CPU vs. GPU untuk machine learning

Menampilkan ratusan hingga ribuan inti pemrosesan, unit pemrosesan grafis (GPU) unggul dalam jenis pemrosesan paralel dan perhitungan floating point yang diperlukan untuk melatih model machine learning. Namun, dalam beberapa jenis model AI, CPU dapat kemampuan—terutama untuk beban kerja yang lebih ringan. 

GPU, yang awalnya dirancang untuk rendering grafis, sering disebut sebagai kartu grafis. Prosesor yang kuat ini mampu melakukan lebih banyak fungsi selain rendering grafis. Kekuatan komputasi berkecepatan tinggi dan kemampuan pemrosesan paralel yang canggih membuat GPU sangat diminati di berbagai industri, seperti robotika, komputasi kinerja tinggi (HPC), pusat data, dan terutama kecerdasan buatan. 

Meskipun tidak sekuat GPU, unit pemrosesan pusat (CPU) adalah komponen paling penting dari sistem komputer mana pun. Umumnya disebut sebagai "otak komputer," CPU menangani semua tugas manajemen tingkat tinggi, termasuk mengelola GPU (jika ada).

Sementara sebagian besar tugas machine learning memerlukan prosesor yang lebih kuat untuk mengurai kumpulan data besar, banyak CPU modern sudah memadai untuk beberapa aplikasi machine learning berskala lebih kecil. Sementara GPU lebih populer untuk proyek machine learning, peningkatan permintaan dapat menyebabkan peningkatan biaya. GPU juga membutuhkan lebih banyak energi daripada CPU, sehingga menambah biaya energi dan dampak lingkungan.

Saat memilih prosesor untuk proyek machine learning, CPU mungkin lebih hemat biaya, meskipun sebagian besar proyek AI yang cukup maju mendapat manfaat dari pemrosesan paralel GPU. 

Dalam ilmu komputer, machine learning (ML) adalah studi, praktik, dan penerapan jenis algoritma tertentu yang memungkinkan komputer untuk meniru cara di mana manusia belajar melakukan tugas secara mandiri. Komputer yang mampu machine learning dapat meningkatkan kinerja akurasi mereka dari waktu ke waktu melalui pengulangan karena mereka terpapar lebih banyak data.

Algoritma machine learning dapat dibagi menjadi tiga komponen dasar: proses keputusan, fungsi kesalahan, dan proses pengoptimalan model.

1. Proses pengambilan keputusan: Sistem machine learning dirancang untuk membuat keputusan yang terinformasi guna menghasilkan hasil yang diinginkan dengan akurasi tinggi, serta memerlukan sedikit atau tanpa intervensi manusia. Proses pengambilan keputusan merespons berbagai input dan menghasilkan respons berupa prediksi atau klasifikasi.
2. Fungsi kesalahan: Ketika algoritma machine learning telah memutuskan, algoritma ini akan mengevaluasi output sendiri untuk keakuratannya. Fungsi kesalahan memeriksa output terhadap kesalahan yang sudah diketahui atau teridentifikasi sebelumnya untuk menentukan apakah output tersebut memenuhi ambang batas akurasi yang diinginkan.
3. Proses optimasi model: Algoritma machine learning memiliki kemampuan utama untuk “belajar” dari kesalahan dan secara otomatis menyesuaikan proses pengambilan keputusan agar menghasilkan hasil yang lebih akurat. Proses optimasi model menggunakan titik-titik data dari materi pelatihan untuk terus membuat dan mengevaluasi prediksi secara berulang. Dengan mengulangi proses ini, model dapat mengkalibrasi dirinya sendiri untuk meningkatkan akurasi secara bertahap dari waktu ke waktu.

Machine learning dapat dipecah menjadi tiga jenis utama tergantung pada jenis algoritma yang digunakan dan skala data yang digunakan. Sementara istilah pembelajaran mendalam sering digunakan secara bergantian dengan machine learning, pembelajaran mendalam adalah bagian dari neural networks, dan neural networks adalah bagian dari machine learning.

Ketiga istilah tersebut dapat dianggap sebagai bagian dari kecerdasan buatan (AI) dan termasuk dalam payung machine learning; namun, terdapat perbedaan yang bernuansa di antara ketiganya:

• Machine learning: Machine learning klasik menggunakan algoritma untuk menganalisis pola historis hingga pola permukaan pertama, lalu memberikan prediksi. Jenis machine learning ini membutuhkan kumpulan data yang besar dan terus diperbarui untuk meningkatkan kemampuannya memprediksi hasil yang diinginkan atau akurat. 

• Neural networks: Neural networks dilatih menggunakan sejumlah besar data dan memanfaatkan node untuk meniru proses pengambilan keputusan seperti otak manusia. Saat melatih neural networks, algoritma membandingkan input dengan kumpulan data standar dan memeriksa validitas prediksi dengan mengidentifikasi potensi kesalahan. 

