Apa perbedaan antara akselerator AI dan GPU?

Akselerator AI adalah perangkat keras apa pun—termasuk unit pemrosesan grafis (GPU)—yang digunakan untuk mempercepat model machine learning (ML), pembelajaran mendalam (DL), pemrosesan bahasa alami, dan operasi kecerdasan buatan (AI) lainnya.

Namun, istilah akselerator AI semakin banyak digunakan untuk menggambarkan chip AI yang lebih khusus , seperti unit pemrosesan saraf (NPU) atau unit pemrosesan tensor (TPU). GPU serba guna—yang awalnya dirancang untuk merender gambar dan grafik—sangat efektif sebagai akselerator AI. Namun, perangkat keras AI khusus lainnya dapat menawarkan daya komputasi yang sama atau lebih tinggi dengan efisiensi energi lebih baik, hasil yang lebih optimal, dan pengoptimalan tambahan untuk beban kerja AI.  

Unit pemrosesan pusat standar (CPU) bekerja dengan kerangka kerja linier, menanggapi permintaan satu per satu, dan sering kesulitan memenuhi tuntutan pemrosesan data berkinerja tinggi. GPU dirancang secara berbeda dan unggul dalam permintaan tersebut.

GPU yang memiliki banyak inti logika, memecah masalah kompleks menjadi bagian-bagian kecil yang dapat diselesaikan secara bersamaan, sebuah metode yang dikenal sebagai pemrosesan paralel. CUDA API, yang awalnya dikembangkan oleh Nvidia pada tahun 2006, membuka potensi besar dari kekuatan pemrosesan paralel GPU. Hal ini memungkinkan para programmer untuk menggunakan GPU Nvidia untuk pemrosesan tujuan umum dalam ribuan contoh penggunaan, seperti pengoptimalan pusat data, robotika, manufaktur ponsel pintar, penambangan mata uang kripto, dan banyak lagi. 

Kemampuan pemrosesan paralel GPU yang mengesankan juga terbukti sangat berguna untuk tugas-tugas AI seperti melatih model bahasa besar (LLM) atau neural networks. Namun, dengan meningkatnya permintaan muncul peningkatan konsumsi daya. Selain itu, GPU dengan kinerja tinggi terkenal haus daya dan mahal. 

GPU sangat cocok untuk aplikasi AI seperti memproses kumpulan data besar, tetapi tidak dirancang khusus untuk digunakan dalam model AI. Sebagai prosesor grafis, GPU biasanya mengalokasikan sejumlah inti logika khusus untuk menangani tugas-tugas yang berhubungan dengan grafis. Tugas-tugas ini meliputi penyandian dan pengodean video, perhitungan nilai warna, serta berbagai proses rendering penting untuk aktivitas seperti penyuntingan video, pemodelan 3D, dan permainan. Chip akselerator AI dirancang khusus untuk menangani tugas-tugas yang diperlukan dalam AI dengan lebih efisien. 

Secara umum, GPU harus mampu memproses jumlah data yang sangat besar (meskipun tidak masif) dengan sangat cepat agar dapat merender grafik kompleks secara lancar dan real-time. GPU memprioritaskan operasi dengan latensi rendah untuk memastikan kualitas gambar yang tinggi, konstan, dan konsisten.

Meskipun kecepatan penting dalam model AI, kumpulan data AI biasanya jauh lebih besar dibandingkan permintaan rata-rata GPU. Tidak seperti GPU, akselerator AI dirancang untuk mengoptimalkan bandwidth dan biasanya juga menawarkan efisiensi energi yang lebih tinggi. 

Meskipun GPU sering digunakan sebagai akselerator AI, GPU mungkin bukan pilihan terbaik dibandingkan akselerator AI yang lebih khusus. Perbedaan utama antara GPU serba guna dan chip AI khusus terletak pada spesialisasi, efisiensi, aksesibilitas, dan kegunaannya.

• Spesialisasi: GPU didesain untuk pemrosesan paralel tingkat lanjut yang dapat digunakan kembali untuk berbagai tugas yang berat. GPU memang dirancang khusus untuk tugas pemrosesan video dan grafis, dan sebagian besar digunakan untuk tujuan tersebut. 

• Efisiensi: GPU dikenal membutuhkan listrik dalam jumlah besar dan tidak dianggap sebagai solusi yang hemat sumber daya. Konsumsi daya yang tinggi dapat berdampak negatif pada skalabilitas operasi apa pun yang mengandalkan GPU atau GPU sebagai jenis prosesor utama. 

