Apa Itu Perangkat Keras AI?

Perangkat keras AI mencakup tujuan umum dan bagian serta komponen komputer khusus yang digunakan untuk memfasilitasi tugas artificial intelligence. Perangkat keras tersebut memungkinkan pemrosesan cepat kumpulan data besar dengan efisiensi dan skala. Beberapa contoh komponen perangkat keras AI adalah prosesor, akselerator AI, dan unit memori khusus.

Jenis perangkat keras AI yang Anda gunakan akan bergantung pada kasus penggunaan Anda, skala dan kompleksitas beban kerja AI yang diproses, serta seberapa cepat data perlu dianalisis. Misalnya, AI yang digunakan dalam layanan keuangan untuk mendeteksi penipuan perlu memproses jutaan poin data per hari secara hampir real time. Sensor yang didukung AI yang digunakan dalam kendaraan otonom memproses beban kerja yang lebih kecil di edge, di mana data dikumpulkan secara hampir real time untuk keselamatan manusia. Chatbot AI yang digunakan untuk memberikan jawaban layanan pelanggan di situs web ritel memiliki parameter yang lebih sedikit untuk menganalisis dan memiliki persyaratan waktu respons yang lebih singkat.

Peran Perangkat Keras dalam AI

Peran perangkat keras untuk artificial intelligence sangat mendasar dan beragam. Komponen yang berbeda memengaruhi aspek komputasi AI yang berbeda, yang berarti jenis perangkat keras AI yang digunakan sistem Anda akan secara signifikan memengaruhi kemampuannya untuk melakukan tugas AI tertentu.

Misalnya, kecepatan prosesor secara langsung memengaruhi seberapa cepat model AI melakukan perhitungan. Memori dan penyimpanan memengaruhi seberapa banyak data yang dapat ditangani secara bersamaan dan seberapa cepat data dapat diakses. Desain keseluruhan sistem Anda, termasuk pendinginan dan distribusi daya, memengaruhi performa berkelanjutan sepanjang waktu dan perlu dioptimalkan untuk menangani beban kerja AI secara berkelanjutan.

Manfaat Perangkat Keras AI

Ada banyak jenis komponen perangkat keras AI, dan setiap komponen dilengkapi dengan serangkaian manfaat serta kelemahan yang berbeda. Tergantung pada jenis tugas AI yang Anda inginkan dari sistem Anda, komponen tertentu mungkin lebih masuk akal untuk disertakan atau dihilangkan.

Prosesor dan Akselerator AI

Prosesor AI memberikan daya komputasi yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas AI, sementara akselerator AI, terintegrasi dan tersembunyi, digunakan untuk mengoptimalkan performa AI yang canggih.

Penting untuk dicatat bahwa deskriptor umum dan bahasa terstandarisasi belum hadir untuk banyak teknologi ini dan mencakup banyak istilah spesifik vendor.

Jenis perangkat keras AI yang harus Anda ketahui meliputi:

• CPU: Unit pemrosesan pusat memainkan peran mendasar dalam sistem AI, memenuhi kebutuhan tujuan umum aplikasi AI seperti prapemrosesan data, orkestrasi model, dan alur kontrol.
  
  CPU memberikan tingkat fleksibilitas yang tinggi ketika berhadapan dengan model AI yang lebih kecil, yang membuatnya sangat cocok untuk berbagai beban kerja AI dan kasus penggunaan yang memerlukan performa thread tunggal yang tinggi, latensi rendah, serta logika sekuensial yang kompleks, seperti sistem real-time dan tugas pemrosesan bahasa alami yang tidak terlalu kompleks.
  
  CPU juga mungkin tersedia dengan akselerator terintegrasi—mesin akselerator yang membantu mengoptimalkan performa AI.
   

