CUDA, tức là Tính toán Kiến trúc Thiết bị Hợp nhất. Làm thế nào để đầu tư vào CUDA?

Chúng ta hiện đang sống trong thời đại mà sự phát triển công nghệ thật đáng kinh ngạc. Điều này thể hiện rõ nhất ở các giải pháp như Trò chuyện GPT, cho phép bạn lấy thông tin một cách rất đơn giản bằng cách sử dụng trò chuyện với nền tảng dựa trên AI. Trong nhiều năm, sức mạnh tính toán và khả năng phần cứng đã hạn chế nhiều khái niệm vẫn còn “trên giấy” trong nhiều năm. Hiện nay CUDA (Tính toán kiến ​​trúc thiết bị hợp nhất) có thể thực sự làm nên điều kỳ diệu về hiệu suất tính toán, một cổ phiếu NVIDIA chúng là bằng chứng tài chính. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích CUDA là gì và cách bạn có thể tiếp cận thị trường này. Mời các bạn đọc nhé!

CUDA là gì?

CUDA là viết tắt của Tính toán kiến ​​trúc thiết bị hợp nhất. Đây là một nền tảng điện toán cho phép sử dụng bộ xử lý đồ họa (GPU) để thực hiện các phép tính hiệu quả, ví dụ: tính toán tài chính hoặc mô phỏng các hiện tượng vật lý. CUDA cho phép bạn sử dụng card đồ họa của mình để giải quyết các vấn đề phức tạp và tìm kiếm nhanh chóng các tập dữ liệu. Bản thân ý tưởng này không mới vì NVIDIA đã phát triển dự án này trong thập kỷ đầu tiên của thế kỷ 21. Như bạn có thể thấy, đôi khi một công nghệ phải mất hơn một thập kỷ mới được áp dụng rộng rãi hơn.  Kiến trúc thiết bị hợp nhất điện toán rất hữu ích để hỗ trợ các ứng dụng yêu cầu số lượng xử lý song song đáng kể. Nói tóm lại, CUDA là phần mềm quản lý chip và cho phép giao tiếp giữa chúng tốt hơn. Nhờ giải pháp này, chip đồ họa GPU trở thành "máy tính". Nhờ đó, NVIDIA đã chuyển mình từ một công ty chuyên về thị trường game thành một công ty chủ chốt trong việc phát triển AI. Có thể nói NVIDIA là nhà cung cấp xẻng vào thời điểm thị trường đang sốt trí tuệ nhân tạo.

Các khía cạnh chính liên quan đến CUDA bao gồm:

• Ngôn ngữ phần mềm – trong trường hợp ngôn ngữ lập trình, CUDA mở rộng các ngôn ngữ như C, C++ hoặc Fortran với cấu trúc cho phép tính toán GPU song song.
• Mô hình lập trình – cho phép các lập trình viên hoặc thuật toán xác định hạt nhân, tức là các chức năng được thực thi song song bởi nhiều luồng trên GPU.
• Thiết bị – một trong những thành công lớn của NVIDIA là CUDA có thể sử dụng được với GPU NVIDIA. Kiến trúc được thiết kế để tăng tốc đáng kể việc tính toán. Nhờ đó, việc sử dụng CUDA “vượt trội” bộ vi xử lý CPU tiêu chuẩn.
• Hệ sinh thái công cụ – Bản thân CUDA cũng là một hệ sinh thái gồm các công cụ giúp giải pháp này trở nên thiết thực hơn. Nền tảng này cung cấp nhiều công cụ phát triển (bao gồm trình biên dịch, thư viện, trình gỡ lỗi và trình biên dịch). Nhờ chúng, bạn có thể tối ưu hóa các ứng dụng sử dụng CUDA.