• Aksesibilitas: GPU diproduksi oleh banyak produsen besar, termasuk AMD, Nvidia dan Intel, dan tersedia secara luas, meskipun peningkatan permintaan dapat berdampak pada biaya. Setelah berada di pasar selama bertahun-tahun, GPU juga menikmati komunitas yang kuat dari sumber daya yang sudah ada sebelumnya dan mudah diprogram melalui kerangka kerja seperti CUDA. 

• Contoh penggunaan: GPU adalah prosesor yang tepat untuk permainan, animasi komputer, dan pemrosesan video. Pemrosesan paralel GPU juga membuatnya cocok untuk aplikasi lain yang membutuhkan pemrosesan data berskala besar, seperti pusat data, penambangan kripto, dan beberapa contoh penggunaan AI.

• Spesialisasi: Akselerator AI dikhususkan untuk berbagai tugas AI dan dapat disesuaikan lebih lanjut untuk jenis aplikasi AI tertentu. Meskipun akselerator AI dapat berguna dalam sistem yang menjalankan fungsi non-AI, mereka dirancang khusus dan paling efektif untuk tugas-tugas AI.

• Efisiensi: Akselerator AI sering dirancang untuk aplikasi yang sangat spesifik dan biasanya jauh lebih efisien daripada GPU, memberikan kemampuan pemrosesan paralel yang serupa sambil membutuhkan sumber daya energi yang jauh lebih sedikit. Akselerator AI mampu menghilangkan kelebihan fitur yang digunakan oleh GPU untuk pemrosesan grafis untuk mengoptimalkan tugas AI, seperti perhitungan pendek dan berulang dan algoritma AI yang digunakan dalam neural networks.

• Aksesibilitas: Akselerator AI lebih baru dari GPU dan umumnya kurang diakses. Akselerator AI eksklusif seperti Google TPU (Tensor Processing Unit) mungkin kurang tersedia untuk pasar umum. Namun, komunitas machine learning seperti Pytorch dan TensorFlow sumber terbuka semakin membuat akselerator AI lebih mudah diakses melalui perpustakaan alat dan Sumber daya yang berkembang. 

• Contoh penggunaan: Sebagai perangkat keras yang lebih khusus, akselerator AI memiliki cakupan penggunaan yang lebih sempit dibandingkan GPU, fokus pada tugas-tugas AI yang menuntut seperti visi komputer/pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan kendaraan otonom. Karena AI semakin terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari, produsen mulai memasang akselerator AI seperti NPU ke dalam perangkat elektronik konsumen yang lebih umum, seperti laptop dan smartphone.  

Untuk aplikasi AI, GPU bisa menjadi solusi serbaguna yang baik, seperti truk pickup yang menawarkan keseimbangan antara kecepatan mobil sport dan kekuatan kendaraan roda 18. Kendaraan roda 18 lebih lambat daripada mobil sport, tetapi mampu mengangkut lebih banyak kargo. Sebuah truk pickup dapat mengangkut beberapa kargo dan lebih cepat dari kendaraan roda 18, tetapi lebih lambat dari mobil sport.

GPU ini mirip dengan truk pikap-tetapi tergantung pada prioritas aplikasi AI, chip AI yang lebih khusus, seperti kendaraan yang lebih khusus, mungkin lebih disukai. 

Unit pemrosesan grafis, yang kadang disebut GPU, diciptakan pada tahun 1990-an untuk mengurangi beban pemrosesan pada CPU, seiring meningkatnya penggunaan sistem operasi grafis dan permainan video yang lebih banyak menggunakan komputasi visual daripada berbasis teks.

Sejak penemuan komputer modern pada awal 1950-an, CPU secara historis bertanggung jawab atas tugas-tugas komputasi yang paling penting, termasuk semua pemrosesan yang diperlukan program, logika dan kontrol input/output (I/O).

Pada tahun 1990-an, video game dan desain berbantuan komputer (CAD) membutuhkan cara yang lebih efisien untuk mengubah data menjadi gambar. Tantangan ini mendorong para insinyur merancang GPU pertama dengan arsitektur chip unik yang mampu melakukan pemrosesan paralel.

Sejak tahun 2007, ketika Nvidia memperkenalkan platform pemrograman GPU CUDA, desain GPU telah berkembang pesat dengan berbagai aplikasi di berbagai industri, jauh melampaui pemrosesan grafis (meskipun rendering grafis masih menjadi aplikasi paling umum untuk sebagian besar GPU). 

