Apa Itu Prosesor AI dan Chip AI?

Praktisi teknologi saat ini memiliki beragam opsi untuk prosesor AI, termasuk CPU tradisional dan teknologi akselerator AI. Prosesor AI memainkan peran penting pada semua arsitektur solusi AI karena beban kerja AI yang secara unik sangat berat. Karena itu, pemilihan prosesor AI adalah keputusan penting dalam mencapai kecepatan, efisiensi, dan skalabilitas yang diinginkan untuk aplikasi AI.

Chip AI juga memainkan peran penting dalam mengatasi kebutuhan pemrosesan AI yang terus berkembang. Kategori pasar ini—evolusi yang relatif baru dan masih berkembang—mencakup perangkat serbaguna seperti unit pemrosesan grafis (GPU) atau ield-programmable gate array (FPGA) yang diterapkan untuk beban kerja AI, serta teknologi AI yang dibuat khusus, termasuk unit pemrosesan tensor (TPU) dan unit pemrosesan neural (NPU). Dalam banyak kasus, prosesor AI dapat menyertakan chip AI lainnya, seperti GPU dan NPU, pada die prosesor mereka sebagai bagian dari paket multi-chip.

Beban kerja AI sering kali dianggap memerlukan akselerator atau chip AI diskret seperti GPU atau FPGA, CPU serbaguna modern menunjukkan kemampuan yang meningkat untuk menangani operasi AI yang kompleks secara mandiri dalam penerapan dan pelatihan. CPU saat ini—di edge, pusat data, cloud, dan klien—mencakup optimisasi dan akselerator AI terintegrasi yang meningkatkan performa AI serta membantu memaksimalkan efisiensi serta skalabilitas.

Peran Prosesor dalam AI

Prosesor AI adalah inti dari setiap server AI atau sistem perangkat keras AI, termasuk perangkat tertanam. Dengan demikian, teknologi prosesor yang disertakan dalam desain solusi adalah salah satu faktor terpenting yang menentukan kesuksesan. Prosesor AI menangani komputasi kompleks, seperti perkalian matriks, yang diperlukan untuk mendukung beban kerja AI. Prosesor ini digunakan untuk mendukung berbagai kasus penggunaan AI mulai dari analitik dan prediksi tingkat lanjut hingga machine learning, visi komputer, simulasi ilmiah, AI generatif (GenAI), NLP, dan lainnya.

Untuk memungkinkan kasus penggunaan ini di seluruh industri, prosesor AI dan chip AI memainkan peran mendasar dalam alur kerja AI end-to-end, mulai dari persiapan data dan pelatihan hingga penerapan serta optimalisasi/pelatihan ulang yang berkelanjutan.

Kasus Penggunaan untuk Prosesor AI dan Chip AI

Konfigurasi penerapan yang bergantung pada prosesor AI dan chip AI akan bervariasi tergantung pada kasus penggunaan.

Large Language Model (LLM)

Arsitektur serbaguna dapat mengintegrasikan prosesor AI serta chip AI bertujuan khusus untuk mendukung GenAI yang cepat dan akurat untuk LLM. Implementasi yang sangat paralel dapat memungkinkan miliaran parameter sekaligus mempertahankan pengalaman pengguna yang responsif.

Kendaraan Otonom

Mobil yang dapat mengemudi sendiri akan mengandalkan prosesor AI dengan kemampuan akselerator AI bawaan yang lebih banyak pada satu chip. Komputer onboard memiliki keterbatasan ruang fisik sekaligus perlu mendukung AI, kendali pengemudi, sistem keamanan, dan aplikasi hiburan.

Komputasi Edge dan IoT

Perangkat Edge AI memiliki keterbatasan ukuran dan termal yang mungkin tidak mengakomodasi GPU. Alih-alih, prosesor AI sendiri dapat membantu mengurangi biaya bill of material (BOM), khususnya untuk penerapan multiperangkat.

Robotika

Prosesor AI bersama dengan chip AI membantu menghadirkan kemampuan multifungsi dari sistem robotik yang menggabungkan otomatisasi serta keamanan dengan antarmuka manusia-mesin (HMI).

