Mengapa AI membutuhkan begitu banyak GPU

CPU tradisional sangat serbaguna dan unggul dalam menjalankan berbagai macam tugas komputasi. CPU ini dioptimalkan untuk operasi berurutan, sistem operasi, perangkat lunak bisnis, basis data, dan beban kerja lainnya yang tak terhitung jumlahnya.

Kecerdasan buatan berbeda. Melatih dan menjalankan model AI modern membutuhkan pelaksanaan operasi matematika dalam jumlah yang sangat besar secara bersamaan. Jenis beban kerja ini dengan cepat membebani prosesor konvensional.

Meskipun CPU tetap menjadi komponen penting dari sistem AI, CPU tidak dapat secara efisien menyediakan kemampuan pemrosesan paralel besar yang dibutuhkan oleh model terbesar saat ini.

GPU pada awalnya dikembangkan untuk merender grafik komputer. Merender gambar memerlukan penghitungan yang sama pada jutaan piksel pada waktu yang sama, sehingga pemrosesan paralel sangat penting.

Beban kerja AI memiliki banyak karakteristik ini. Jaringan saraf melakukan operasi matriks besar yang dapat dibagi menjadi ribuan inti pemrosesan secara bersamaan.

Karena GPU mengandung lebih banyak unit eksekusi paralel daripada CPU, GPU dapat secara dramatis mempercepat komputasi AI sekaligus meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.

Melatih model AI melibatkan pemrosesan kumpulan data yang sangat besar dan menyesuaikan miliaran atau bahkan triliunan parameter. Proses ini membutuhkan sumber daya komputasi yang luar biasa.

Model bahasa yang besar biasanya dilatih menggunakan cluster yang terdiri dari ratusan, ribuan, atau bahkan puluhan ribu GPU yang bekerja bersama selama berminggu-minggu atau berbulan-bulan.

Tanpa akselerasi GPU, melatih banyak model AI tercanggih saat ini akan menjadi tidak praktis secara ekonomi atau teknis.

Banyak orang beranggapan bahwa GPU hanya diperlukan selama pelatihan. Pada kenyataannya, inferensi juga menghabiskan sumber daya komputasi yang signifikan.

Setiap kali pengguna mengirimkan perintah, menghasilkan gambar, atau berinteraksi dengan asisten AI, perangkat keras harus melakukan miliaran perhitungan untuk menghasilkan respons.

Seiring dengan pertumbuhan adopsi AI, melayani jutaan pengguna secara bersamaan sering kali membutuhkan armada GPU yang sangat besar yang didistribusikan di berbagai pusat data.

Perusahaan AI terkemuka mengoperasikan infrastruktur dengan skala yang luar biasa. Penerapan dalam skala besar sering kali melibatkan ribuan akselerator yang terhubung melalui teknologi jaringan yang sangat cepat.

Cluster ini memungkinkan model AI dilatih lebih cepat, melayani lebih banyak pengguna, dan mempertahankan waktu respons yang dapat diterima di bawah permintaan yang tinggi.

Investasi infrastruktur yang dihasilkan menjelaskan mengapa GPU menjadi salah satu sumber daya paling strategis dalam industri AI.

Perangkat keras di masa depan hampir pasti akan menjadi lebih efisien. Akselerator AI khusus, pengoptimalan perangkat lunak yang lebih baik, dan arsitektur chip baru dapat mengurangi jumlah perangkat keras yang diperlukan untuk beban kerja tertentu.

Pada saat yang sama, model AI terus menjadi lebih besar dan lebih mumpuni. Permintaan yang terus meningkat dapat mengimbangi banyak keuntungan efisiensi yang dicapai oleh perangkat keras generasi mendatang.

Di masa mendatang, GPU dan akselerator AI kemungkinan besar akan tetap menjadi komponen penting dalam ekosistem AI global.