Meskipun ada ratusan jenis GPU yang memiliki kinerja dan efisiensi yang beragam, namun sebagian besar masuk ke dalam salah satu dari tiga categories:

• Diskrit: GPU diskrit, atau dGPU, adalah GPU yang terpisah dari CPU sistem. Sebagai perangkat keras terpisah, dGPU sering digunakan dalam aplikasi lanjutan seperti pengeditan video skala besar atau game dengan kinerja tinggi. 

• Terintegrasi: GPU terintegrasi, atau iGPU, dibangun langsung ke dalam infrastruktur sistem dan dikombinasikan dengan CPU. GPU terintegrasi menawarkan infrastruktur yang lebih sederhana tanpa mengurangi kinerja, dan sering digunakan pada laptop serta konsol game genggam. 

• Virtual: GPU virtual menawarkan fungsionalitas yang sama seperti jenis GPU lainnya, tanpa perangkat keras. GPU virtual menggunakan perangkat lunak virtualisasi untuk membuat GPU berbasis kode yang berguna untuk aplikasi berbasis cloud. Karena GPU virtual tidak memerlukan perangkat keras khusus, GPU virtual lebih sederhana dan lebih murah untuk diterapkan dan dipelihara. 

Akselerator AI adalah perangkat keras yang digunakan untuk mempercepat aplikasi kecerdasan buatan, namun istilah ini paling sering merujuk pada chip AI khusus yang dioptimalkan untuk tugas-tugas tertentu dalam model AI.

Akselerator AI, meskipun dianggap perangkat keras yang sangat khusus, dibangun dan digunakan oleh perusahaan komputasi lama seperti IBM, Amazon Web Services (AWS), dan Microsoft, serta startup seperti Cerebras. Saat AI matang dan semakin populer, akselerator AI dan toolkit yang menyertainya menjadi lebih umum. 

Sebelum penemuan akselerator AI khusus pertama, GPU tujuan umum (dan lanjutkan) sering digunakan dalam aplikasi AI, khususnya untuk kekuatan pemrosesan paralelnya yang canggih. Namun, seiring dengan kemajuan penelitian AI selama bertahun-tahun, para insinyur telah mencari solusi akselerator AI yang menawarkan peningkatan efisiensi daya dan pengoptimalan AI khusus. 

Akselerator AI bervariasi dalam hal kinerja dan spesialisasi, dengan beberapa teknologi eksklusif yang hanya tersedia untuk produsen tertentu. Beberapa jenis akselerator AI yang paling menonjol meliputi:

• GPU: Sebagai akselerator AI serba guna, GPU dihargai karena paralelisme yang kuat. Namun, mereka menderita konsumsi energi yang tinggi dan berkurangnya skalabilitas. 

• Array gerbang yang dapat diprogram di lapangan (FPGA): FPGA adalah jenis prosesor yang dapat dikonfigurasi yang dapat diprogram dan diprogram ulang agar sesuai dengan permintaan aplikasi tertentu. Jenis chip ini sangat berharga untuk pembuatan prototipe karena dapat disesuaikan dan diubah selama proses pengembangan untuk memenuhi persyaratan aplikasi yang muncul. 

• Sirkuit terintegrasi khusus aplikasi (ASIC): ASIC adalah chip yang dirancang khusus untuk menjalankan tugas-tugas tertentu. Karena ASIC biasanya dibuat khusus untuk fungsi uniknya, chip ini sangat dioptimalkan untuk kinerja tinggi dan efisiensi konsumsi daya. 

• Unit pemrosesan saraf (NPU): NPU memiliki arsitektur yang meniru jalur saraf otak manusia dan mengutamakan aliran data serta hierarki memori untuk memproses beban kerja AI secara real-time dengan lebih baik.

• Unit pemrosesan tensor (TPU): Mirip dengan NPU, TPU adalah jenis akselerator AI eksklusif yang diproduksi oleh Google dan dirancang untuk volume tinggi komputasi presisi rendah, seperti jenis operasi tensor yang digunakan dalam perkalian matriks yang umum untuk sebagian besar model AI. Meskipun sebagian besar akselerator AI juga mampu melakukan jenis perhitungan ini, TPU dioptimalkan untuk platform TensorFlow Google. 

Sementara GPU siap pakai memang menawarkan keuntungan tertentu (misalnya, ketersediaan, aksesibilitas) akselerator AI yang lebih khusus biasanya mengungguli teknologi lama dalam tiga bidang utama: kecepatan, efisiensi, dan desain.

