Nvidia thâu tóm SchedMD: Khi 'trái tim điều phối' AI vào tay ông lớn GPU

Trong bối cảnh cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển dịch từ việc ai sở hữu con chip mạnh nhất sang ai có khả năng vận hành các cụm máy chủ hiệu quả nhất, Nvidia đã thực hiện một bước đi quyết đoán sâu hơn vào tầng phần mềm hạ tầng.

Bằng việc thâu tóm SchedMD, đơn vị phát triển và bảo trì chính của Slurm, Nvidia đang nắm trong tay công cụ điều phối quan trọng nhất của thế giới tính toán hiệu năng cao (HPC).

Slurm, vốn được ví như "trái tim" hay "người nhạc trưởng" của các hệ thống siêu máy tính, đóng vai trò trung tâm trong việc lập lịch cho các tác vụ khổng lồ, tiêu tốn nhiều tài nguyên trên hàng nghìn máy chủ và bộ xử lý đồ họa (GPU). Thương vụ này đánh dấu sự chuyển mình của Nvidia từ một nhà sản xuất phần cứng thành một kiến trúc sư toàn diện cho các trung tâm dữ liệu AI hiện đại.

Với thương vụ thâu tóm Slurm, Nvidia tiến sâu vào tầng kiểm soát của AI toàn cầu - Ảnh: Reuters

Vai trò chiến lược của Slurm trong kỷ nguyên AI

Để hiểu được tầm quan trọng của thương vụ này, trước hết cần nhìn nhận lại vị thế của Slurm trong lịch sử phát triển của ngành khoa học máy tính. Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management) ra đời từ năm 2002 và đã trở thành tiêu chuẩn thực tế trong cộng đồng siêu máy tính. Nó được sử dụng rộng rãi tại các viện nghiên cứu lớn, các phòng thí nghiệm quốc gia và ngày nay là các trung tâm dữ liệu AI thương mại để quản lý và lập lịch cho các tác vụ tính toán quy mô lớn.

Khi các mô hình AI ngày càng phình to về kích thước và độ phức tạp, vai trò của việc lập lịch tác vụ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nó không chỉ đơn giản là chỉ định máy chủ nào chạy việc gì, mà còn liên quan mật thiết đến hiệu suất mạng và hiệu quả kinh tế của toàn bộ hệ thống.

Các cụm AI hiện đại không hoạt động như những hòn đảo riêng lẻ; chúng là một mạng lưới phức tạp nơi dữ liệu di chuyển liên tục. Charlie Dai, chuyên gia phân tích chính tại Forrester, nhận định rằng logic lập lịch của Slurm đóng vai trò quan trọng trong việc định hình cách lưu lượng dữ liệu di chuyển bên trong các cụm AI.

Slurm điều phối việc phân bổ GPU và lập lịch công việc, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến các mô hình lưu lượng "Đông-Tây" - tức là luồng dữ liệu di chuyển giữa các máy chủ với nhau thay vì từ máy chủ ra bên ngoài. Việc lập lịch hiệu quả giúp giảm thiểu tình trạng GPU nhàn rỗi, tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và cải thiện thông lượng cho giao tiếp giữa GPU với GPU. Đây là những yếu tố sống còn đối với các tác vụ AI quy mô lớn, nơi mà chi phí vận hành được tính bằng hàng triệu USD và thời gian huấn luyện mô hình là vàng bạc.

Lian Jye Su, chuyên gia phân tích trưởng tại Omdia, cũng nhấn mạnh khả Manish Rawat năng vượt trội của Slurm trong việc điều phối quá trình huấn luyện phân tán trên nhiều nút, nơi các công việc trải rộng trên hàng trăm hoặc hàng nghìn GPU. Phần mềm này có khả năng tối ưu hóa việc di chuyển dữ liệu trong các máy chủ bằng cách quyết định vị trí đặt công việc dựa trên tính sẵn sàng của tài nguyên.

Với khả năng quan sát sâu vào cấu trúc mạng, Slurm có thể điều hướng lưu lượng đến các khu vực có liên kết tốc độ cao, giảm thiểu tắc nghẽn mạng và qua đó nâng cao hiệu suất sử dụng GPU. Trong bối cảnh hạ tầng AI đắt đỏ, khả năng "vắt kiệt" hiệu năng của phần cứng thông qua phần mềm điều phối thông minh chính là chìa khóa cạnh tranh.

Tối ưu hóa hạ tầng và bài toán mạng lưới

Mặc dù Slurm không trực tiếp quản lý lưu lượng mạng như một bộ chuyển mạch nhưng các quyết định sắp xếp vị trí tác vụ của nó lại có tác động sâu sắc đến hành vi của mạng lưới. Chuyên gia phân tích tại TechInsights chỉ ra rằng nếu các GPU được phân bổ mà không có sự nhận thức về cấu trúc mạng, lưu lượng truy cập chéo giữa các rack và chéo trục sẽ tăng vọt. Điều này dẫn đến tăng độ trễ và gây tắc nghẽn, làm chậm quá trình huấn luyện AI.