Tính toán kiến ​​trúc thiết bị hợp nhất – một trong những lợi thế của NVIDIA

NVIDIA có được lợi thế cạnh tranh nhờ công ty Mỹ là công ty tiên phong trong việc tạo ra nền tảng lập trình hoàn thiện cho GPU. Ban đầu, đây là một thị trường ngách, đó là lý do tại sao nhiều đối thủ cạnh tranh có túi tiền dồi dào đã bỏ qua việc phát triển dự án này, vì vào đầu thế kỷ 21, nhu cầu về loại giải pháp này không nhiều. Một ưu điểm khác là công nghệ do NVIDIA phát triển là giải pháp độc quyền. Điều này có nghĩa là công ty không phải chia sẻ kết quả công việc của mình với các đối thủ cạnh tranh tiềm năng. Đồng thời, CUDA được phát triển không phải cho thị trường chung mà cho các sản phẩm (GPU) của chính họ.  Nhờ chuyên môn hóa, nền tảng này đảm bảo hiệu quả cao trên phần cứng NVIDIA. Nỗ lực cải tiến phần mềm và phần cứng đã giúp hiệu suất GPU ngày càng tốt hơn. Yếu tố tiếp theo đảm bảo sự tăng trưởng năng động về doanh thu của NVIDIA là sự phát triển của AI. Sự tiến bộ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hoặc học sâu đã làm tăng nhu cầu về thiết bị tính toán hiệu quả hơn. Nhờ đó, nhu cầu về các giải pháp NVIDIA đã tăng vọt.

Điều đáng ghi nhớ là MIRACLES đã đạt được “trưởng thành sớm” trước thời kỳ bùng nổ DL (Deep Learning) và xây dựng các công cụ AI. Nhờ đó, ngay cả khi nhu cầu về giải pháp tăng theo cấp số nhân, các thư viện và công cụ vẫn sẵn sàng. Một hệ sinh thái rộng lớn đã được tạo ra, khiến việc sử dụng các giải pháp NVIDIA càng trở nên hấp dẫn hơn. Không có gì đáng ngạc nhiên khi hầu hết các khung học sâu lớn đều nhanh chóng áp dụng hỗ trợ gốc để tăng tốc GPU CUDA. Giải pháp của NVIDIA đã trở thành tiêu chuẩn trong thế giới AI. Vì giải pháp của NVIDIA là vô song nên việc sử dụng nền tảng điện toán đã trở thành một tiêu chuẩn trong thế giới CNTT. Nhờ đó, đối thủ đã kém NVIDIA vài bước. Cho đến nay, những nỗ lực của AMD hay Intel vẫn không làm thay đổi được cục diện thị trường.

Ứng dụng CUDA

Giải pháp NVIDIA là công nghệ chủ chốt được sử dụng trong ứng dụng học sâu và phân tích các tập dữ liệu rất lớn. Vì lý do này, có rất nhiều ứng dụng của CUDA. Bao gồm các:

1. AI và DL: CUDA là giải pháp then chốt giúp đẩy nhanh quá trình đào tạo và kết luận từ deep learning, trí tuệ nhân tạo và các giải pháp tiên tiến khác liên quan đến vận hành trên các tập dữ liệu lớn.
2. Xử lý hình ảnh và video – nhờ giải pháp này, một số lượng lớn hình ảnh và video có thể được phân tích rất nhanh chóng. Chúng cũng cho phép nén hoặc lọc video nhanh hơn.
3. Mô phỏng khoa học và kỹ thuật – hiệu quả cao cho phép mô phỏng chính xác hơn và nhanh hơn. Chúng bao gồm động lực học chất lỏng, mô phỏng chuyển động của các hạt và vật liệu. Ngoài ra, có thể kể đến mô hình khí hậu (một vấn đề rất phức tạp).
4. Phân tích dữ liệu số và văn bản – Khả năng tính toán cao cho phép xử lý dữ liệu nhanh chóng. Điều này cho phép bạn thực hiện các dự án phân tích nâng cao với chi phí rẻ hơn. Điều này có thể được sử dụng trong phân tích tài chính hoặc, ví dụ, tối ưu hóa hàng tồn kho.
5. Mật mã – CUDA cũng tăng tốc các thuật toán mã hóa (mã hóa, giải mã, băm). Bạn có thể mong đợi ngành bảo mật kỹ thuật số sẽ đón nhận các sản phẩm của NVIDIA trong vài năm tới.

