Apa Itu Prosesor 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.

Beban kerja AI sering kali dianggap memerlukan akselerator diskret seperti unit pemrosesan grafis (GPU) atau Field-Programmable Gate Array (FPGA), akan tetapi, CPU serbaguna modern menunjukkan kemampuan yang meningkat untuk menangani operasi AI yang kompleks secara mandiri, baik dalam penerapan maupun pelatihan. CPU saat ini—di seluruh edge, pusat data, cloud, dan klien—dilengkapi pengoptimalan dan akselerator AI terintegrasi yang meningkatkan performa AI serta membantu memaksimalkan efisiensi dan skalabilitas.

Meski demikian, akselerator AI masih 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 GPU dan FPGA yang digunakan untuk beban kerja AI, serta teknologi AI yang dibuat khusus, termasuk unit pemrosesan tensor (TPU) dan unit pemrosesan neural (NPU).

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 paling penting 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 yang canggih hingga visi komputer, simulasi ilmiah, AI generatif (GenAI), pemrosesan bahasa alami, dan lainnya.

Untuk memungkinkan kasus penggunaan ini di seluruh industri, prosesor AI memainkan peran mendasar dalam alur kerja AI end-to-end, mulai dari penyiapan data, pelatihan, hingga penerapan serta pengoptimalan/pelatihan ulang secara berkelanjutan.

Dalam konteks komputasi berperforma tinggi (HPC) seperti penelitian akademis atau analitik canggih, prosesor AI dalam jumlah besar terhubung melalui fabric jaringan untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks dalam skala yang sangat besar. Prosesor AI juga diterapkan di edge untuk menangani pemrosesan data lebih dekat ke sumber data, sering kali di lingkungan yang memiliki batasan daya dan ruang. Prosesor AI juga digunakan pada pusat data lokal dan cloud dalam berbagai ukuran untuk mendukung beban kerja AI end-to-end.

Dari perspektif komputasi klien, prosesor AI mendukung pengalaman AI pengguna akhir pada PC yang mereka gunakan setiap hari. Di sini, AI memainkan peran yang makin penting dalam memperkaya pengalaman kerja pengguna sehari-hari dan meningkatkan produktivitas mereka. Prosesor yang digunakan dalam perangkat pengguna akhir ini harus mampu memenuhi persyaratan baru untuk AI ketika beban kerja berjalan secara lokal.

Manfaat Prosesor 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 CPU dengan pengoptimalan 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 akselerator AI yang dibuat khusus—yang diterapkan dalam model komputasi paralel dengan CPU—Anda dapat secara signifikan meningkatkan performa AI untuk memenuhi tuntutan beban kerja dengan kompleksitas tinggi. FPGA dapat menjadi opsi prosesor AI yang ideal di lingkungan edge di mana efisiensi dan fleksibilitas sangat penting atau ketika ingin memindahkan fungsi tertentu dari CPU. Mengenali prosesor yang tepat untuk persyaratan beban kerja Anda sangat penting untuk memaksimalkan manfaatnya.

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

Solusi Prosesor 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 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.
• Akselerator AI diskret, termasuk GPU dan FPGA.
• Akselerator AI yang dibuat khusus, termasuk NPU dan TPU.

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