Ít phút trước, Intel Newsroom công bố thông tin chính thức, nói rằng đã bán 51% cổ phần của mảng nghiên cứu chip Altera cho quỹ đầu tư Silver Lake. Intel vẫn sẽ nắm giữ 49% cổ phần của đơn vị này. Tuy nhiên mức định giá Altera giờ chỉ còn 8.75 tỷ USD, chỉ bằng một nửa giá trị 16.7 tỷ USD hồi năm 2015 Intel đã bỏ ra mua lại startup này.
Đây là bước đi chính thức đầu tiên của CEO Lip-Bu Tan cùng tập đoàn Intel để thoái vốn những tài sản không phải cốt lõi của tập đoàn, từ đó giảm chi phí kinh doanh.
Altera sẽ được điều hành bởi Raghib Hussain, thay thế Sandra Rivera ở vị trí Giám đốc Điều hành (CEO). Ông Hussain sẽ chuyển đến từ Marvell Technology Inc., nơi ông hiện là Chủ tịch Sản phẩm và Công nghệ.
“Thông báo ngày hôm nay thể hiện cam kết của chúng tôi trong việc làm rõ ràng hơn trọng tâm kinh doanh, giảm chi phí hoạt động và củng cố bảng cân đối kế toán,” Giám đốc điều hành Intel Lip-Bu Tan cho biết.
Đây là bước đi chính thức đầu tiên của CEO Lip-Bu Tan cùng tập đoàn Intel để thoái vốn những tài sản không phải cốt lõi của tập đoàn, từ đó giảm chi phí kinh doanh.
Intel nói gì?
Altera sẽ được điều hành bởi Raghib Hussain, thay thế Sandra Rivera ở vị trí Giám đốc Điều hành (CEO). Ông Hussain sẽ chuyển đến từ Marvell Technology Inc., nơi ông hiện là Chủ tịch Sản phẩm và Công nghệ.
“Thông báo ngày hôm nay thể hiện cam kết của chúng tôi trong việc làm rõ ràng hơn trọng tâm kinh doanh, giảm chi phí hoạt động và củng cố bảng cân đối kế toán,” Giám đốc điều hành Intel Lip-Bu Tan cho biết.
Kenneth Hao, chủ tịch kiêm giám đốc quản lý của quỹ Silver Lake nói: “Khoản đầu tư này đại diện cho một cơ hội hiếm có để đầu tư vào một nhà lãnh đạo quy mô lớn trong lĩnh vực bán dẫn tiên tiến.” Ông cũng bổ sung rằng dưới sự lãnh đạo mới, Altera sẽ tập trung vào việc đầu tư vào “các thị trường mới nổi do AI thúc đẩy như điện toán biên và robot.”
Năm 2024, nhà sản xuất chip của Mỹ từng cho biết họ sẽ tìm cách bán một phần cổ phần trong Altera – đây là một phần của kế hoạch rộng lớn hơn nhằm vực dậy hoạt động kinh doanh của công ty. Theo Bloomberg News đưa tin, Altera đã thu hút sự quan tâm từ Lattice Semiconductor Corp. và một nhóm các quỹ đầu tư mua lại.
Intel đã mất thị phần vào tay các đối thủ cạnh tranh trong những năm gần đây và bỏ lỡ sự chuyển dịch sang chip xử lý AI, thị trường đang do Nvidia thống trị. Hội đồng quản trị của Intel đã bãi nhiệm CEO Pat Gelsinger vào năm ngoái sau khi kế hoạch phục hồi của ông chậm trễ trong việc đạt được đà phát triển.
Ông Tan, người vừa mới bước vào chiếc ghế CEO, cho biết cách đây khoảng hai tuần rằng nhà sản xuất chip sẽ thoái vốn các tài sản không phải quan trọng nhất đối với nhiệm vụ kinh doanh của họ, tạo ra các sản phẩm mới bao gồm cả bán dẫn tùy chỉnh để cố gắng phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng.
Intel cần thay thế nguồn nhân lực kỹ thuật mà họ đã mất, cải thiện bảng cân đối kế toán và điều chỉnh tốt hơn quy trình sản xuất để đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng, ông Tan nói với những người tham dự một hội nghị công ty. Khi đó, ông không chỉ rõ bộ phận nào của Intel không còn là yếu tố then chốt cho tương lai của công ty.
