Pengembangan GPU Server, Sarana Membangun Infrastruktur AI

Dalam beberapa tahun terakhir, Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan telah menjelma jadi salah satu bidang teknologi paling penting di era modern, di mana kini banyak sektor bisnis digital yang sudah memanfaatkan teknologi ini dengan bantuan GPU Server.

Kemajuan ini tidak lepas dari ketersediaan mahadata (Big Data) dan daya komputasi yang kuat, di mana GPU (Graphics Processing Unit) Server muncul sebagai akselerator utama dengan menawarkan kinerja yang lebih tinggi ketimbang CPU tradisional.

Lantas, seberapa penting peran GPU Server sebagai sarana membangun infrastruktur AI? Kita simak yuk pembahasannya berikut ini.

Sebenarnya Apa Itu GPU Server?

GPU Server adalah komputer Server yang dirancang khusus untuk menjalankan program yang butuh performa grafis dan komputasi tinggi. Berbeda dengan CPU tradisional, GPU dioptimalkan untuk memproses data secara paralel.

Baca juga: Cara Aman menempatkan Server-Server Perusahaan Berbasis Online

Dikutip dari fs.com, keunggulan inilah yang membuat GPU dianggap ideal untuk melakukan beberapa tugas berat, seperti:

1. Melatih Model AI dan Machine Learning

Melatih model AI dan Machine Learning memiliki sistem kerja yang sangat kompleks. Kondisi inilah yang membuatnya butuh daya pemrosesan yang besar, di mana GPU dianggap mampu menangani perhitungan kompleks dengan cara yang lebih efisien, mampu mempercepat proses pelatihan dan membantu pengembangan model.

2. Analisis Data

Kalau hanya untuk memproses data, mungkin CPU Server masih bisa diandalkan, tapi kalau sampai dibebani tugas menganalisis kumpulan mahadata yang kompleks, maka butuh Server dengan performa komputasi yang tinggi. Di sinilah GPU hadir untuk menghasilkan analisis data yang lebih cepat dan mendalam.

3. Komputasi Ilmiah

Simulasi ilmiah dan pemodelan komputasi sering kali membutuhkan perhitungan yang rumit dan memakan waktu. Dengan kemampuan menghasilkan pembacaan data secara paralel, GPU akan mampu mempercepat proses perhitungan yang rumit, memungkinkan para ilmuwan menyelesaikan penelitian dengan lebih cepat.

Baca juga: Memilih Virtual Machine Terbaik untuk Kebutuhan Anda

4. Editing Video dan Grafis

Proses editing video dan grafis, terutama untuk menangani video dan gambar dengan resolusi tinggi, sudah tentu membutuhkan daya pemrosesan grafis yang besar. GPU dapat mempercepat encoding video dan gambar, rendering, serta memudahkan proses editing, memungkinkan para profesional kreatif bekerja lebih efisien.

Arsitektur GPU dan Keuntungannya

Berbeda dengan CPU Server yang bekerja secara bergiliran, GPU Server terdiri dari ribuan inti kecil yang mampu melakukan operasi komputasi secara bersamaan. Arsitektur ini memungkinkan GPU untuk menjalankan banyak operasi matematis secara paralel.

Untuk menjalankan fungsi yang besar tersebut, GPU ditopang oleh arsitektur atau komponen utama, di antaranya adalah:

1. Streaming Multiprocessor (SM)

SM atau Streaming Multiprocessor merupakan blok inti pemrosesan GPU Server yang terdiri dari ribuan inti kecil yang disebut Core CUDA (Compute Unified Device Architecture). Core atau inti yang satu ini dirancang untuk menjalankan instruksi secara paralel, memungkinkan GPU untuk memproses banyak data secara bersamaan.

Baca juga: Tips Menentukan Spesifikasi Server yang Tepat Untuk Bisnis Anda

2. Memori

GPU Server memiliki beberapa jenis memori yang berbeda, di mana masing-masing dari memori tersebut memiliki kecepatan dan fungsi. Berikut beberapa jenis memori yang berada dalam GPU.

