Apa itu infrastruktur AI?

Infrastruktur AI yang kuat memungkinkan pengembang untuk secara efektif membuat dan menerapkan aplikasi AI dan machine learning (ML) seperti chatbot, seperti Chat GPT dari OpenAI,pengenalan suara dan pengenalan wajah, dan visi komputer. Perusahaan dengan berbagai ukuran dan di berbagai industri bergantung pada infrastruktur AI untuk membantu mereka mewujudkan ambisi AI. Sebelum kita membahas apa yang membuat infrastruktur AI penting dan bagaimana cara kerjanya, mari kita lihat beberapa istilah kunci.

AI adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk mensimulasikan cara manusia berpikir dan memecahkan masalah. Ketika dikombinasikan dengan teknologi lain, seperti internet, sensor, robotika, dan banyak lagi, teknologi AI dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan input manusia, seperti mengoperasikan kendaraan, menanggapi pertanyaan, atau memberikan insight dari volume data yang besar. Banyak aplikasi AI yang paling populer bergantung pada model machine learning, sebuah area AI yang secara khusus berfokus pada data dan algoritma.

ML adalah area fokus AI yang menggunakan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, meningkatkan keakuratan jawabannya dari waktu ke waktu. ML bergantung pada proses keputusan untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan informasi, fungsi kesalahan yang mengevaluasi keakuratan pekerjaannya, dan model bahasa besar (LLM) dan proses pengoptimalan model yang mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan perkiraan model. Algoritma ML mengulangi proses “mengevaluasi dan mengoptimalkan” ini hingga ambang batas akurasi yang ditentukan untuk model terpenuhi.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang perbedaan nuansa antara AI dan ML, lihat blog kami, “AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the difference?”

Seiring dengan makin banyaknya perusahaan yang menemukan cara untuk menggunakan AI, menciptakan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung perkembangannya menjadi sangat penting. Baik menerapkan ML untuk memacu inovasi dalam rantai pasokan atau bersiap untuk merilis chatbot AI generatif, memiliki infrastruktur yang tepat sangatlah penting.

Alasan utama mengapa proyek AI memerlukan infrastruktur khusus adalah besarnya daya yang dibutuhkan untuk menjalankan beban kerja AI. Untuk mencapai daya seperti ini, infrastruktur AI bergantung pada latensi rendah lingkungan cloud dan daya pemrosesan unit pemrosesan grafis (GPU) daripada unit pemrosesan pusat (CPU) yang lebih tradisional yang umum pada lingkungan infrastruktur ITtradisional. .

Selain itu, infrastruktur AI berkonsentrasi pada perangkat keras dan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk tugas cloud, AI, dan ML, bukan pada PC, perangkat lunak, dan pusat data on premises yang sudah didukung oleh infrastruktur IT. Dalam ekosistem AI, tumpukan perangkat lunak biasanya mencakup pustaka dan kerangka kerja ML seperti TensorFlow dan PyTorch, bahasa pemrograman seperti Python dan Java, serta platform komputasi terdistribusi seperti Apache Spark atau Hadoop.

Selain mendukung pengembangan aplikasi mutakhir bagi pelanggan, perusahaan yang berinvestasi dalam infrastruktur AI biasanya melihat peningkatan besar pada proses dan alur kerja mereka. Berikut adalah enam manfaat paling umum yang dapat diharapkan oleh bisnis yang mengembangkan infrastruktur AI yang kuat:

Karena infrastruktur AI biasanya berbasis cloud, infrastruktur ini jauh lebih dapat diskalakan dan fleksibel dibandingkan dengan pendahulunya yang berbasis IT on premises. Seiring kumpulan data yang diperlukan untuk mendukung aplikasi AI menjadi lebih besar dan lebih kompleks, infrastruktur AI dirancang untuk menskalakan dengan kumpulan data tersebut, guna mendukung organisasi untuk meningkatkan sumber daya sesuai kebutuhan. Infrastruktur cloud yang fleksibel sangat mudah beradaptasi dan dapat ditingkatkan atau diturunkan skalanya dibandingkan infrastruktur IT yang lebih tradisional seiring dengan perubahan kebutuhan perusahaan.

Infrastruktur AI menggunakan teknologi komputasi berkinerja tinggi (HPC) terbaru yang tersedia, seperti GPU dan unit protokol tensor (TPU), untuk mendukung algoritma ML yang mendukung kemampuan AI. Ekosistem AI memiliki kemampuan pemrosesan paralel yang secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melatih model ML. Karena kecepatan sangat penting dalam banyak aplikasi AI, seperti aplikasi trading frekuensi tinggi dan mobil otonom, peningkatan kecepatan dan kinerja merupakan fitur penting dari infrastruktur AI.

Infrastruktur AI yang kuat bukan hanya tentang perangkat keras dan perangkat lunak, tetapi juga tentang menyediakan sistem dan proses yang dibutuhkan oleh para pengembang dan insinyur untuk bekerja sama secara lebih efektif saat membangun aplikasi AI. Mengandalkan praktik MLOps, siklus pengembangan AI yang dibangun untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan pembuatan model ML, sistem AI memungkinkan para insinyur untuk membangun, berbagi, dan mengelola proyek-proyek AI mereka dengan lebih efektif.

