Singapore thử nghiệm trung tâm dữ liệu với 20 máy tính sinh học CL1

Singapore đang thử nghiệm một dạng trung tâm dữ liệu không chỉ chạy bằng chip silicon mà còn có “sự sống” bên trong: các mạng lưới tế bào thần kinh người được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm.

Cơ sở đặt tại Trung tâm Khoa học Sự sống của Đại học Quốc gia Singapore (NUS) hiện gồm một rack chứa 20 máy tính sinh học CL1 của Cortical Labs. Dự án do Cortical Labs phối hợp với NUS Medicine và DayOne vận hành trong môi trường nghiên cứu thực tế, với mục tiêu kiểm chứng công nghệ trước khi cân nhắc triển khai thương mại.

Điểm cần nhấn mạnh là đây không phải “trung tâm dữ liệu bằng tế bào não” sắp thay thế các máy chủ đám mây hay GPU dùng để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn. Công nghệ này đang được thử nghiệm như một hệ thống tính toán chuyên biệt, có thể phù hợp với những bài toán cần khả năng thích nghi, trong khi dữ liệu huấn luyện lại khan hiếm hoặc môi trường liên tục thay đổi.

Trung tâm dữ liệu sinh học của Singapore là gì?

Đây là một hệ thống điện toán lai, thường được gọi là wetware. Phần xử lý thích nghi sử dụng tế bào thần kinh sống; còn chip silicon, phần mềm, điện cực và thiết bị phòng thí nghiệm đảm nhiệm việc truyền dữ liệu, kiểm soát môi trường và duy trì tế bào.

Triển khai ban đầu tại NUS gồm một rack duy nhất với 20 thiết bị CL1. Các đối tác mô tả đây là rack máy chủ tích hợp sinh học được vận hành độc lập trong môi trường nghiên cứu thực tế, trước khi có thể chuyển sang một cơ sở trung tâm dữ liệu thương mại của DayOne.

CL1 xử lý dữ liệu như thế nào?

Mỗi CL1 chứa ít nhất 200.000 tế bào thần kinh người được nuôi trong phòng thí nghiệm. Các tế bào này bắt nguồn từ tế bào máu được tái lập trình thành tế bào gốc, sau đó phát triển trên một chip silicon có gắn các điện cực.

Các điện cực tạo ra giao tiếp hai chiều giữa tế bào thần kinh và máy tính truyền thống:

1. Máy tính chuyển dữ liệu hoặc trạng thái của một môi trường mô phỏng thành các tín hiệu kích thích điện.
2. Mạng lưới tế bào thần kinh phản ứng bằng những mẫu hoạt động điện khác nhau.
3. Mảng điện cực ghi nhận hoạt động đó và gửi trở lại phần mềm dưới dạng đầu ra.

Vòng phản hồi khép kín này cho phép mạng lưới sống tương tác với môi trường mô phỏng rồi điều chỉnh phản ứng của mình. Vì thế, tế bào thần kinh không chỉ đóng vai trò minh họa; chúng là phần thích nghi của hệ thống. Silicon vẫn đảm nhiệm lớp giao tiếp, điều khiển và kết nối với phần mềm.

Vì sao CL1 phải được “chăm sóc”?

Không giống một máy chủ silicon thông thường, CL1 không thể chỉ bật nguồn rồi vận hành độc lập. Tế bào thần kinh phải được giữ sống trong điều kiện được kiểm soát.

Cứ mỗi ba ngày, kỹ thuật viên bổ sung hỗn hợp dinh dưỡng gồm đường, vi chất và chất đệm pH. Một hệ thống phối trộn khí cung cấp carbon dioxide, oxygen và nitrogen, đồng thời toàn bộ thiết bị quản lý các điều kiện cần thiết cho môi trường nuôi tế bào.

Điều này cho thấy điện toán sinh học không phải là điện toán “không cần hạ tầng”. Công nghệ có thể giảm một phần nhu cầu điện và làm mát, nhưng đổi lại cần vật tư phòng thí nghiệm, môi trường kiểm soát, quy trình bảo dưỡng sinh học và nhân sự có chuyên môn.