• Pembelajaran mendalam: Sebuah evolusi neural networks, istilah pembelajaran mendalam mengacu pada jenis AI algoritmik yang menggunakan model jaringan saraf dengan tiga atau lebih lapisan node pengambilan keputusan.

Kemajuan terbaru dalam teknologi AI telah menyebabkan berkembangnya aplikasi machine learning dalam industri dan kehidupan sehari-hari. Beberapa contoh penggunaan machine learning yang umum meliputi:

• Pengenalan suara: Machine learning digunakan dalam pengenalan suara komputer untuk mengidentifikasi pola ucapan alami dan menafsirkan makna tersirat dari perintah suara. Pengenalan suara adalah teknologi pendorong di balik alat seperti speaker pintar dan asisten digital seperti Siri.

• Layanan pelanggan: Layanan seperti chatbot layanan pelanggan AI menggunakan machine learning untuk membantu konsumen sepanjang perjalanan pelanggan mereka. Contohnya meliputi agen virtual di situs e-commerce, bot perpesanan, dan moderator otomatis di platform perpesanan seperti Slack dan Discord.

• Mesin rekomendasi: Dengan semakin banyaknya pilihan, mesin rekomendasi yang didukung AI membantu mengkurasi informasi untuk memberikan saran berkualitas yang sesuai dengan selera pengguna. Mesin pencari seperti Google atau Bing menggunakan machine learning untuk memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat. Platform media seperti Spotify atau Netflix menggunakan machine learning (ML) untuk menampilkan program atau lagu baru yang sesuai dengan preferensi konsumen sebelumnya.

• Otomatisasi proses robotik (RPA): Juga dikenal sebagai robotika perangkat lunak, otomatisasi proses robotik (RPA) menggunakan teknologi otomatisasi cerdas untuk melakukan tugas manual yang berulang.

• Deteksi penipuan: Bank dan lembaga keuangan lainnya dapat menggunakan machine learning untuk menemukan transaksi yang mencurigakan melalui deteksi penipuan. Pembelajaran yang diawasi dapat melatih model dengan menggunakan informasi tentang transaksi penipuan yang diketahui. Deteksi anomali dapat mengidentifikasi transaksi yang terlihat tidak lazim dan memerlukan penyelidikan lebih lanjut.

Perbedaan utama antara CPU dan GPU bermuara pada pemrosesan sekuensial versus paralel. CPU dirancang untuk memproses instruksi dan dengan cepat menyelesaikan masalah secara berurutan. GPU dirancang untuk tugas yang lebih besar yang mendapat manfaat dari komputasi paralel. Karena GPU lebih mampu memecah masalah yang signifikan menjadi masalah yang lebih kecil yang dapat diselesaikan secara bersamaan, GPU dapat menawarkan peningkatan kecepatan dan efisiensi dalam aplikasi machine learning yang intensif. 

CPU dirancang untuk menangani tugas komputasi umum seperti perhitungan dasar, pemutaran media, dan penjelajahan web. Sebagai “otak” komputer, mereka juga menangani semua proses dan fungsi di balik layar yang diperlukan untuk kelancaran pengoperasian perangkat keras dan sistem operasi komputer. 

Fitur:

• Komponen standar meliputi satu atau lebih inti logika untuk memproses data, unit memori, jam CPU, dan unit kontrol. Karena CPU memproses tugas secara berurutan, memiliki lebih banyak inti memungkinkan CPU menjalankan banyak tugas sekaligus dengan membagi pekerjaan ke beberapa prosesor.

• CPU memproses data secara berurutan, memecah masalah satu demi satu dengan kecepatan yang baik, tetapi kapasitas terbatas. Kumpulan data yang besar dapat menyebabkan kemacetan yang signifikan.    

• CPU memiliki relatif sedikit core yang berjalan pada kecepatan tinggi. 

Pro:

• Dirancang untuk contoh penggunaan tujuan umum, CPU dapat menangani sebagian besar jenis perhitungan yang diperlukan dalam aplikasi umum. 

• CPU adalah bagian dasar dari peralatan komputasi. Dengan demikian, mereka umumnya tersedia, biaya rendah dan mudah diprogram. 

Kontra:

• Bahkan dengan lebih banyak core, CPU sekuensial akan selalu lebih lambat daripada GPU untuk jenis masalah tertentu, di mana komputasi paralel adalah satu-satunya cara untuk mengoptimalkan kecepatan pemrosesan. 

GPU awalnya dirancang untuk merender grafis, tetapi sejak Nvidia memperkenalkan platform pemrograman GPU CUDA pada tahun 2006, para pengembang menemukan banyak aplikasi baru untuk prosesor yang kuat ini. GPU digunakan bersama CPU untuk meningkatkan daya sistem dalam merender konten video berkualitas tinggi atau memproses kumpulan data besar dan kompleks.

Fitur:

• GPU dirancang dengan lebih banyak core yang berjalan pada kecepatan lebih lambat yang dioptimalkan untuk pemrosesan paralel. GPU memecah masalah kompleks menjadi ribuan tugas yang lebih kecil untuk diproses secara bersamaan, bukan secara serial. 