Altera làm ra thứ gì?
Câu hỏi mang tính công nghệ và kỹ thuật, là Altera làm ra thứ gì mà Intel lại coi “không phải tài sản then chốt”? Nếu như AMD hiện đang có trong tay Xilinx, thì Intel, năm 2015 đã bỏ hơn 16 tỷ USD để mua lại Altera. Cả hai đơn vị Xilinx và Altera đều có những sản phẩm chủ lực là những con chip FPGA, viết tắt của Field-Programmable Gate Array, hay tiếng Việt là “Mảng cổng lập trình được". FPGA là một dạng chip xử lý chuyên biệt ASIC.
Quảng cáo
Tuy nhiên nếu như những con chip ASIC dạng khác được thiết kế để tăng tốc chuyên biệt cho một hoặc một vài tác vụ, thì FPGA gần như được coi là đỉnh cao của ngành sản xuất bán dẫn. Lý do là một con chip FPGA hoàn toàn có thể lập trình lại được mọi mảng logic hay bộ nhớ đệm để cùng một con chip, có thể phục vụ rất nhiều nhu cầu khác nhau.
Để hiểu tầm quan trọng của FPGAs, điều quan trọng là phải nắm bắt được điều gì khiến chúng trở nên khác biệt. CPU và GPU có kiến trúc phần cứng cố định được xác định trong quá trình sản xuất, Nếu anh em đã đọc chuỗi bài về công nghệ thiết kế và sản xuất chip CPU, anh em sẽ thấy quá trình thiết kế CPU và GPU phải xác định rõ phần nào có nhiệm vụ gì, làm được những tác vụ gì, và kết hợp hàng nghìn mảng như thế lại với nhau.
Ngược lại hoàn toàn, FPGA về cơ bản là những tấm bảng trống dưới dạng những transistor silicon. Chúng bao gồm một mảng rộng lớn các khối logic có thể cấu hình (CLB), được kết nối bởi các tài nguyên định tuyến có thể lập trình.
Anh em hãy coi nó giống hệt như một bộ Lego kỹ thuật số. Anh em sẽ được cung cấp các khối xây dựng (cổng logic, phần tử bộ nhớ) và các kết nối giữa chúng, nhưng anh em sẽ cần xác định cách chúng được lắp ráp để tạo ra một mạch cụ thể.
Quảng cáo
Cấu hình này được thực hiện thông qua ngôn ngữ lập trình mô tả phần cứng (HDL) như VHDL hoặc Verilog, chúng sẽ được sử dụng để mô tả chức năng mong muốn. Một “bitstream”, về cơ bản là một chương trình phần mềm cho phần cứng, sau đó được tải lên FPGA, xác định cấu hình các kết nối bên trong và xác định hành vi của nó. Điều này có nghĩa là FPGA có thể được lập trình lại vô số lần, thích ứng với các yêu cầu mới mà không cần thiết kế lại con chip vật lý.
Chip FPGA quan trọng đến mức nào?
Để so sánh FPGA với những dạng nhân chip xử lý logic phổ biến hiện nay như CPU hay GPU, anh em có thể hiểu ngắn gọn như thế này. CPU được tối ưu hóa cho xử lý tuần tự, thực thi các lệnh lần lượt. GPU vượt trội trong các tác vụ song song nhưng vẫn bị giới hạn bởi kiến trúc cố định của chúng.
Còn trong khi đó, FPGA cho phép phần cứng và phần mềm xử lý song song đúng nghĩa đen. Tức là, anh em có thể thiết kế một mạch nơi nhiều hoạt động và tác vụ xảy ra đồng thời, được điều chỉnh cụ thể theo nhu cầu của ứng dụng. Điều này dẫn đến việc FPGA có thể cải thiện đáng kể hiệu suất trong các lĩnh vực như xử lý tín hiệu, phân tích hình ảnh/video và giao dịch tần số cao. Thay vì dựa vào các lệnh phần mềm được giải thích bởi bộ vi xử lý hay microcontroller, FPGA triển khai chức năng trực tiếp trong phần cứng, loại bỏ chi phí phát sinh.
