Buổi Tọa đàm về Thiết kế Chip bán dẫn tại FPT Jetking
Khi nhắc đến AI, nhiều người thường nghĩ đến ChatGPT, các mô hình ngôn ngữ lớn hay những trung tâm dữ liệu với hàng nghìn GPU. Tuy nhiên, một hướng phát triển quan trọng khác đang diễn ra khi AI ngày càng tiến sâu từ phần mềm xuống phần cứng.
Thay vì đưa toàn bộ dữ liệu lên máy chủ để xử lý, nhiều thiết bị có thể thực hiện một phần quá trình suy luận ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra. Camera có thể nhận diện hình ảnh, cảm biến phát hiện bất thường hay thiết bị IoT đưa ra quyết định mà không cần liên tục kết nối với Cloud. Điều này đặt ra một bài toán mới cho ngành bán dẫn, làm thế nào để đưa thuật toán AI lên phần cứng và giúp chúng hoạt động hiệu quả trong điều kiện giới hạn về tài nguyên tính toán, bộ nhớ và năng lượng?
Theo chia sẻ của thầy Nguyễn Xuân Cường, giảng viên ngành Thiết kế vi mạch bán dẫn tại FPT Jetking, AI đang mở rộng cách tiếp cận trong thiết kế phần cứng, nhưng để ứng dụng hiệu quả, kỹ sư vẫn cần hiểu rõ nguyên lý hoạt động và giới hạn của hệ thống. Người làm kỹ thuật cần hiểu bản chất bài toán, đồng thời có khả năng đánh giá và kiểm chứng kết quả do các công cụ AI hỗ trợ tạo ra.
Một ví dụ trực quan đến từ đồ án “Thiết kế hệ thống cảnh báo cháy sớm bằng camera AI” của nhóm sinh viên FPT Jetking gồm Vũ Quang Anh, Lã Văn Đạt, Trịnh Văn Nam và Nguyễn Thành Đạt. Trong đồ án, camera OV7670 thu nhận hình ảnh, dữ liệu được đưa vào FPGA BASYS3 để xử lý bằng mô hình CNN và phân loại thành hai trạng thái Fire hoặc No Fire. Kết quả sau đó được chuyển tới ESP32 để kích hoạt LED, còi cảnh báo và gửi trạng thái lên hệ thống Web.
Đằng sau một tín hiệu đơn giản là cả chuỗi xử lý từ camera, dữ liệu số, bộ nhớ, mô hình AI đến logic phần cứng và hệ thống điều khiển. Đồ án cho thấy cách AI có thể trở thành một thành phần trực tiếp trong một hệ thống phần cứng, đồng thời minh họa rõ hơn sự giao thoa ngày càng lớn giữa AI và thiết kế chip.
Từ góc độ đào tạo, đây cũng là lý do kỹ sư bán dẫn tương lai cần được trang bị kiến thức theo hướng liên ngành. Bên cạnh nền tảng semiconductor, người học cần từng bước tiếp cận AI, thiết kế số, FPGA, xử lý hình ảnh và hệ thống nhúng. Quan trọng không kém là tư duy hệ thống, hiểu vị trí, vai trò của từng module trong toàn bộ sản phẩm.
Cùng với kiến thức chuyên môn, khả năng thực hành cũng trở thành yếu tố quan trọng. Việc trực tiếp làm việc với các công cụ EDA, RTL, FPGA, verification và tham gia project thực tế giúp người học hiểu rõ hơn quy trình phát triển phần cứng, thay vì chỉ tiếp cận kiến thức ở mức lý thuyết. Quá trình này đồng thời rèn luyện khả năng giải quyết vấn đề, kiểm chứng và chủ động tìm hướng xử lý khi phát sinh những bài toán mới.
Theo định hướng đào tạo tại FPT Jetking, sinh viên được tiếp cận kiến thức và kỹ năng theo hướng gắn với thực hành, đồng thời phát triển những năng lực cần thiết cho môi trường làm việc thực tế. Bên cạnh chuyên môn về thiết kế chip, người học cần xây dựng kỹ năng tiếng Anh, làm việc nhóm và khả năng tự học để có thể thích ứng với môi trường công nghệ, tham gia vào chuỗi R&D toàn cầu.
Khi AI tiếp tục xuất hiện trong camera thông minh, ô tô, robot, thiết bị IoT, điện thoại và nhiều hệ thống nhúng, nhu cầu tối ưu khả năng xử lý AI trên phần cứng sẽ tiếp tục đặt ra những bài toán mới cho ngành bán dẫn. Ranh giới giữa kỹ sư semiconductor và AI vì thế ngày càng trở nên gần nhau hơn.
Với sinh viên ngành Thiết kế vi mạch bán dẫn, hành trình bắt đầu từ những kiến thức về semiconductor, RTL, FPGA, verification và các project thực tế – để từng bước hình thành năng lực của một kỹ sư có thể làm việc cùng AI trong thế hệ công nghệ mới. Độc giả có thể tìm hiểu lộ trình đào tạo của FPT Jetking tại đây.