Karena kekhawatiran seputar privasi data dan AI telah meningkat, lingkungan peraturan menjadi lebih kompleks. Oleh karena itu, infrastruktur AI yang kuat harus memastikan undang-undang privasi dipatuhi secara ketat selama manajemen data dan pemrosesan data dalam pengembangan aplikasi AI baru. Solusi infrastruktur AI memastikan semua hukum dan standar yang berlaku dipatuhi dan kepatuhan AI ditegakkan, melindungi data pengguna dan menjaga perusahaan tetap aman dari dampak hukum dan reputasi.

Meskipun berinvestasi dalam infrastruktur AI bisa jadi mahal, biaya yang terkait dengan upaya mengembangkan aplikasi dan kemampuan AI pada infrastruktur IT tradisional bisa jadi lebih mahal lagi. Infrastruktur AI memastikan pengoptimalan sumber daya dan pemanfaatan teknologi terbaik yang tersedia dalam pengembangan dan penerapan proyek AI. Berinvestasi dalam infrastruktur AI yang kuat memberikan laba atas investasi (ROI) yang lebih baik untuk inisiatif AI daripada mencoba mencapainya dengan infrastruktur IT yang sudah ketinggalan zaman dan tidak efisien.

AI Generatif, juga disebut Gen AI, adalah AI yang dapat membuat kontennya sendiri, termasuk teks, gambar, video, dan kode komputer, dengan menggunakan prompt sederhana dari pengguna. Sejak peluncuran ChatGPT, sebuah aplikasi AI generatif, dua tahun lalu, perusahaan-perusahaan di seluruh dunia dengan penuh semangat mencoba berbagai cara baru untuk memanfaatkan teknologi baru ini. AI generatif dapat meningkatkan produktivitas untuk perusahaan dan individu secara eksponensial. Namun, hal ini memiliki risiko yang nyata. Infrastruktur AI dengan kerangka kerja yang kuat di sekitar AI generatif dapat membantu bisnis mengembangkan kemampuannya dengan aman dan bertanggung jawab.

Untuk memberikan sumber daya yang dibutuhkan oleh para insinyur dan pengembang dalam membangun aplikasi AI dan ML yang canggih, infrastruktur AI mengandalkan perpaduan antara perangkat keras dan perangkat lunak modern. Biasanya, infrastruktur AI dibagi menjadi empat komponen: Penyimpanan dan pemrosesan data, sumber daya komputasi, kerangka kerja ML, dan platform MLOps. Berikut adalah penjelasan lebih terperinci tentang cara kerjanya.

Aplikasi AI perlu dilatih pada kumpulan data besar agar efektif. Perusahaan yang ingin menerapkan produk dan layanan AI yang kuat perlu berinvestasi dalam solusi  penyimpanan dan manajemen data yang dapat diskalakan, seperti basis data on-premises atau berbasis cloud, gudang data, dan sistem file terdistribusi. Selain itu, kerangka kerja pemrosesan data dan pustaka pemrosesan data seperti Pandas, SciPy, dan NumPy sering diperlukan untuk memproses dan membersihkan data sebelum dapat digunakan untuk melatih model AI.

Tugas ML dan AI memerlukan sejumlah besar daya komputasi dan sumber daya untuk dijalankan. Infrastruktur AI yang dirancang dengan baik sering kali menyertakan perangkat keras khusus seperti unit pemrosesan grafis (GPU) dan unit pemrosesan tensor (TPU) untuk memberikan kemampuan pemrosesan paralel dan mempercepat tugas-tugas ML.

Unit pemrosesan grafis (GPU): GPU, biasanya dibuat oleh Nvidia atau Intel, adalah sirkuit elektronik yang digunakan untuk melatih dan menjalankan model AI karena kemampuannya yang unik untuk melakukan banyak operasi sekaligus. Biasanya, infrastruktur AI mencakup server GPU untuk mempercepat matriks dan perhitungan vektor yang umum dalam tugas AI.

Unit Pemrosesan Tensor (TPUs): TPU adalah akselerator yang dibuat khusus untuk mempercepat komputasi tensor dalam beban kerja AI. Throughput tinggi dan latensi rendah membuatnya ideal untuk banyak aplikasi AI dan pembelajaran mendalam.

Kerangka kerja ML menyediakan sumber daya khusus yang dibutuhkan AI untuk merancang, melatih, dan menerapkan model ML. Kerangka kerja ML seperti TensorFlow dan PyTorch mendukung berbagai kemampuan yang dibutuhkan oleh aplikasi AI, termasuk percepatan tugas GPU dan fungsionalitas yang penting untuk tiga jenis pelatihan ML: pelatihan terawasi, tak terawasi, dan penguatan. Kerangka kerja ML yang kuat mempercepat proses machine learning dan memberi pengembang alat yang mereka butuhkan untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI.

MLOps adalah proses yang melibatkan serangkaian praktik khusus untuk membantu mengotomatiskan dan mempercepat machine learning. Platform MLOps membantu pengembang dan insinyur dalam pengumpulan data dan pelatihan model, hingga validasi, pemecahan masalah, dan pemantauan aplikasi setelah diluncurkan. Platform MLOps mendukung fungsionalitas infrastruktur AI, membantu ilmuwan data, insinyur, dan lainnya untuk meluncurkan alat, produk, dan layanan berkemampuan AI yang baru.

Berikut adalah enam langkah yang dapat dilakukan perusahaan dari segala ukuran dan industri untuk membangun infrastruktur AI yang mereka butuhkan: