Apa itu Server AI?

Server, secara sederhana, adalah komputer yang memberikan layanan spesifik kepada pengguna atau bisnis, seperti akses ke database atau aplikasi melalui internet atau metode konektivitas lainnya. Istilah server AI mengacu pada server yang dibuat secara khusus untuk menangani tuntutan beban kerja AI.

Dari perspektif komponen, server AI menggabungkan berbagai elemen perangkat keras diskrit, termasuk:

• Prosesor AI, termasuk CPU dengan tujuan umum
• Akselerator AI, seperti FPGA, GPU, dan perangkat keras AI yang dibuat khusus
• Teknologi jaringan seperti Ethernet dan Wi-Fi
• I/O, seperti port USB dan Thunderbolt™ untuk mendukung periferal yang diperlukan
• Casing server, yang berupa beberapa bentuk untuk mendukung kebutuhan aplikasi, seperti desain tanpa kipas

Untuk mendukung spektrum beban kerja yang luas di seluruh alur AI, server AI dibuat untuk memenuhi berbagai persyaratan. Hal ini dapat mencakup pertimbangan seperti:

• Daya pemrosesan: Pemilihan perangkat keras AI bergantung pada tingkat kemampuan komputasi yang diperlukan beban kerja target. Sebagian server AI dapat memenuhi peran mereka dengan menggunakan arsitektur CPU yang berdiri sendiri, terutama ketika mereka memanfaatkan kemampuan akselerasi AI terintegrasi. Beban kerja yang lebih berat mungkin memerlukan pengenalan perangkat keras akselerator diskrit, seperti GPU atau FPGA.
• Jaringan dan I/O: Kemampuan jaringan dan I/O menghadirkan koneksi penting yang kritis terhadap kasus penggunaan server AI. Kemampuan yang diperlukan akan bergantung pada jenis konektivitas yang diperlukan untuk beban kerja AI, baik jaringan berperforma tinggi diperlukan atau tidak, serta jenis dan jumlah perangkat periferal, seperti sensor IoT, yang perlu didukung, jika ada.
• Jejak dan lingkungan: Server AI dapat diterapkan di berbagai tempat, dan lokasi mereka akan menginformasikan persyaratan form factor dan lingkungan mereka. Misalnya, server AI di edge sering kali memiliki persyaratan ketat untuk jejak fisik yang kecil dan ekonomis serta harus mampu menahan kondisi fisik yang menantang seperti panas, suhu, kelembaban, atau debu.

Bagi banyak organisasi yang ingin memanfaatkan kecanggihan AI, efektivitas biaya, dan penyesuaian ukuran adalah masalah penting. Server AI perlu memenuhi persyaratan beban kerja mereka dengan konfigurasi perangkat keras paling efisien untuk memaksimalkan ROI, memenuhi persyaratan bisnis, dan memfasilitasi skalabilitas.

Penting juga untuk dicatat perbedaan antara server AI dan PC AI. PC AI adalah perangkat komputasi pengguna akhir yang digunakan untuk mengerjakan tugas AI atau antarmuka dengan aplikasi AI. Server AI, di sisi lain, terutama terhubung ke perangkat digital lainnya, termasuk PC AI, untuk memungkinkan layanan dan aplikasi.

Peran Server AI

Server AI adalah bagian penting dari lanskap teknologi AI, dan penggunaannya ada di mana-mana di seluruh industri, kasus penggunaan, serta teknologi. Server AI bertanggung jawab untuk mendukung beban kerja AI mulai dari pelatihan hingga penerapan, di mana pun diperlukan.

Di edge, server AI yang ramping dan efisien diterapkan untuk melakukan operasi AI seperti visi komputer lebih dekat ke sumber data. Untuk memaksimalkan efisiensi dan fleksibilitas penerapan, server AI edge sering kali dirancang tanpa perangkat keras akselerasi AI diskrit. Beban kerja AI edge biasanya adalah beban kerja penerapan, yang sering kali memiliki kebutuhan komputasi yang lebih ringan daripada pelatihan atau penyempurnaan. FPGA, suatu jenis prosesor dan akselerator AI, sangat cocok untuk server AI edge karena menawarkan efisiensi energi dan kemampuan konfigurasi ulang yang mudah serta performa yang diakselerasi untuk fungsi AI utama.

