Tối ưu hạ tầng tính toán hiệu năng cao phục vụ phát triển AI

Sở Khoa học và Công nghệ TP. Hồ Chí Minh vừa tổ chức Hội đồng tư vấn nghiệm thu nhiệm vụ khoa học và công nghệ "Nghiên cứu và phát triển giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo".

Nhiệm vụ do Trường Đại học Bách khoa (Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh) chủ trì, PGS. TS. Thoại Nam làm chủ nhiệm. Kết quả nghiên cứu đã phát triển thành công các giải pháp tối ưu hạ tầng tính toán hiệu năng cao (HPC), đồng thời đặt nền tảng cho mô hình tích hợp giữa HPC và điện toán lượng tử.

Nâng cao hiệu quả khai thác hệ thống HPC

Theo nhóm nghiên cứu, tại TP. Hồ Chí Minh, nhu cầu ứng dụng HPC ngày càng tăng nhằm phục vụ các chương trình lớn như chuyển đổi số, phát triển và ứng dụng AI, đô thị thông minh… Tuy nhiên, hệ thống HPC thường phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn, nhiều tác vụ đồng thời, đòi hỏi khả năng phân bổ tài nguyên, giám sát và khai thác CPU, GPU hiệu quả.

PGS. TS. Thoại Nam trình bày báo cáo kết quả thực hiện nhiệm vụ

Từ yêu cầu thực tiễn, nhiệm vụ được triển khai với mục tiêu nghiên cứu và phát triển giải pháp kỹ thuật giúp giám sát và gia tăng hiệu năng hệ thống, hiệu quả sử dụng của người dùng trên hệ thống máy tính hiệu năng cao hiện hữu nhằm phục vụ định hướng phát triển hạ tầng HPC của TP. Hồ Chí Minh cho các ứng dụng AI. Đồng thời nghiên cứu mở rộng, phát triển giải pháp kết hợp giữa tính toán hiệu năng cao và tính toán lượng tử, sẵn sàng phục vụ cho các ứng dụng AI tiên tiến của Thành phố trong tương lai gần.

Nhóm đã tiến hành các nội dung như nghiên cứu phát triển dịch vụ hỗ trợ tăng hiệu quả truy cập hệ thống HPC; phát triển công cụ phân tích hiệu quả sử dụng hệ thống HPC, giải pháp ảo hoá container sử dụng cho hệ thống HPC; phát triển công cụ giám sát và phân tích phục vụ hệ thống HPC; phát triển cảm biến ảo giám sát tại nút tính toán, giải thuật giám sát và phân tích dữ liệu dòng; nghiên cứu công cụ quản lý tài nguyên và giải pháp phân bổ tài nguyên…

Theo đó, một trong những kết quả nổi bật là hệ thống cổng truy cập gồm ba phân hệ HPC Portal, Access Portal và Resource Portal. Kiến trúc này giúp tổ chức việc truy cập, khai thác và quản trị tài nguyên HPC theo hướng tập trung, đồng thời tích hợp đăng nhập một lần (SSO), cơ chế bảo mật LDAP/LDAPS và mã hóa TLS/HTTPS. Hệ thống cũng phát triển dịch vụ ghi nhận ký hoạt động, hỗ trợ theo dõi và truy vết quá trình sử dụng tài nguyên.

Đề tài đồng thời chuẩn hóa quy trình đóng gói ứng dụng bằng công nghệ container Singularity/Apptainer với định dạng Singularity Image Format (SIF). Kết quả thử nghiệm cho thấy độ hao hụt hiệu năng so với chạy trực tiếp trên phần cứng vật lý dưới 1% đối với các bài kiểm thử Linpack, STREAM và từ 1% đến 3% đối với một số ứng dụng khoa học quy mô lớn như LS-DYNA, MILC. Kết quả này góp phần bảo đảm khả năng triển khai ứng dụng nhất quán trên các hạ tầng HPC khác nhau.

Ngoài ra, điểm đáng chú ý của đề tài là giải pháp giám sát hệ thống dựa trên cảm biến ảo eBPF (Extended Berkeley Packet Filter). Công nghệ này cho phép thu thập dữ liệu sâu tại các nút tính toán, đồng thời giảm đáng kể tài nguyên CPU dành cho hoạt động giám sát. Theo kết quả thử nghiệm, mức tiêu thụ CPU của công cụ giám sát giảm từ khoảng 10,6%-14% khi sử dụng các script truyền thống xuống còn 0,5%-1,5%. Việc giảm tải này giúp dành thêm tài nguyên cho các tác vụ tính toán thực tế trên hệ thống HPC.