Và như đã nói, khả năng lập trình lại cách một con chip FPGA vận hành, ngay cả sau khi trang bị trong ệ thống và được triển khai là đặc điểm mạnh của nó. Điều này cho phép sửa lỗi, nâng cấp tính năng và thậm chí thay đổi chức năng hoàn toàn mà không cần thay đổi phần cứng mới. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực phát triển nhanh chóng như viễn thông (thích ứng với các tiêu chuẩn mới) và hàng không vũ trụ (xử lý các yêu cầu nhiệm vụ thay đổi).
Đương nhiên vẫn còn một số nhược điểm của FPGA, quan trọng nhất là chi phí và thời gian phát triển. Đó là lý do FPGA không thay thế được CPU phổ quát hay GPU máy bàn và máy chủ. Thiết kế FPGA phức tạp hơn đáng kể. Nó đòi hỏi cả chuyên môn về HDL và thiết kế mạch kỹ thuật số. Vòng đời phát triển có thể dài hơn và yêu cầu các công cụ và kỹ năng chuyên dụng.
Nhưng đương nhiên, vẫn có không ít ngành coi FPGA là lựa chọn lý tưởng. Trong số đó, ba ngành cần tới FPGA nhất chính là viễn thông, quốc phòng và xe hơi. Cụ thể hơn thì:
- Viễn thông: Chip FPGA là điều cần thiết cho 5G và những công nghệ sau này, vì chúng cho phép xử lý băng tần linh hoạt, tạo hình chùm tia và ảo hóa chức năng mạng (NFV). Khả năng thích ứng của chúng cho phép các nhà khai thác nhanh chóng đáp ứng các tiêu chuẩn đang phát triển.
- Hàng không vũ trụ & quốc phòng: FPGAs cung cấp độ tin cậy cao, khả năng chịu bức xạ và hiệu suất theo thời gian thực cần thiết cho các ứng dụng như hệ thống radar, tác chiến điện tử, hệ thống dẫn đường và liên lạc vệ tinh. Khả năng lập trình lại trên quỹ đạo là một lợi thế đáng kể.
- Ô tô: Các Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS) và lái xe tự động dựa rất nhiều vào xử lý hình ảnh, hợp nhất cảm biến và thuật toán điều khiển dựa trên FPGA. Độ trễ thấp và hành vi xác định của chúng rất quan trọng để đảm bảo an toàn.
- Tự động hóa công nghiệp: FPGAs cung cấp năng lượng cho các hệ thống điều khiển theo thời gian thực, ứng dụng thị giác máy và robot trong môi trường sản xuất, cải thiện hiệu quả và độ chính xác.
- Chẩn đoán hình ảnh y tế: FPGAs tăng tốc các tác vụ xử lý hình ảnh trong môi trường y tế như tái tạo MRI, chụp cắt lớp vi tính và siêu âm, cho phép chẩn đoán nhanh hơn và cải thiện chăm sóc bệnh nhân.
![[IMG]](https://photo2.tinhte.vn/data/attachment-files/2025/04/8705990_PET-banner.jpg)
- Giao dịch tần số cao (HFT): Độ trễ cực thấp do FPGA tạo ra là thứ rất quan trọng đối với các công ty giao dịch HFT, nơi tốc độ giao dịch nhanh hơn rất nhiều so với phản xạ của con người, chỉ có thể dùng máy móc để kiếm lợi nhuận, từ đó thực hiện giao dịch trước đối thủ cạnh tranh.
- Trung tâm dữ liệu & điện toán đám mây: FPGAs ngày càng được sử dụng làm bộ tăng tốc trong trung tâm dữ liệu, giảm tải các tác vụ tính toán chuyên sâu khỏi CPU và GPU, cải thiện hiệu suất và giảm tiêu thụ năng lượng. Điều này bao gồm các ứng dụng như tăng tốc hiệu năng cơ sở dữ liệu, mã hóa video và suy luận machine learning
- Machine learning/trí tuệ nhân tạo: Mặc dù GPU hiện đang thống trị việc đào tạo ML, FPGA cũng đang đạt được sức hút cho mục đích suy luận logic, triển khai các mô hình đã được đào tạo trong các ứng dụng thực tế. Chúng cung cấp sự cân bằng hấp dẫn giữa hiệu suất, hiệu quả năng lượng và độ trễ cho các triển khai thuật toán AI.
Tổng hợp