Tất nhiên, đây không phải là tất cả công dụng của CUDA. Rốt cuộc, nó cũng có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề vật lý hoặc hóa học phức tạp. Về cơ bản, bạn có thể nói rằng chúng ta chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của mình.

Làm thế nào để đầu tư vào CUDA?

Trên thực tế, khả năng tiếp cận CUDA tốt nhất là việc mua cổ phần của NVIDIA, công ty dẫn đầu thị trường này. Tất nhiên, có sự cạnh tranh với công ty Mỹ, nhưng hiện tại nó còn kém xa.

Nguồn: NVIDIA

Do đó, chúng ta có thể thấy rằng công nghệ CUDA tiên tiến, công nghệ đã cách mạng hóa điện toán song song, ngày càng thu hút được nhiều người dùng hơn. Đây là tin tốt cho công ty vì sự phổ biến ngày càng tăng của giải pháp này góp phần mang lại doanh thu và lợi nhuận cao hơn.

Điều cần nhớ là dữ liệu không được lưu trữ trên GPU mà phải được chuyển từ bộ nhớ chính. Truyền dữ liệu phát sinh chi phí thời gian tính toán. Hiện tại, công nghệ hiện tại không thể bù đắp được chi phí về thời gian đã mất. Vì vậy, điều quan trọng là số tiền tiết kiệm được nhờ sử dụng CUDA nhiều hơn là trang trải được chi phí này.

Biểu đồ bên dưới cho thấy kiến ​​trúc dựa trên Accelerated Copmuting rẻ hơn 25 lần và tiết kiệm năng lượng hơn vài chục lần. Vì vậy, giải pháp này không chỉ rẻ hơn mà còn tiết kiệm năng lượng hơn, phù hợp với “xu hướng xanh” thời thượng.

Nguồn: NVIDIA

Biểu đồ dưới đây cho thấy lý do tại sao vốn hóa của công ty lại tăng đáng kể trong vài quý vừa qua. Doanh thu liên quan đến phân khúc “trung tâm dữ liệu” đã bùng nổ theo đúng nghĩa đen. Trong năm tài chính 2024, họ đã nhiều lần vượt trội hơn thị trường chính, tức là chơi game. Theo sau sự tăng trưởng nhanh chóng của doanh thu là lợi nhuận. Tỷ suất lợi nhuận hoạt động trong quý cuối cùng của năm tài chính 24 là 61%, đây là một kết quả đáng kinh ngạc. Lợi nhuận hoạt động có thể sẽ giảm nhẹ trong tương lai. Tuy nhiên, nó vẫn sẽ ở mức cao.

Nguồn: NVIDIA

Tất nhiên, NVIDIA cũng có kế hoạch phát triển hơn nữa. Về lâu dài, ban lãnh đạo công ty có kế hoạch đạt doanh thu 1 tỷ USD. Hiện nay các thị trường chính (Dịch vụ trung tâm dữ liệu oraz chơi game) dự kiến ​​sẽ tạo ra ít hơn một nửa giá trị. Công ty nhận thấy tiềm năng to lớn trong lĩnh vực tự động hóa máy móc và cái gọi là Omniverse Enterprise. Liệu công ty có thể thực hiện được những kế hoạch đầy tham vọng của mình không? Tương lai sẽ trả lời.

Nguồn: NVIDIA

Môi giới cung cấp ETF và cổ phiếu

Làm thế nào để đầu tư vào CUDA? Cổ phiếu NVIDIA trong danh mục đầu tư tưởng chừng như là con đường duy nhất nhưng phải thừa nhận rằng đó là một danh mục đầu tư kém đa dạng. Việc giảm tỷ trọng của công ty này trong tổng danh mục đầu tư là một tiếng nói lý lẽ đáng thực hiện. Ngày càng có nhiều nhà môi giới ngoại hối cung cấp khá nhiều cổ phiếu, quỹ ETF và CFD cho các công cụ này.

Ví dụ trên XtB Ngày nay, chúng ta có thể tìm thấy hơn 3500 công cụ vốn cổ phần và 400 quỹ ETF, một Ngân hàng Saxo hơn 19 công ty và 000 quỹ ETF.