• GPU: Awalnya dirancang untuk rendering grafis, unit pemrosesan grafis adalah jenis akselerator AI perangkat keras diskrit yang unggul dalam melakukan banyak perhitungan secara bersamaan. GPU dapat memproses kumpulan data besar jauh lebih cepat dan efisien daripada CPU, yang secara signifikan mempercepat pelatihan model AI serta membuat GPU ideal untuk deep learning dan visi komputer.

• TPU: Unit pemrosesan tensor adalah jenis akselerator AI lainnya yang dirancang khusus untuk beban kerja AI. Teknologi ini dibuat untuk menangani tugas pembelajaran skala besar serta menawarkan performa dan efisiensi energi yang tinggi. Arsitekturnya memungkinkannya secara cepat melakukan perkalian matriks dan konvolusi yang mendasar bagi banyak algoritma AI. Dibandingkan dengan CPU, TPU secara signifikan mempercepat komputasi, yang memungkinkan pelatihan model yang kompleks lebih cepat dan penggunaan layanan AI yang lebih efisien di lingkungan cloud.

• NPU: Unit pemrosesan neural adalah komponen perangkat keras khusus yang mengakselerasi AI untuk komputasi dalam jaringan neural dan model machine learning yang dirancang untuk memproses data dengan cara yang mirip dengan otak manusia. NPU dioptimalkan untuk operasi artificial intelligence dan tugas machine learning umum, seperti perkalian matriks, konvolusi, dan fungsi aktivasi. NPU adalah opsi yang sangat efisien untuk AI dan menawarkan kecepatan tinggi serta bandwidth tinggi, yang membuatnya ideal untuk diintegrasikan ke dalam alur kerja yang bergerak cepat.

• FPGA: Field-programmable gate arrays adalah solusi perangkat keras AI yang sangat serbaguna. FPGA dapat dikonfigurasi ulang dan dapat diprogram agar sesuai dengan kebutuhan berbagai tugas AI, yang memungkinkan pembaruan serta modifikasi tanpa penggantian perangkat keras. FPGA digunakan dalam arsitektur komputasi paralel untuk mendukung performa AI dan sangat cocok untuk pemrosesan real-time, tugas visi komputer, dan inferensi jaringan neural di edge, di mana perangkat dan aplikasi perlu dapat beradaptasi dan berperforma tinggi.

Memori

Memori memberikan infrastruktur penting yang diperlukan untuk melakukan tugas AI. Memori memastikan bahwa data dan instruksi tersedia untuk unit pemrosesan Anda, yang memungkinkan eksekusi algoritma AI yang cepat dan efisien serta mengurangi bottleneck dalam operasi AI. Kapasitas dan kecepatan memori secara langsung memengaruhi kemampuannya untuk menangani kumpulan data besar dan model yang kompleks, yang mana keduanya merupakan komponen penting dari performa AI.

Meskipun semua sistem komputasi dilengkapi dengan beberapa bentuk kapasitas memori, Anda dapat mengoptimalkan kapasitas sistem Anda untuk pemrosesan AI melalui berbagai jenis perangkat keras. Setiap jenis memori memiliki tempat dalam sistem AI, yang sering digunakan bersama satu sama lain untuk menyeimbangkan kecepatan, kapasitas, dan biaya berdasarkan tuntutan performa AI Anda:

• Memori akses acak (RAM): RAM adalah komponen memori utama untuk sistem AI, yang memberikan penyimpanan sementara yang cepat untuk data aktif dan parameter model. RAM cepat membaca dan menulis data, sehingga ideal untuk menangani komputasi data konstan. Namun, volatilitas dan kapasitasnya dapat menjadi faktor pembatas untuk operasi AI dengan skala yang lebih besar.
• RAM Video (VRAM): VRAM adalah komponen memori khusus yang digunakan dalam GPU. Meskipun dibuat untuk menangani data grafis, kemampuannya untuk melakukan operasi paralel, yang meningkatkan efisiensi dalam beberapa tugas AI yang kompleks, membuatnya berguna untuk melatih jaringan neural dan model deep learning. VRAM biasanya lebih mahal dan memiliki kapasitas lebih rendah daripada RAM standar.
• Memori bandwidth tinggi (HBM): HBM dirancang untuk komputasi performa tinggi, menawarkan bandwidth yang sangat tinggi dan memungkinkan transfer data yang jauh lebih cepat antara unit pemrosesan. HBM ideal untuk melatih jaringan neural besar atau menjalankan simulasi kompleks melalui GPU dan akselerator AI. HBM juga lebih mahal dan memiliki kapasitas lebih rendah daripada bentuk memori lainnya.
• Memori non-volatil: Memori non-volatil, seperti solid-state drive (SSD) dan hard disk drive (HDD), menawarkan penyimpanan jangka panjang untuk data AI. Kekuatannya adalah kemampuannya untuk mempertahankan data tanpa pemeliharaan atau daya, tetapi secara signifikan lebih lambat daripada RAM atau VRAM. Penggunaan utama memori non-volatil dalam sistem AI adalah untuk persistensi data alih-alih pemrosesan aktif.

Solusi Perangkat Keras AI

Jenis perangkat keras AI yang Anda pilih untuk sistem Anda akan bergantung pada tempat Anda menjalankan aplikasi AI Anda, ukuran kumpulan data, dan kecepatan pemrosesan yang diperlukan.

Komputasi Klien

Prosesor komputasi klien biasanya ditemukan dalam komputer pribadi dan perangkat mobile. Meskipun PC standar mencakup CPU dan GPU, kemampuan komponen tersebut belum dirancang secara tradisional untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan aplikasi AI dan memerlukan penggunaan cloud untuk menjalankan model AI dan menganalisis kumpulan data AI. Namun, dengan adopsi AI yang eksponensial, AI PC baru dengan perangkat keras khusus telah diperkenalkan ke pasar dengan NPU terintegrasi yang memungkinkan untuk menjalankan beban kerja AI secara efisien pada perangkat itu sendiri. Hal ini membantu menghadirkan pemrosesan dan responsivitas yang lebih cepat—bahkan tanpa koneksi internet—serta membantu mengurangi biaya dan risiko keamanan data, karena data tidak dikirim ke dan dari cloud. Inovasi terbaru juga memungkinkan lebih banyak beban kerja AI untuk berjalan pada arsitektur hanya CPU.

Edge

Aplikasi komputasi edge yang mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan bertindak berdasarkan data yang lebih dekat ke tempat data dihasilkan memerlukan analisis data yang lebih cepat dan responsivitas yang hampir real-time. Wawasan yang dihasilkan di edge digunakan untuk aplikasi industri, medis, pengujian dan pengukuran, kedirgantaraan, pertahanan, dan otomotif. Hal ini dapat memiliki konsekuensi langsung untuk keselamatan manusia—seperti dalam skenario mengemudi otonom—memengaruhi operasi industri—seperti ketika digunakan dengan perangkat IoT dalam otomatisasi manufaktur—atau memungkinkan pengalaman yang lebih baik ketika diterapkan pada kasus penggunaan ritel, layanan kesehatan, dan telekomunikasi. Di edge, CPU dan FPGA menawarkan manfaat fleksibilitas dan efisiensi yang dapat membantu memperluas kemampuan AI ke lebih banyak tempat.

Pusat Data

Di lingkungan pusat data di lokasi dan cloud, kombinasi CPU, GPU, dan akselerator AI khusus digunakan untuk menangani beban kerja AI skala besar di lingkungan server terpusat. CPU cocok untuk sejumlah beban kerja dan aplikasi, terutama yang memiliki latensi atau performa per-inti yang sangat penting, sementara GPU dan akselerator AI khusus lainnya dapat digunakan bersama CPU untuk memenuhi tuntutan komputasi yang tinggi dengan beban kerja AI yang sangat kompleks.