Kết quả đề tài cũng phát triển giải thuật nén dữ liệu dòng trực tuyến PLA (Piecewise Linear Approximation), hướng đến xử lý lượng lớn dữ liệu giám sát theo thời gian thực. Trên tập dữ liệu Leibniz HPC-ODA, giải thuật đạt tỷ số nén hơn 195 lần với sai số 1% và hơn 471 lần với sai số 5%, trong khi thông lượng xử lý đạt từ 1 triệu đến gần 4 triệu điểm dữ liệu/giây. Kết quả nghiên cứu về giải thuật nén dữ liệu đã được chấp nhận đơn đăng ký sở hữu trí tuệ và một công trình liên quan được trao giải Best Paper ACM SIG AI tại Hội nghị Khoa học Quốc tế IEA/AIE 2026 tại Malaysia.

Tạo nền tảng phát triển AI và điện toán lượng tử

Hội đồng nghiệm thu đánh giá nhiệm vụ có những đóng góp mới trong tiếp cận các kỹ thuật, công nghệ liên quan đến hệ thống HPC và điện toán lượng tử, một hướng nghiên cứu còn khá mới tại Việt Nam. Các giải pháp được phát triển bám sát xu hướng công nghệ tiên tiến, đồng thời giải quyết bài toán nâng cao hiệu năng, hiệu quả sử dụng và chia sẻ tài nguyên đối với các hệ thống tính toán mạnh quy mô lớn, đáp ứng yêu cầu tính toán phục vụ nghiên cứu, phát triển ứng dụng AI.

Hội đồng tư vấn nghiệm thu nhiệm vụ do Sở Khoa học và Công nghệ TP. Hồ Chí Minh tổ chức ngày 27/8/2026

Kết quả nghiên cứu được đánh giá có khả năng tạo tác động thực tiễn đối với việc vận hành, khai thác các hệ thống HPC, trước hết là tại các đơn vị đang sở hữu hạ tầng tính toán mạnh. Việc tối ưu phân bổ tài nguyên, giảm tải hoạt động giám sát và nâng cao hiệu quả khai thác GPU có thể góp phần sử dụng hiệu quả hơn hạ tầng tính toán hiện hữu, đồng thời tạo điều kiện phát triển các nghiên cứu về AI, phân tích dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng cao của Thành phố.

Ngoài ra, việc kết nối HPC với điện toán lượng tử được xác định là một hướng tiếp cận mới, có ý nghĩa mở đường cho các nghiên cứu tiếp theo. Đồng thời mở ra hướng phát triển trong quá trình xây dựng năng lực nghiên cứu và làm chủ các công nghệ tính toán thế hệ mới.

Các giải pháp của đề tài đã được thử nghiệm trên hai hệ thống HPC tại Phòng Thí nghiệm Tính toán Hiệu năng cao, Trường Đại học Bách khoa và Trung tâm Công nghệ thông tin và Địa không gian thuộc Sở Khoa học và Công nghệ TP. Hồ Chí Minh. Kết quả thử nghiệm là cơ sở để xem xét khả năng mở rộng ứng dụng tại các trường, viện nghiên cứu và doanh nghiệp có hệ thống tính toán mạnh tương tự. Các sản phẩm phần mềm, công cụ giám sát, giải thuật điều phối tài nguyên và mô hình mô phỏng lượng tử được phát triển có khả năng tiếp tục hoàn thiện, chuyển giao và khai thác trong thực tế.

Kết quả của nhiệm vụ góp phần nâng cao khả năng khai thác hạ tầng HPC hiện hữu, tối ưu tài nguyên tính toán và tạo thêm cơ sở công nghệ cho nghiên cứu, phát triển các ứng dụng AI. Đồng thời, việc đặt nền tảng kết nối HPC với điện toán lượng tử mở ra hướng tiếp cận mới đối với những bài toán tính toán phức tạp, qua đó hỗ trợ định hướng phát triển hạ tầng tính toán hiệu năng cao và ứng dụng trí tuệ nhân tạo của Thành phố trong giai đoạn tới.

Lam Vân