GPU untuk Artificial Intelligence (AI)

Poin Utama GPU untuk AI

GPU adalah komponen perangkat keras canggih untuk mengakselerasi aplikasi AI yang menggunakan jaringan neural yang besar dan kompleks.
Model AI yang lebih kecil dan tidak terlalu kompleks yang digunakan di banyak industri mungkin tidak memerlukan penggunaan GPU.
Performa vs. latensi dan efektivitas biaya harus dipertimbangkan ketika menyesuaikan desain sistem AI.

Oleh

Menggunakan GPU untuk AI memaksimalkan performa canggih AI. Dengan kemampuan untuk memproses data dalam jumlah besar secara cepat dan efisien, komponen perangkat keras AI ini sangat ideal untuk mengakselerasi beban kerja AI yang berat di pusat data, di edge, dan di workstation. Namun, kebutuhan akan daya komputasi mentah harus dipertimbangkan dengan faktor lain seperti efektivitas biaya dan efisiensi energi.

Apa Itu GPU untuk AI?

GPU untuk AI adalah unit pemrosesan canggih yang dirancang untuk memaksimalkan performa sistem ketika memproses volume data yang besar secara bersamaan.

Arsitekturnya dioptimalkan untuk bentuk komputasi yang dikenal sebagai pemrosesan paralel, yang membuatnya efektif dalam aplikasi yang berat, termasuk AI dan machine learning, simulasi ilmiah, dan rendering grafis untuk gaming.

GPU yang terdiri dari ratusan bahkan puluhan ribu inti—atau unit pemrosesan memiliki struktur paralel unik yang membuatnya cepat dan efisien dalam melakukan banyak perhitungan secara bersamaan. Oleh karenanya, GPU dianggap sebagai perangkat keras yang penting untuk banyak kasus penggunaan AI canggih.

Algoritma AI perlu melakukan sejumlah besar perkalian matriks dan operasi vektor agar dapat berfungsi. Operasi ini dapat dengan mudah melampaui kemampuan performa sistem komputer, terutama ketika jumlah perhitungannya sangat besar.

Sering kali, GPU dilibatkan untuk memberikan sumber daya tambahan yang diperlukan dalam mengakselerasi operasi ini. Misalnya, menggunakan GPU dalam konfigurasi perangkat keras Anda dapat membantu mengurangi waktu yang diperlukan dalam melatih jaringan neural berskala besar, yang dapat memakan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu jika hanya menggunakan central processing unit (CPU). Singkatnya, GPU dapat dianggap memaksimalkan operasi AI.

Peran GPU untuk AI

Karena dapat menghadirkan performa komputasi yang diakselerasi, GPU sering kali lebih unggul ketika memproses model AI yang besar dan kompleks, termasuk banyak jenis model deep learning. Di sisi lain, GPU mungkin terlalu berlebihan untuk aplikasi AI yang menggunakan model yang lebih kecil dan memerlukan sumber daya yang lebih sedikit. Penting untuk memilih perangkat keras yang memberikan performa yang tepat berdasarkan skala dan kompleksitas beban kerja yang ada.

Beban Kerja AI yang Besar

Sebenarnya, apa itu model yang besar dan kompleks? Model dianggap besar ketika telah dilatih menggunakan kumpulan data yang besar dan, sebagai hasilnya, memiliki sejumlah besar parameter—yaitu, variabel internal yang digunakan untuk membuat prediksi. Kompleksitas mengacu pada kedalaman, keluasan, atau kerumitan arsitektur model dan kemampuan model untuk menangani data yang kompleks, seperti data yang memiliki banyak variabel atau data yang mengandung kesalahan.

Misalnya, model deep learning yang besar dan kompleks digunakan untuk aplikasi seperti deep reinforcement learning (mengajari robot untuk berjalan, mobil otonom), aplikasi visi komputer canggih (memantau deforestasi dengan citra satelit), melakukan AI generatif (GenAI) yang kompleks (gambar resolusi tinggi, melatih model bahasa besar/large language model (LLM) di Wikipedia), serta banyak aplikasi AI lainnya yang tidak terhitung jumlahnya yang menggabungkan data dalam jumlah yang sangat besar. Aplikasi ini sering kali memerlukan komputasi yang diakselerasi GPU.