Công nghệ này có thể dùng vào việc gì?

Cortical Labs cho rằng mạng lưới thần kinh sinh học có thể học từ tương đối ít ví dụ và thích nghi linh hoạt hơn khi hoàn cảnh thay đổi. Nếu được xác nhận qua các thử nghiệm độc lập, đặc điểm này có thể hữu ích với những bài toán khó thu thập dữ liệu lớn và được gắn nhãn đầy đủ.

Một số hướng ứng dụng được công ty và các đối tác đề cập gồm:

• Robot hình người: Robot hoạt động trong nhà ở, văn phòng hoặc không gian công cộng có thể gặp những tình huống khó dự đoán trước.
• An ninh mạng: Hệ thống có thể được nghiên cứu để phát hiện hoạt động bất thường khi không thể chuẩn bị dữ liệu mẫu cho mọi kiểu tấn công.
• Điện toán nghiên cứu thích nghi: Các nhà nghiên cứu có thể quan sát cách mạng lưới thần kinh sống phản ứng với tín hiệu và phản hồi được kiểm soát.
• Thử nghiệm robot và trò chơi: Cơ sở của Cortical Labs tại Melbourne được cho là đang phục vụ khách hàng doanh nghiệp và trường đại học nghiên cứu những hướng ứng dụng tương tự.

Tuy nhiên, đây vẫn là các ứng dụng được đề xuất hoặc đang trong giai đoạn thử nghiệm. Những thông tin hiện có chưa chứng minh rằng máy tính sinh học đã vượt qua hệ thống silicon trong các tác vụ robot hoặc an ninh mạng ở quy mô sản xuất. Cần có các phép đo độc lập, theo từng loại công việc cụ thể.

Tiết kiệm điện đến đâu?

Cortical Labs cho biết một CL1, bao gồm cả thiết bị hỗ trợ sự sống, tiêu thụ khoảng 30 watt và không cần hệ thống làm mát máy chủ truyền thống. Để so sánh, Nvidia H100 SXM có công suất định mức tối đa 700 watt; một máy chủ dùng tám GPU H100 được báo cáo tiêu thụ khoảng 10.200 watt khi tính cả phần cứng hỗ trợ.

Đây là lý do công nghệ thu hút sự chú ý tại Singapore. Các trung tâm dữ liệu chiếm 7% tổng lượng điện tiêu thụ của quốc gia này vào năm 2020, trong khi giới hạn về điện và nước luôn là một phần trong cuộc tranh luận về việc mở rộng hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Dù vậy, công suất thấp của một thiết bị không đồng nghĩa với tổng chi phí hoặc dấu chân môi trường chắc chắn thấp hơn. Các dữ liệu công khai hiện chưa đưa ra đánh giá đầy đủ về lượng nước sử dụng, vòng đời môi trường hay mức tiêu thụ khi so sánh cùng một khối lượng công việc với hạ tầng GPU tương đương.

Một phép tính toàn diện còn phải bao gồm dung dịch dinh dưỡng, khí, sản xuất tế bào, thiết bị phòng thí nghiệm và công sức bảo trì của con người. Vì vậy, tuyên bố về hiệu quả năng lượng vẫn cần được kiểm chứng trong điều kiện vận hành thực tế.

CL1 sẽ không thay thế GPU

Thế mạnh được kỳ vọng của CL1 nằm ở xử lý thích nghi chuyên biệt, không phải tính toán hiệu năng cao đa dụng. Giám đốc điều hành Cortical Labs thừa nhận silicon vẫn vượt trội đáng kể trong các phép tính nhanh, chính xác và lặp lại—những loại tác vụ làm nền tảng cho mô hình ngôn ngữ lớn và các hệ thống tương tự.

Mô hình thực tế có thể sẽ mang tính bổ trợ:

• bộ xử lý silicon đảm nhiệm tính toán thông lượng cao và các tác vụ thông thường;
• mạng lưới thần kinh sinh học được thử nghiệm với những bài toán có thể hưởng lợi từ khả năng thích nghi và dữ liệu huấn luyện hạn chế;
• phần mềm cùng thiết bị điện tử kết nối hai lớp công nghệ.