• High Bandwidth Memory (HBM), merupakan memori tercepat pada GPU, dengan bandwidth yang jauh lebih tinggi dibandingkan memori tradisional seperti GDDR5 (Graphic Double Data Rate 5). HBM digunakan untuk menyimpan data yang sering diakses oleh Core CUDA, seperti tekstur dan geometri.
• Global Memory merupakan memori utama pada GPU, yang dapat diakses oleh semua Core Global Memory ini digunakan untuk menyimpan data yang tidak sering diakses, seperti model AI dan dataset.
• Shared Memory, merupakan memori Cache yang sangat kecil dan cepat yang terletak di dalam setiap Shared Memory. Teknologi digunakan untuk menyimpan data yang sering diakses oleh Core CUDA dalam Shared Memory yang sama.

3. Interkoneksi

GPU memiliki interkoneksi berkecepatan tinggi yang menghubungkan Streaming Multiprocessor (SM), memori, dan prosesor lainnya. Interkoneksi ini memungkinkan transfer data yang lebih cepat dan efisien di antara komponen GPU lainnya, sehingga mampu menyelesaikan tugas-tugas komputasi yang berat.

Baca juga: Apa itu Data Center Interconnect dan Apa Kelebihannya?

4. Coprocessor

Beberapa GPU modern memiliki coprocessor khusus, seperti Tensor Core dan Ray Tracing Core, yang dirancang untuk mempercepat tugas-tugas tertentu:

• Tensor Core dioptimalkan untuk perhitungan matriks yang kompleks, yang sering digunakan dalam aplikasi AI dan ML.
• Ray Tracing Core dioptimalkan untuk melacak sinar cahaya dalam adegan 3D, menghasilkan gambar yang lebih realistis dan detail.

Dengan arsitektur yang begitu kompleks dan powerfull, dikutip dari reliablesite.net, GPU menawarkan banyak keuntungan untuk membangun infrastruktur AI yang kuat dan Scalable, beberapa di antaranya adalah:

1. Komputasi Paralel: Memungkinkan eksekusi simultan dari ribuan tugas, meningkatkan efisiensi pelatihan model AI.
2. Kecepatan: Mempercepat proses pelatihan dan inferensi model AI dibandingkan dengan CPU.
3. Efisiensi Energi: Meski GPU ‘memakan’ banyak energi, mereka lebih efisien dalam menyelesaikan tugas-tugas komputasi intensif dibandingkan CPU.

Baca juga: Alasan Berinvestasi pada Cloud Server Adalah Solusi Terbaik Bagi Bisnis

Meskipun begitu, pengembangan GPU Server masih punya beberapa tantangan, termasuk biaya investasi awal yang tinggi untuk pembelian dan pemeliharaan, kompleksitas pengelolaan yang butuh keahlian khusus dalam manajemen dan pengoptimalan penggunaannya.

Untuk mengatasi itu semua, Lintasarta menawarkan Deka GPU, layanan AI Cloud yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan teknologi canggih dalam bidang Machine Learning, Rendering yang ideal untuk pekerjaan rendering 3D dan animasi, serta dapat menangani aplikasi CAD yang demanding, seperti desain produk dan arsitektur.

Dengan semua keunggulannya, Deka GPU menawarkan banyak kelebihan, di antaranya:

• Dilengkapi dengan GPU Server terbaru NVIDIA H100, Deka GPU menawarkan performa yang jauh lebih tinggi dibandingkan GPU tradisional.
• Pengguna hanya perlu membayar untuk sumber daya yang digunakan, sehingga lebih hemat biaya dibandingkan membeli dan memelihara hardware
• Deka GPU dapat diskalakan sesuai kebutuhan, sehingga pengguna dapat menambah atau mengurangi sumber daya sesuai dengan beban kerja.
• Deka GPU memastikan kepatuhan terhadap regulasi data di Indonesia, sehingga data pengguna dijamin aman dan terlindungi.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Deka GPU dan bagaimana Anda bisa mendapatkannya, silakan klik di sini