Di balik sebagian besar pembelajaran mendalam dalam machine learning (AI) terdapat cabang machine learning yang menggunakan neural networks berlapis untuk mensimulasikan kemampuan kompleks otak manusia dalam pengambilan keputusan. Selain pembelajaran mendalam, sebagai bagian dari kecerdasan buatan (AI), mendorong berbagai aplikasi yang meningkatkan otomatisasi, termasuk produk dan layanan sehari-hari seperti asisten digital, perangkat elektronik dengan kontrol suara, deteksi penipuan kartu kredit, dan banyak lagi. Teknologi ini terutama digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan suara, pemrosesan gambar, dan pengambilan keputusan kompleks, di mana ia dapat "membaca" serta memproses data dalam jumlah besar untuk menjalankan komputasi yang rumit secara efisien.

Pembelajaran mendalam membutuhkan daya komputasi yang luar biasa. Secara umum, unit pemrosesan grafis (GPU) berkinerja tinggi sangat ideal karena mampu menangani volume besar perhitungan dengan banyak inti dan memori yang besar. Namun, mengelola beberapa GPU secara on premises dapat menciptakan permintaan yang besar pada sumber daya internal dan menjadi sangat mahal untuk diskalakan. Sebagai alternatif, field programmable gate array (FPGA) menawarkan solusi serbaguna yang, meskipun juga berpotensi mahal, memberikan kinerja yang memadai serta fleksibilitas yang dapat diprogram ulang untuk aplikasi yang muncul.

Pilihan perangkat keras berpengaruh besar pada efisiensi, kecepatan, dan skalabilitas aplikasi pembelajaran mendalam. Saat merancang sistem pembelajaran mendalam, penting untuk mempertimbangkan kebutuhan operasional, anggaran, dan tujuan akhir dalam memilih antara GPU dan FPGA. Mempertimbangkan sirkuit, baik GPU dan FPGA membuat unit pemrosesan pusat (CPU) yang efektif, dengan banyak opsi yang tersedia dari produsen seperti NVIDIA atau Xilinx yang dirancang untuk kompatibilitas dengan standar Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) modern.

Ketika membandingkan kerangka kerja untuk desain perangkat keras, beberapa pertimbangan penting meliputi hal-hal berikut:

• Kecepatan kinerja
• Konsumsi daya
• Efisiensi biaya
• Kemampuan terprogram
• Bandwidth

GPU adalah jenis sirkuit khusus yang dirancang untuk memproses data secara cepat, sehingga dapat mempercepat pembuatan gambar. Dirancang untuk throughput tinggi, GPU sangat efektif dalam menangani pemrosesan paralel, seperti pelatihan aplikasi pembelajaran mendalam berskala besar. Meski biasanya digunakan dalam aplikasi berat seperti game dan pemrosesan video, kemampuan kinerja kecepatan tinggi GPU juga menjadikannya pilihan ideal untuk komputasi intensif, seperti pemrosesan kumpulan data besar, algoritme kompleks, dan penambangan mata uang kripto.

Dalam kecerdasan buatan, GPU dipilih karena kemampuannya menjalankan ribuan operasi secara simultan, yang penting untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf (neural networks).

Fitur utama GPU

• Kinerja tinggi: GPU yang kuat sangat mahir dalam menangani tugas komputasi yang berat seperti komputasi kinerja tinggi (HPC) dan aplikasi pembelajaran mendalam.
• Pemrosesan paralel: GPU unggul dalam memecah tugas besar menjadi banyak operasi kecil yang dapat dijalankan secara bersamaan.

Meskipun GPU memiliki daya komputasi yang tinggi, performa ini sering kali mengorbankan efisiensi energi dan menyebabkan konsumsi daya yang besar. Penyedia layanan GPU berbasis cloud dapat menawarkan solusi yang lebih hemat biaya untuk berbagai tugas seperti pemrosesan gambar, pemrosesan sinyal, atau aplikasi AI lainnya, dengan model harga berlangganan atau bayar sesuai penggunaan.