Pro:

• Kemampuan pemrosesan paralel GPU dapat mengumpulkan instruksi untuk menjalankan komputasi khusus dengan sangat baik. Meskipun inti GPU lebih lambat daripada inti CPU, pemrosesan paralel secara keseluruhan dapat menyelesaikan masalah besar dan kompleks lebih cepat dibandingkan pemrosesan berurutan. 

• Meskipun GPU lebih rumit untuk diprogram daripada CPU, mereka dioptimalkan dengan baik untuk bahasa pemrograman machine learning populer dan kerangka kerja seperti Python dan Tensorflow. 

Kontra:

• GPU lebih mahal dan kurang tersedia daripada CPU.

• Memprogram GPU membutuhkan pengetahuan khusus. 

Perbedaan antara CPU dan GPU bermuara pada tiga bidang utama: arsitektur, kecepatan pemrosesan, dan aksesibilitas.

1. Arsitektur: CPU dirancang dengan inti yang lebih sedikit untuk memproses data secara berurutan. GPU biasanya memiliki fitur ratusan hingga ribuan inti lagi yang dirancang untuk pemrosesan paralel.
2. Kecepatan pemrosesan: CPU dirancang untuk menangani tugas umum dan tingkat atas dengan cepat, namun, mereka berjuang dengan kumpulan data yang sangat besar, seperti jenis yang digunakan dalam machine learning. GPU disetel khusus untuk memproses jenis kumpulan data besar ini. GPU secara besar-besaran mengungguli CPU di sebagian besar aplikasi machine learning. 
3. Aksesibilitas: CPU lebih umum daripada GPU dan lebih murah untuk diperoleh dan dioperasikan. GPU juga memerlukan pelatihan khusus yang lebih mendalam untuk pemrogramannya. GPU umum digunakan dalam machine learning dan contoh penggunaan AI, didukung oleh perpustakaan dan komunitas yang kuat. 

Baik CPU maupun GPU adalah unit pemrosesan. Keduanya mampu menangani tugas serupa, dengan tingkat kinerja yang berbeda sesuai dengan tuntutan aplikasi tertentu. Meskipun keduanya sering dianggap sebagai unit tunggal, CPU dan GPU sebenarnya adalah kumpulan komponen berbeda yang dirancang dan diatur untuk jenis operasi yang berbeda.

Sebelum adanya GPU, CPU adalah komponen paling penting dan dasar dalam semua sistem komputer, mulai dari laptop dan smartphone hingga satelit dan superkomputer. CPU bertindak seperti manajer tak terlihat yang membaca dan menafsirkan input serta permintaan, mengeluarkan instruksi untuk perhitungan, dan mengawasi semua operasi sistem komputer. 

GPU memang lebih kuat, tetapi tidak digunakan untuk menggantikan CPU. GPU digunakan sebagai ko-prosesor untuk meningkatkan kemampuan sistem komputer, bukan menggantikan CPU. Dalam sistem yang menggunakan GPU, CPU tetap memegang peran penting dalam mengelola tugas GPU serta menangani semua tugas pemrosesan lain yang, meskipun tidak terlalu berat, tetap menjadi bagian penting dari fungsi komputer. 

Dalam pemrosesan data skala besar, penggunaan CPU yang kurang bertenaga sering menyebabkan kemacetan yang membuat frustrasi. Algoritma machine learning, yang berada di persimpangan ilmu komputer dan ilmu data, sering mengandalkan GPU untuk mempercepat pemrosesan kumpulan data besar yang digunakan dalam pelatihan model pembelajaran mendalam dengan latensi yang lebih rendah. CPU multi-core memproses data dengan cara yang berbeda dibandingkan GPU. 

Secara struktural, inti GPU biasanya berjumlah ribuan, sedangkan sebagian besar CPU kelas konsumen hanya memiliki satu, dua, empat, atau enam inti. CPU kelas server mungkin memiliki ratusan atau bahkan ribuan inti, tetapi jumlah inti saja tidak menentukan kinerja. 

CPU multi-core lebih baik dalam multitasking dibandingkan CPU single-core, tetapi tetap memproses data secara berurutan. GPU memproses data secara berbeda dengan menggunakan metode yang disebut komputasi paralel. Alih-alih memproses tugas secara berurutan, GPU memecah masalah menjadi beberapa komponen dan menggunakan banyak inti untuk mengerjakan bagian-bagian tersebut secara bersamaan. 

Untuk tugas berat seperti mencapai visi komputer pada sistem AI atau menjalankan program AI generatif, komputasi paralel jauh lebih unggul dibandingkan pemrosesan sekuensial.

GPU, dengan kemampuan pemrosesan paralelnya, tetap menjadi komponen penting dalam proyek AI. Dalam machine learning, GPU digunakan untuk mempercepat waktu pelatihan dan melakukan operasi matematika tensor serta perkalian matriks yang diperlukan agar ML dapat membuat kesimpulan dan menghasilkan hasil.