Akselerator AI modern, termasuk GPU, jauh lebih cepat daripada CPU dalam memproses data berskala besar dengan latensi rendah. Kecepatan sangat penting untuk aplikasi kritis seperti sistem kendaraan otonom. GPU lebih cepat daripada CPU, tetapi ASIC yang dirancang khusus untuk aplikasi seperti visi komputer pada mobil yang mengemudi sendiri bahkan lebih cepat lagi. 

Akselerator AI yang dirancang khusus untuk tugas tertentu bisa 100 hingga 1.000 kali lebih hemat energi dibandingkan GPU yang membutuhkan daya besar. Peningkatan efisiensi dapat secara drastis mengurangi biaya operasional dan, yang lebih penting, mengurangi dampak lingkungan secara signifikan. 

Akselerator AI menggunakan arsitektur chip yang disebut desain heterogen, yang memungkinkan beberapa prosesor menangani tugas berbeda secara bersamaan, sehingga meningkatkan kinerja komputasi melalui pemrosesan paralel yang canggih. 

Karena GPU dianggap sebagai akselerator AI sendiri, contoh penggunaannya sering tumpang tindih dengan perangkat keras AI yang lebih terspesialisasi. Pada waktunya, kita mungkin akan melihat GPU mengambil peranan belakang dalam aplikasi AI. 

GPU serbaguna masih banyak digunakan baik di AI maupun jenis aplikasi lainnya, dan ini pasti akan Lanjutkan. GPU digunakan untuk berbagai aplikasi yang membutuhkan paralelisme lanjutan, termasuk yang berikut:

• Kecerdasan buatan, machine learning, dan pembelajaran mendalam: Meskipun berbagai jenis akselerator AI yang lebih baru mungkin suatu hari dapat menggantikan GPU dalam aplikasi AI, GPU kemungkinan akan tetap sangat berharga sebagai koprosesor dalam sistem AI. Saat ini, GPU mendukung banyak aplikasi AI terkemuka, seperti superkomputer AI cloud native milik IBM, Vela, yang membutuhkan kecepatan tinggi untuk melatih model pada kumpulan data yang semakin besar. GPU terus memberikan nilai penting untuk aplikasi machine learning dan pembelajaran mendalam—seperti pelatihan neural networks. 

• Blockchain: Teknologi blockchain zero-trust digunakan untuk mencatat transaksi dalam buku besar virtual, dan ini adalah dasar dari mata uang kripto populer seperti Bitcoin. Kekuatan pemrosesan GPU yang canggih tetap sangat berharga dalam aplikasi blockchain, terutama ketika menyangkut operasi “proof-of-work” yang memvalidasi transaksi buku besar. 

• Grafik: Aplikasi yang menuntut rendering grafis berkinerja tinggi bergantung pada GPU. GPU adalah bagian integral dari industri utama termasuk game, pengeditan video, dan pembuatan konten. GPU juga memainkan peran penting dalam tugas visualisasi dan simulasi, seperti pemodelan 3D, forecasting, pencitraan medis, dan seismik serta geofisika. 

Seiring kematangan teknologi AI, perangkat keras khusus menjadi semakin umum digunakan. Akselerator AI ASIC menggabungkan kekuatan pemrosesan paralel GPU dengan menghilangkan fitur yang tidak diperlukan, dan digunakan dalam berbagai aplikasi yang terus berkembang, termasuk:

• Kendaraan otonom: Akselerator AI khusus yang mampu memproses data secara real-time telah menjadi komponen penting dalam sistem kendaraan otonom yang mengemudi sendiri, di mana setiap milidetik sangat menentukan. Akselerator AI menangkap dan memproses data dari sensor input, termasuk kamera dan LiDAR, sehingga memungkinkan kendaraan otonom untuk menafsirkan dan merespons lingkungan di sekitarnya. 

• Edge computing dan edge AI: Komputasi edge dan AI edge mengacu pada kerangka kerja infrastruktur yang memindahkan aplikasi dan daya komputasi lebih dekat ke sumber data berbasis cloud, seperti perangkat Internet of Things (IoT), sehingga memungkinkan koneksi yang lebih cepat dan lebih aman. AI berbasis cloud dapat menimbulkan masalah keamanan, namun akselerator AI membantu melokalkan model AI sehingga mengurangi risiko pengorbanan data sensitif. 

• AI Generatif: Model AI generatif, seperti LLM, bergantung pada akselerator AI untuk pemrosesan bahasa alami, membantu model AI memahami perintah percakapan biasa dan menghasilkan respons yang mudah dipahami dalam aplikasi seperti chatbot.