GPU efektif dalam mendorong model dengan komputasi intensif di beberapa fase penerapan. GPU dapat secara substansial mempercepat proses:

Pelatihan—mengumpan data model AI
Penyempurnaan—meningkatkan model AI untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik pada tugas tertentu
Inferensi—menggunakan model AI yang terlatih untuk menarik kesimpulan dari data baru ketika sumber daya komputasi yang substansial diminta

Beban Kerja AI yang Lebih Kecil

Meskipun GPU ideal untuk memaksimalkan beban kerja AI yang berat secara komputasi, jenis perangkat keras lainnya dapat lebih efektif untuk beban kerja berukuran kecil hingga sedang.

Pada kenyataannya, model yang lebih kecil sering diterapkan untuk banyak kasus penggunaan spesifik industri. Misalnya, chatbot dan asisten virtual dapat berjalan pada model yang lebih ramping yang dilatih atau disetel untuk kumpulan data spesifik domain yang lebih kecil. Hal yang sama berlaku untuk aplikasi seperti ucapan ke tulisan, pengenalan ucapan, analisis sentimen, perkiraan deret waktu, dan deteksi anomali.

Model yang dioptimalkan untuk industri ini menggunakan kumpulan data yang lebih kecil dan, oleh karenanya, memerlukan sumber daya komputasi yang lebih sedikit. Artinya, CPU saja dapat mendukungnya dalam banyak kasus. Selain itu, beberapa CPU memiliki mesin akselerator AI terintegrasi dan unit pemrosesan neural (NPU) yang sudah tertanam, sehingga semakin memperluas kemampuan AI-nya.

Hasilnya adalah sumber daya CPU dapat digunakan sebagai pengganti GPU ketika model besar tidak diperlukan, sehingga pengambil keputusan teknis dapat menerapkan rencana perangkat keras yang lebih hemat biaya.

Keuntungan GPU AI

Dengan kemampuan untuk melakukan triliunan perhitungan per detik, GPU sangat diperlukan untuk mengakselerasi model AI yang besar dan kompleks. Keuntungan dari GPU meliputi:

Pemrosesan paralel: Arsitektur paralel GPU dioptimalkan untuk throughput yang tinggi—atau kecepatan pemrosesan data. Hal ini membuat GPU sangat efisien dalam mengeksekusi sejumlah besar operasi yang dilakukan dalam melatih jaringan neural dan menggunakannya untuk inferensi. Efisiensi tersebut menghasilkan waktu pemrosesan yang lebih cepat, yang secara signifikan mengakselerasi model AI.
Skalabilitas: Beberapa GPU dapat beroperasi secara paralel sehingga beban kerja dapat dibagi di antara GPU tersebut. Pengelompokan GPU ke dalam klaster dapat lebih memperluas kemampuan komputasi sistem AI. Teknik ini sering kali diimplementasikan di pusat data dan laboratorium penelitian saat melatih jaringan neural yang kompleks. Klaster GPU kelas server yang sangat besar dapat digunakan untuk membangun superkomputer dan memungkinkan komputasi berperforma tinggi.
Perangkat lunak yang dioptimalkan: Akselerasi GPU biasanya digunakan dalam kerangka kerja AI, seperti TensorFlow atau PyTorch. Kumpulan pustaka dan alat ini dioptimalkan untuk pemrosesan paralel, yang memungkinkan developer memanfaatkan sumber daya GPU dengan lebih mudah.

Pertimbangan

Meski GPU unggul dalam mengeksekusi beban kerja AI yang berat, biaya dan penggunaan energi harus dipertimbangkan ketika memilih perangkat keras yang optimal untuk aplikasi AI:

Efektivitas biaya: GPU adalah solusi yang hemat biaya untuk kasus penggunaan pelatihan dan inferensi dengan beban kerja komputasi yang intensif, seperti ketika menerapkan jaringan neural yang kompleks. Memulai dengan model yang lebih ringkas dan mungkin telah dilatih sebelumnya dapat membantu mengurangi pengeluaran yang besar untuk solusi perangkat keras dan pendinginan, karena model ini dapat berjalan pada perangkat keras yang mungkin sudah Anda miliki.
Efisiensi energi: GPU AI telah membuat kemajuan dalam efisiensi daya melalui optimasi perangkat lunak dan jejak memori yang lebih kecil. Sementara itu, jenis prosesor AI lainnya, yang mencakup FPGA dan CPU dengan akselerator AI bawaan, memberikan konsumsi energi yang lebih baik untuk beban kerja spesifik industri.