Di pusat data di lokasi dan cloud, server AI, termasuk server deep learning, mendukung penyempurnaan dan pelatihan AI dengan memberikan kemampuan komputasi canggih. Server AI juga digunakan dalam lingkungan ini untuk mendukung beban kerja penerapan, termasuk visi komputer, chatbot, dan AI generatif (GenAI). Server AI, termasuk yang diterapkan dalam lingkungan komputasi berperforma tinggi (HPC), sering kali menggabungkan akselerator perangkat keras diskrit seperti GPU, FPGA, dan produk akselerator yang dibuat khusus untuk mendukung kebutuhan AI.

Manfaat Server AI

Server AI yang dibuat dengan komponen perangkat keras yang disesuaikan dengan kebutuhan beban kerja AI membuka berbagai manfaat untuk bisnis, termasuk:

• Performa yang dioptimalkan: Semua beban kerja AI memiliki persyaratan komputasi yang berbeda. Mencocokkan arsitektur server AI dengan kebutuhan ini sangat penting untuk memungkinkan hasil yang hemat biaya. Dengan demikian, beban kerja AI memperkenalkan persyaratan sistem yang berat untuk mencapai latensi dan throughput yang diperlukan. Server AI secara sengaja dibuat untuk memenuhi kebutuhan ini, dan sering kali menggunakan teknologi akselerator AI untuk memenuhinya.
• Skalabilitas: Seringkali, server AI diperlukan dalam skala besar untuk memenuhi persyaratan aplikasi, terutama dalam penerapan edge terdistribusi atau konteks HPC. Dengan membangun arsitektur server AI secara hati-hati dan memanfaatkan alat perangkat lunak, seperti platform pengelolaan server, peningkatan skalabilitas server AI menjadi dapat dicapai untuk beban kerja AI tertentu.
• Konsumsi daya yang dioptimalkan: Server AI sering kali diterapkan dalam skala yang sangat besar untuk mendukung kasus penggunaan seperti operasi industri yang disempurnakan AI, inisiatif kota pintar, atau operasi yang sangat kompleks seperti prediksi keuangan atau simulasi ilmiah. Penerapan skala besar ini, dikombinasikan dengan kebutuhan akan pemrosesan AI yang signifikan, dapat menyebabkan beberapa penerapan server AI untuk mengonsumsi energi dalam jumlah yang signifikan dan mahal. Menentukan ukuran komponen perangkat keras server AI yang tepat memungkinkan organisasi untuk lebih mengontrol pengeluaran energi mereka. Akselerasi dan optimasi AI terintegrasi juga dapat membantu mendukung beberapa kasus penggunaan AI tanpa akselerator perangkat keras khusus.

Solusi Server AI

Hampir setiap aplikasi AI—di seluruh industri dan kasus penggunaan—melibatkan beberapa jenis server. Demikian juga, server memainkan peran sentral dalam setiap fase alur kerja AI. Oleh karena itu, solusi server AI akan bervariasi berdasarkan kebutuhan beban kerja.

Pengadaan solusi server AI untuk organisasi dapat berupa beberapa bentuk, termasuk membeli server secara langsung dari OEM, bekerja dengan penyedia solusi, mengambil pendekatan DIY untuk membangun, atau mengakses server AI cloud melalui banyak penyedia yang tersedia saat ini. Pendekatan terbaik untuk Anda akan bergantung pada keahlian tim Anda, anggaran, persyaratan, serta persyaratan kompleksitas dan skalabilitas secara keseluruhan dari kasus penggunaan Anda.

Karena penerapan AI sering kali melibatkan jaringan server yang besar, teknologi pengelolaan server juga memainkan peran kunci dalam membangun strategi server AI yang efektif. Berbagai alat dan platform pengelolaan server dapat diterapkan untuk membuka visibilitas mendalam, pemantauan real-time, dan operasi otomatis.