Nói cách khác, cụm từ “trung tâm dữ liệu sinh học” không có nghĩa các rack chứa tế bào sống sắp thay thế máy chủ đám mây hiện nay.

Quy mô, chi phí và tình trạng thương mại

Dự án Singapore bắt đầu với 20 CL1 dành cho hoạt động nghiên cứu và phát triển chung. Giai đoạn này giúp các bên xây dựng năng lực vận hành, đồng thời đánh giá quy trình sản xuất và hỗ trợ cần thiết nếu muốn triển khai ở quy mô lớn hơn.

Nếu đáp ứng yêu cầu kiểm chứng kỹ thuật, an toàn sinh học và phê duyệt pháp lý, DayOne cùng Cortical Labs đang xem xét mở rộng theo từng giai đoạn lên tối đa 1.000 thiết bị tại một cơ sở thương mại ở Singapore.

Cơ sở ở Melbourne của Cortical Labs đang vận hành 120 CL1 và được cho là phục vụ khoảng 20 khách hàng doanh nghiệp nghiên cứu cùng các trường đại học. Dịch vụ truy cập từ xa vào một CL1 được đưa tin có giá 2.200 USD mỗi tháng, so với khoảng 4.300 USD mỗi tháng cho thuê một chip AI cao cấp trên các dịch vụ đám mây lớn.

Tuy nhiên, mức 2.200 USD là giá khách hàng trả để truy cập, không phải chi phí vận hành của thiết bị sinh học hay cơ sở NUS. Các đối tác chưa công bố đầy đủ chi phí duy trì cơ sở tại Singapore.

Những giới hạn còn bỏ ngỏ

Điện toán sinh học vẫn phải giải quyết nhiều vấn đề trước khi có thể trở thành hạ tầng thương mại đáng tin cậy:

• Bảo trì: Tế bào thần kinh cần được cung cấp dinh dưỡng, khí và điều kiện môi trường liên tục.
• Tính nhất quán: Hệ thống sống có thể kém tất định và khó lặp lại hơn phần cứng số.
• Khả năng mở rộng: Việc tăng từ một rack 20 thiết bị lên 1.000 thiết bị đòi hỏi quy trình sản xuất tế bào ổn định và vận hành có thể nhân rộng.
• Pháp lý và an toàn sinh học: Triển khai thương mại quy mô lớn cần cả phê duyệt quản lý, không chỉ kết quả kỹ thuật.
• Đánh giá chuẩn: Các tuyên bố về hiệu quả học, mức tiêu thụ điện và khả năng thích nghi cần được kiểm tra độc lập trong tình huống thực tế.
• Tác động môi trường: Điện năng thấp hơn tự nó chưa chứng minh tổng lượng nước sử dụng hoặc dấu chân môi trường trong toàn bộ vòng đời cũng thấp hơn.

Đó là lý do cơ sở tại Singapore được xem là dự án kiểm chứng theo từng giai đoạn, thay vì một trung tâm máy chủ hoàn chỉnh có thể thay thế trang trại máy chủ truyền thống.

Ý nghĩa đối với ngành trung tâm dữ liệu Singapore

Cách hiểu thận trọng nhất về dự án này là một thử nghiệm chiến lược. Nếu khả năng học từ dữ liệu hạn chế và thích nghi với điều kiện thay đổi được chứng minh qua các bài kiểm tra độc lập, điện toán wetware có thể đem lại cho Singapore một hướng chuyên biệt để bổ sung năng lực AI mà không phải tăng điện năng và nhu cầu làm mát theo cùng cách với hạ tầng nặng GPU.

Nhưng ở thời điểm hiện tại, bằng chứng mới chỉ cho thấy Singapore đã triển khai một nguyên mẫu điện toán quy mô nhỏ, kết hợp tế bào thần kinh sống với hệ thống điều khiển bằng silicon. Giá trị của dự án nằm ở việc kiểm tra xem kiến trúc khác thường này có thể trở nên hữu ích, ổn định và mở rộng về mặt thương mại hay không—chứ chưa phải chứng minh rằng máy chủ sinh học có thể thay thế các trung tâm dữ liệu silicon phổ biến.