Solusi GPU untuk AI

GPU diandalkan untuk memaksimalkan AI di hampir setiap jenis infrastruktur komputasi. GPU digunakan dalam pusat data publik dan privat, di edge, dan dalam lingkungan komputasi hibrida dan tradisional dan ditempatkan di dalam rak server, node, dan workstation individual:

Di pusat data, GPU digunakan untuk memproses beban kerja yang berskala besar atau memiliki persyaratan daya yang tinggi, seperti mengekstrak informasi dari kumpulan rekaman video yang besar. GPU juga digunakan untuk menjalankan beban kerja dengan sumber daya besar, seperti pelatihan dan analisis data, serta untuk memproses data yang dikumpulkan dari beberapa sumber edge ketika latensi tidak menjadi pertimbangan.
Di edge, GPU diskrit mungkin ideal untuk kasus penggunaan yang memerlukan performa tinggi dan dukungan model yang kompleks. GPU umumnya digunakan untuk tugas inferensi seperti memantau citra kamera atau mengkoordinasikan gerakan robot yang kompleks di gudang. GPU juga memainkan peranan dalam pendekatan edge hibrida yang mendistribusikan beban kerja antara edge dan pusat data. Prosesor yang cepat dan ringan dapat menghasilkan informasi mendekati real-time di edge, sementara GPU pusat data memberikan konteks yang lebih dalam tentang data yang dikirimkan ke cloud. Edge hibrida membantu menghemat bandwidth, menurunkan latensi, meningkatkan keamanan, dan memastikan kepatuhan data.
Di lingkungan offline atau tanpa koneksi, workstation dengan kemampuan AI dapat digunakan untuk membantu penelitian dan pengembangan, mempercepat waktu ke pasar, serta mengakselerasi penemuan ilmiah.

Memulai

Ketahui cara Intel membantu mewujudkan inisiatif AI Anda—di seluruh pusat data, cloud, klien, dan edge—dengan performa, skalabilitas, dan biaya yang optimal.

Dapatkan hasil AI untuk bisnis Anda dengan solusi perangkat keras dan perangkat lunak sempurna yang didukung pengalaman yang terbukti dan ekosistem mitra AI.

Pelajari tentang susunan teknologi modern serta solusi perangkat lunak dan perangkat keras yang diperlukan untuk infrastruktur AI end-to-end untuk mendukung alur kerja AI.

Pelajari lebih lanjut tentang Intel® FPGA untuk AI yang dapat Anda manfaatkan dalam desain solusi Anda untuk menghadirkan akselerasi perangkat keras kustom dengan latensi yang rendah dan efisiensi energi.

Generasi terbaru prosesor Intel® Xeon® menghadirkan platform tunggal dengan opsi yang berfokus pada performa tinggi untuk beban kerja AI dan komputasi yang intensif, efisiensi yang mengagumkan, dan skalabilitas cloud.

Temukan perangkat keras AI yang dibuat khusus yang menghadirkan performa dan efisiensi luar biasa untuk beban kerja AI, termasuk AI generatif dan deep learning.

Perusahaan dapat menemukan semua yang mereka perlukan untuk mengembangkan dan menskalakan AI, termasuk akses ke perangkat keras AI mutakhir di Intel® Tiber™ Developer Cloud.

Tampilkan lebih banyak Tampilkan lebih sedikit

Pertanyaan Umum

GPU adalah unit pemrosesan canggih yang dirancang untuk mengakselerasi beban kerja yang berat. GPU dioptimalkan untuk bentuk komputasi yang dikenal sebagai pemrosesan paralel, sehingga membuatnya efisien dalam memproses data dalam jumlah besar secara bersamaan. Oleh karena itu, GPU sering kali digunakan untuk mempercepat performa AI.

Kedua komponen tersebut memiliki keunggulan. GPU ideal untuk pekerjaan dengan model AI yang memiliki operasi dan parameter dalam jumlah besar. CPU optimal untuk model lebih kecil yang tidak memerlukan sumber daya komputasi tambahan, karena CPU bisa lebih hemat biaya.

Tidak selalu. Beban kerja yang lebih ringan, seperti aplikasi ucapan ke tulisan, perkiraan deret waktu, dan aplikasi visi komputer yang tidak terlalu presisi mungkin tidak memerlukan sumber daya GPU.

Jelajahi Komponen Solusi AI

Pelajari tentang Komponen Solusi AI, yang mencakup teknologi, alat, dan proses yang digunakan untuk mengembangkan dan menerapkannya guna membantu mengatasi tuntutan beban kerja AI yang kompleks.