phẩm của Google, đặc biệt là tính năng tìm kiếm, nhận diện hình ảnh và giọng nói.

Ngoài Google, các dự án nghiên cứu deep learning hứa hẹn khác cũng manh nha tại Microsoft, Facebook và Amazon. Quyết định đầu tư mạnh mẽ vào hệ sinh thái phần mềm cơ bản với CUDA của Nvidia là chìa khóa kích hoạt sự chuyển dịch này. Nvidia rõ ràng đã gặt hái thành quả từ tầm nhìn dài hạn của CEO Jen-Hsun.

Thành công của Nvidia không diễn ra âm thầm. Gần như mọi thế lực trong ngành chip đều theo đuổi giấc mộng AI. Các công ty ngoài ngành cũng hứng thú với deep learning vì nó vô cùng cần thiết với ương lai của ngành công nghệ. Một trong những khách hàng lớn nhất của Nvidia – Google – nay cũng trở thành đối thủ. Google đã trang bị cho trung tâm dữ liệu của mình bằng bộ xử lý tự phát triển để cải thiện kết quả tìm kiếm và bản đồ. Tương tự, một khách hàng khác của Nvidia là Microsoft cũng làm chip riêng cho trung tâm dữ liệu. Nó có thể lập trình lại sau khi sản xuất và hữu dụng với các ứng dụng AI.

Trong khi đó, gã khổng lồ Intel dồn sức bảo vệ “con bò vàng” lợi nhuận nhất của hãng là trung tâm dữ liệu, nơi họ là bá chủ. Chip của Nvidia chưa thể thay thế chip của Intel mà chỉ trợ lực cho chúng. Tuy nhiên, Intel rõ ràng muốn khách hàng chỉ dùng sản phẩm của họ. Công ty đã thực hiện vài vụ thâu tóm để củng cố sức mạnh AI và mở rộng đáng kể mạng lưới deep learning.

Lợi thế của Nvidia là khởi đầu trước so với Intel, AMD và đối thủ. Song, họ không thể thả lỏng. Nhiều năm trước, họ đơn độc trong cuộc đua này nhưng hiện nay, thị trường đã đông đúc hơn. Theo ông Huang, “điện toán AI là tương lai của điện toán. Miễn là nền tảng của chúng tôi tốt nhất cho điện toán AI, tôi cho rằng chúng tôi sẽ giành được nhiều khách hàng”.

Bản thân ông Huang thừa hưởng triết lý mà Andy Grove - ông chủ lâu năm của Intel – đề cao trong cuốn sách “Only the Paranoid Survive”. “Tôi luôn nghĩ chúng tôi sẽ ngừng hoạt động trong 30 ngày nữa. Điều đó không bao giờ thay đổi. Nó không phải nỗi sợ thất bại mà là nỗi sợ bị thay thế. Tôi không bao giờ muốn thỏa hiệp”, CEO Nvidia tâm niệm.

Du Lam

Thương vụ 40 tỷ USD giữa Nvidia và ARM có nguy cơ đổ bể

Theo nguồn tin của Bloomberg, Nvidia đang âm thầm từ bỏ vụ mua lại nhà thiết kế chip ARM từ tay tập đoàn SoftBank do không có hi vọng gì để được nhà chức trách chấp thuận.