Nvidia đã tuyên bố kế hoạch tích hợp Slurm chặt chẽ hơn với ngăn xếp mạng và tính toán tăng tốc của mình, cũng như các công cụ đo lường và giám sát từ xa. Mục tiêu là tối ưu hóa việc lập lịch, tận dụng tối đa sức mạnh GPU và điều phối toàn diện trên cấp độ. Sự tích hợp sâu này có thể mang lại những cải tiến đáng kể trong cách các cụm máy chủ xử lý các tính năng nâng cao như huấn luyện, phân vùng GPU và đảm bảo chất lượng dịch vụ cho các tác vụ hỗn hợp của AI.

Giới phân tích nhận định rằng, bằng cách sở hữu Slurm, Nvidia có thể gây ảnh hưởng lớn đến cách các trung tâm dữ liệu AI thế hệ tiếp theo được kiến trúc và vận hành, từ việc quản lý tài nguyên đến tối ưu hóa dựa trên dữ liệu đo lường thời gian thực.

Điều này cũng tạo ra một lợi thế cạnh tranh vô hình nhưng mạnh mẽ. Nếu Nvidia có thể làm cho Slurm hoạt động trơn tru hơn, hiệu quả hơn trên phần cứng của mình so với các đối thủ cạnh tranh, họ sẽ tạo ra một lực hấp dẫn tự nhiên khiến các khách hàng doanh nghiệp và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tiếp tục gắn bó với hệ sinh thái Nvidia.

Việc kết hợp chặt chẽ hơn với các khung phần mềm và thư viện của Nvidia sẽ giúp tự động hóa việc phân bổ tài nguyên cho các quy trình AI phức tạp, biến các cụm máy chủ Nvidia thành những cỗ máy "chìa khóa trao tay" dễ vận hành hơn nhiều so với việc lắp ghép các giải pháp rời rạc.

Cam kết mã nguồn mở và thế cân bằng mong manh

Một trong những khía cạnh nhạy cảm nhất của thương vụ này là vấn đề mã nguồn mở và tính trung lập. Slurm là một dự án mã nguồn mở và sức mạnh của nó nằm ở cộng đồng người dùng rộng lớn cũng như khả năng hoạt động trên đa dạng phần cứng, không bị khóa chặt vào bất kỳ nhà cung cấp nào.

Ngay sau khi công bố thương vụ, Nvidia đã nhanh chóng trấn an cộng đồng bằng cam kết sẽ tiếp tục phát triển và phân phối Slurm dưới dạng phần mềm mã nguồn mở, trung lập về nhà cung cấp. Nvidia khẳng định Slurm sẽ tiếp tục hỗ trợ rộng rãi cho cộng đồng AI trên nhiều môi trường phần cứng và phần mềm khác nhau.

Tuy nhiên, giới quan sát vẫn đặt ra những câu hỏi về tương lai dài hạn. Việc một nhà cung cấp phần cứng lớn như Nvidia nắm quyền kiểm soát một thành phần hạ tầng quan trọng, vốn được sử dụng để quản lý cả các hệ thống không phải của Nvidia, tạo ra một sự thay đổi cán cân quyền lực.

Các trung tâm siêu máy tính lớn thường sử dụng phần cứng hỗn hợp từ nhiều nhà cung cấp và phụ thuộc vào các trình lập lịch không thiên vị để vận hành. Nếu Nvidia bị cho là đang lái hướng phát triển của Slurm quá mạnh về phía hệ sinh thái của mình, điều này có thể thúc đẩy một số người dùng tìm kiếm các giải pháp thay thế hoặc đầu tư vào các nhánh phát triển cạnh tranh.

Mặc dù vậy, các nhà phân tích cho rằng kịch bản khả thi nhất là Nvidia sẽ tập trung vào việc bổ sung các tối ưu hóa tùy chọn cho phần cứng Nvidia trong khi vẫn duy trì khả năng tương thích rộng rãi.

Chiến lược này sử dụng sự ảnh hưởng mềm thay vì sự độc quyền cứng nhắc để củng cố vị thế của họ trong hạ tầng AI. Việc giữ cho Slurm mở và trung lập là cần thiết để Nvidia tránh làm mất lòng một cộng đồng vốn coi trọng tính di động và sự linh hoạt. Hơn nữa, những người sáng lập SchedMD, bao gồm cả CEO Danny Auble, dự kiến sẽ tiếp tục đồng hành cùng Nvidia để hỗ trợ lộ trình và cộng đồng Slurm, một tín hiệu cho thấy sự liên tục trong triết lý phát triển sản phẩm.

Hoàng Vũ