Komputasi Performa Tinggi (HPC)

Dalam penelitian akademis atau analitik tingkat lanjut, sejumlah besar prosesor AI dan chip AI terhubung melalui suatu fabrik jaringan untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks dalam skala besar.

Komputasi Klien

Prosesor AI mendorong pengalaman AI pengguna akhir pada PC yang digunakan orang setiap hari. Di sini, AI memainkan peran yang makin penting dalam memperkaya pengalaman kerja pengguna sehari-hari dan meningkatkan produktivitas mereka.

Manfaat Prosesor AI dan Chip AI

Prosesor AI menghadirkan performa AI yang lebih baik secara signifikan dibandingkan prosesor serbaguna yang tidak dilengkapi komponen khusus AI. Manfaat spesifik prosesor AI bervariasi di antara jenis teknologi yang berbeda.

Misalnya, dengan memilih menggunakan penawaran CPU yang dioptimalkan AI sebagai prosesor AI mandiri untuk tugas dengan kompleksitas rendah, Anda sering kali dapat mencapai performa yang diinginkan tanpa memerlukan perangkat keras tambahan. Dengan memilih GPU atau chip AI serta akselerator AI bertujuan khusus—yang diterapkan dalam model komputasi paralel dengan CPU—Anda dapat mendorong performa AI untuk memenuhi tuntutan beban kerja dengan kompleksitas tinggi. FPGA dapat membuat opsi chip AI yang ideal di area edge di mana efisiensi dan fleksibilitas sangat penting atau ketika ingin mengalihkan fungsi tertentu dari CPU. Mengidentifikasi prosesor yang tepat untuk persyaratan beban kerja Anda sangat penting untuk memaksimalkan manfaatnya.

Secara keseluruhan, manfaat inti dari memilih prosesor AI atau kombinasi dari prosesor dan chip AI yang tepat untuk tujuan Anda akan mencakup area seperti performa, skalabilitas, efektivitas biaya, serta efisiensi energi. Anda juga sebaiknya menilai opsi berdasarkan faktor-faktor seperti pengadopsian dari perspektif pengembangan, keberlangsungan pasar untuk area di mana desain yang stabil menjadi penting, serta fitur seperti opsi dukungan I/O serta konektivitas yang dapat memainkan peran penting dalam kasus penggunaan AI.

Solusi Prosesor AI dan Chip AI

Untuk membantu Anda memilih solusi prosesor AI yang tepat bagi kebutuhan teknologi dan bisnis Anda, beberapa pertanyaan penting yang harus ditanyakan di antaranya:

• Berapa banyak parameter yang perlu ditangani prosesor AI saya selama penyiapan data dan pelatihan?
• Bagaimana persyaratan latensi dan throughput yang saya perlukan untuk inferensi/penerapan?
• Persyaratan daya, ruang, dan lingkungan apa yang harus saya perhitungkan untuk penerapan di edge?
• Tingkat skala yang bagaimana yang ingin saya capai?

CPU—terutama yang memiliki kemampuan AI terintegrasi—adalah opsi yang sangat bagus bagi organisasi yang ingin memanfaatkan kecanggihan AI sekaligus mengambil pendekatan yang ramping dan efisien. Beban kerja dengan tingkat kompleksitas yang tinggi memerlukan perangkat keras tambahan, tetapi banyak tugas AI yang lebih sederhana dapat dijalankan pada arsitektur CPU dengan akselerator AI terintegrasi yang berdiri sendiri.

Ketika dipilih dengan benar, prosesor membantu menyelesaikan sejumlah masalah bisnis dan teknologi yang terkait dengan AI, termasuk menurunkan TCO untuk membantu inovasi AI menghadirkan pengembalian investasi yang diinginkan.

Secara ringkas, lanskap keseluruhan solusi prosesor AI yang dapat Anda gunakan untuk mendukung inisiatif AI meliputi:

• CPU yang memanfaatkan akselerasi dan pengoptimalan AI terintegrasi.
• Chip AI dan akselerator AI diskret, termasuk GPU dan FPGA.
• Chip AI dan akselerator AI bertujuan khusus, termasuk NPU dan TPU.

Untuk mendapatkan inspirasi tentang bagaimana AI dapat memengaruhi organisasi Anda, Anda dapat menjelajahi kasus penggunaan AI berdasarkan industri.