Apa itu GPU dan apa peranannya dalam AI?

GPU, singkatan dari Graphics Processing Unit, adalah sirkuit elektronik khusus yang awalnya dirancang untuk mempercepat pembuatan gambar dan video. Namun, kemampuannya yang luar biasa untuk melakukan kalkulasi dalam jumlah besar dengan cepat telah menyebabkannya diadopsi di berbagai bidang, termasuk kecerdasan buatan dan komputasi ilmiah, karena kemampuannya yang unggul dalam menangani tugas yang membutuhkan banyak data dan komputasi yang intensif.

GPU dibangun di atas wafer silikon, irisan silikon yang bulat dan tipis yang telah dimurnikan. Wafer ini berfungsi sebagai dasar tempat miliaran transistor mikroskopis diukir. Transistor ini bertindak sebagai gerbang mini yang mengontrol aliran listrik, membentuk elemen penyusun sirkuit logika GPU. Jaringan kompleks dari kabel logam mikroskopis, yang disebut interkoneksi, menghubungkan transistor ini, sehingga memungkinkannya untuk berkomunikasi dan melakukan perhitungan. Terakhir, seluruh rangkaian komponen ini terbungkus dalam paket pelindung yang terbuat dari bahan seperti plastik, keramik, dan logam untuk melindungi sirkuit yang sensitif dan membantu membuang panas yang dihasilkan selama pengoperasian.

GPU, dengan arsitektur khusus, menempati posisi unik di antara CPU yang memiliki tujuan umum. 

Meskipun CPU, atau Central Processing Unit, unggul dalam pemrosesan berurutan, menangani tugas satu per satu, GPU didesain untuk memproses banyak tugas sekaligus. Selain itu, CPU biasanya lebih murah dan cocok untuk beberapa workload AI seperti inferensi, sedangkan GPU adalah pilihan tepat untuk melatih atau menjalankan model yang sangat kompleks.

GPU dapat menangani berbagai algoritma dan tugas yang lebih luas. Hal ini membuat GPU lebih serbaguna bagi peneliti dan developer yang mungkin perlu bereksperimen dengan berbagai pendekatan AI atau kasus penggunaan seperti deep learning.

Baik GPU maupun CPU adalah opsi yang tersedia sebagai bagian dari arsitektur Hyperkomputer AI.

GPU bekerja dengan melakukan sejumlah besar operasi pada saat yang sama. Hal ini dicapai dengan memiliki sejumlah besar core pemroses yang dapat menangani berbagai bagian tugas secara bersamaan. Dengan arsitektur pemrosesan paralel ini, GPU dapat menangani tugas yang membutuhkan waktu lebih lama untuk diselesaikan oleh CPU. 

Bayangkan sebuah tugas yang dapat dipecah menjadi ribuan langkah kecil yang independen. GPU dapat mendistribusikan langkah-langkah ini ke banyak core, sehingga memungkinkan komputasi secara bersamaan. Kemampuan multi-pemrosesan inilah yang membuat GPU memiliki keunggulan signifikan dibandingkan CPU, terutama dalam hal seperti pemrosesan gambar dan video, simulasi ilmiah, dan, khususnya, machine learning, yang biasanya memerlukan set data besar dan algoritma kompleks.

GPU telah menjadi alat utama kecerdasan buatan modern, yang memungkinkan pelatihan dan deployment model AI kompleks yang mendukung segalanya, mulai dari pengenalan citra hingga natural language processing. Kemampuannya untuk melakukan sejumlah besar penghitungan secara bersamaan membuatnya cocok untuk tugas-tugas yang membutuhkan komputasi tinggi yang menjadi inti AI. GPU mempercepat pelatihan model AI, sehingga peneliti dan developer dapat melakukan iterasi model dengan lebih cepat dan membuka terobosan dalam kemampuan AI.

GPU digunakan untuk melatih model AI dengan melakukan operasi matematika kompleks yang diperlukan untuk menyesuaikan parameter model. Proses pelatihan melibatkan pemberian data dalam jumlah besar ke model, lalu menyesuaikan parameter model untuk meminimalkan error antara prediksi model dan data aktual. GPU dapat mempercepat proses ini dengan melakukan beberapa perhitungan secara bersamaan.

Setelah model AI dilatih, model tersebut perlu dijalankan, biasanya secara real-time, untuk membuat prediksi pada data baru. GPU juga memainkan peran penting dalam tahap inferensi ini. Kemampuannya untuk menjalankan kalkulasi kompleks yang diperlukan untuk membuat prediksi dengan cepat, memungkinkan aplikasi yang didukung AI untuk merespons permintaan pengguna dengan cepat dan efisien. Baik itu mobil tanpa pengemudi yang membuat keputusan sepersekian detik maupun chatbot yang memberikan respons instan, GPU sangat penting untuk mengoptimalkan kemampuan real-time model AI.

GPU penting untuk AI karena dapat mempercepat proses pelatihan dan inferensi. Hal ini memungkinkan model AI dikembangkan dan di-deploy dengan lebih cepat dan efisien daripada menggunakan CPU. Seiring model AI menjadi lebih kompleks, kebutuhan akan GPU akan semakin meningkat

GPU terbaik untuk AI akan bergantung pada tugas spesifik yang sedang dikerjakan. Misalnya, GPU dengan memori berkapasitas besar mungkin lebih cocok untuk inferensi model AI yang besar, sedangkan GPU dengan kecepatan clock tinggi mungkin lebih cocok untuk inferensi dengan latensi rendah.