Môi giới
nước	Polska	Dania	Síp
Số lượng trao đổi được cung cấp	16 trao đổi	37 trao đổi	21 trao đổi
Số lượng cổ phiếu chào bán	khoảng 3500 - cổ phiếu khoảng năm 2000 - CFD trên cổ phiếu	19 - cổ phiếu 8 - CFD trên cổ phiếu	3 - cổ phiếu
Số lượng ETF được cung cấp	xấp xỉ 400 - ETF xấp xỉ 170 - CFD trên ETF	3000 - ETF 675 - CFD trên ETF	323 - ETF
Nhiệm vụ	Hoa hồng 0% lên tới 100 EUR doanh thu / tháng	theo bảng giá	Hoa hồng 0%*
tiền gửi tối thiểu	0 ZL (khuyến nghị tối thiểu 2000 PLN hoặc 500 USD, EUR)	PLN 0 / 0 EUR / 0 USD	100 USD
Platforma	xStation	SaxoTrader Pro Thương nhân Saxo Đi	nền tảng eToro
	KIỂM TRA LẠI	KIỂM TRA LẠI	KIỂM TRA LẠI
	TẠO MỘT TÀI KHOẢN	TẠO MỘT TÀI KHOẢN	TẠO MỘT TÀI KHOẢN

*Không có hoa hồng có nghĩa là không tính phí môi giới/giao dịch trong suốt hoạt động. Tuy nhiên, họ vẫn có thể phải chịu các khoản phí chung, chẳng hạn như phí chuyển đổi tiền tệ khi gửi tiền và hiệu ứng bằng loại tiền không phải USD, phí tính phí và phí không hoạt động (nếu có). Biên độ thị trường cũng được áp dụng, mặc dù đây không phải là "phí" do eToro tính.

76% tài khoản nhà đầu tư bán lẻ bị mất tiền khi giao dịch CFD với nhà cung cấp này. Cân nhắc xem bạn có đủ khả năng chịu rủi ro mất tiền cao hay không.

Tóm tắt: phép lạ, phép lạ công bố!

Nhờ cách tiếp cận lâu dài trong phát triển sản phẩm, NVIDIA đã mất nhiều năm phát triển một sản phẩm chưa có thị trường rộng lớn. Tuy nhiên, đây không phải là những khoản đầu tư mù quáng. Các nhà thiết kế và quản lý nhận ra rằng CUDA có thể hữu ích trong việc phát triển thị trường trí tuệ nhân tạo. Điều đáng nói, AI trong thập niên đầu thế kỷ 2012 chính là giai điệu của tương lai. Chỉ sau năm XNUMX, sự phát triển của lĩnh vực này mới bắt đầu tăng tốc. Có tính đến sự cạnh tranh mạnh mẽ (ví dụ: Intel) đã ngủ qua khu chợ này. Hiện tại, có một người lãnh đạo và đoàn quân đang đuổi theo anh ta. Nhờ đó, NVIDIA gần như trở thành độc quyền trong thị trường tối ưu hóa GPU. Hiện tại AMD hay Intel chưa có sản phẩm nào có thể so sánh được với CUDA. Ngoài ra, sản phẩm OpenCL vẫn chưa được nâng cao. Hiện tại, không ai phá vỡ thế độc quyền của NVIDIA, nhưng có nhiều ý kiến ​​cho rằng để phát triển AI nhanh hơn sẽ tốt hơn nếu có một số nền tảng tương tự CUDA.

Nhờ sự phát triển vượt bậc của AI, NVIDIA đã trở thành một trong những công ty lớn nhất thế giới (xét về vốn hóa). Công ty Mỹ là một ví dụ điển hình về sự tồn tại của cái gọi là “tùy chọn”. CUDA đã từng bị đánh giá thấp "đồ chơi", không phải là sản phẩm sẵn sàng để kiếm tiền. Nhiều năm sau, hóa ra ý tưởng bất chợt này đã tạo ra một trong những người dẫn đầu trong phân khúc đang nóng hổi. Liệu NVIDIA có tiếp tục phát triển năng động? Chúng ta sẽ tìm ra trong hai năm tới.