Keunggulan GPU

• Daya komputasi tinggi: GPU menyediakan pemrosesan kelas atas yang dibutuhkan untuk melakukan perhitungan floating-point kompleks, yang penting dalam pelatihan model pembelajaran mendalam.
• Kecepatan tinggi: GPU menggunakan banyak inti internal untuk mempercepat operasi paralel, memungkinkan pemrosesan yang efisien dari berbagai operasi secara bersamaan. GPU dapat dengan cepat memproses kumpulan data besar dan sangat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk melatih model machine learning.
• Dukungan ekosistem: GPU didukung oleh produsen besar seperti Xilinx dan Intel serta memiliki ekosistem pengembang yang kuat dengan kerangka kerja seperti CUDA dan OpenCL.

Tantangan GPU

• Konsumsi daya: GPU memerlukan daya yang besar untuk beroperasi, yang dapat meningkatkan biaya operasional dan menimbulkan dampak lingkungan.
• Kurang fleksibel: GPU memiliki fleksibilitas yang lebih rendah dibandingkan FPGA, dengan peluang lebih sedikit untuk pengoptimalan atau penyesuaian khusus sesuai kebutuhan tugas tertentu.

Untuk menelusuri lebih dalam tentang GPU, lihat video berikut:

FPGA adalah chip silikon yang dapat diprogram (dan dikonfigurasi) ulang untuk disesuaikan dengan berbagai aplikasi. Berbeda dengan sirkuit terintegrasi khusus aplikasi (ASIC) yang dirancang untuk tugas tertentu, FPGA dikenal karena fleksibilitasnya yang tinggi dan efisien, terutama dalam aplikasi yang membutuhkan latensi rendah. Dalam contoh penggunaan pembelajaran mendalam, FPGA dihargai karena keserbagunaan, efisiensi daya, dan kemampuan beradaptasinya. 

Meskipun GPU serba guna tidak dapat diprogram ulang, konfigurasi ulang FPGA memungkinkan pengoptimalan aplikasi tertentu, yang mengarah pada pengurangan latensi dan konsumsi daya. Perbedaan utama ini membuat FPGA sangat berguna untuk pemrosesan real-time dalam aplikasi AI dan membuat prototipe proyek baru.

Fitur utama FPGA

• Perangkat keras yang dapat diprogram: FPGA mudah dikonfigurasikan menggunakan bahasa deskripsi perangkat keras (HDL) berbasis FPGA, seperti Verilog atau VHDL.
• Efisiensi Daya: FPGA mengonsumsi daya lebih rendah dibandingkan prosesor lainnya, sehingga dapat menekan biaya operasional dan mengurangi dampak lingkungan. 

Meskipun FPGA mungkin tidak sekuat prosesor lain, biasanya lebih efisien. Untuk aplikasi pembelajaran mendalam, seperti memproses kumpulan data besar, GPU lebih disukai. Namun, inti FPGA yang dapat dikonfigurasi ulang memungkinkan optimalisasi khusus yang lebih sesuai untuk aplikasi dan beban kerja tertentu.

Keuntungan FPGA

• Kustomisasi: Inti dari desain FPGA, kemampuan pemrograman mendukung penyempurnaan dan pembuatan prototipe, yang berguna dalam bidang pembelajaran mendalam yang sedang berkembang.
• Latensi rendah: Kemampuan FPGA untuk diprogram ulang memungkinkannya dioptimalkan dengan lebih mudah untuk aplikasi waktu nyata.

Tantangan FPGA

• Daya Rendah: FPGA dikenal karena efisiensi energinya, namun konsumsi daya yang rendah juga membuatnya kurang cocok untuk tugas-tugas berat. 
• Padat karya: Meskipun kemampuan pemrograman adalah nilai jual utama chip FPGA, FPGA tidak hanya menawarkan kemampuan pemrograman, tetapi juga membutuhkannya. Pemrograman FPGA dan pemrograman ulang berpotensi menunda penerapan.

Aplikasi pembelajaran mendalam, secara umum, melibatkan pembuatan Deep Neural Networks (DNN), yaitu jenis neural networks yang memiliki minimal tiga lapisan (meskipun seringkali lebih banyak lapisan). Neural networks membuat keputusan dengan meniru cara kerja neuron biologis yang saling berinteraksi untuk mengidentifikasi pola, mempertimbangkan berbagai pilihan, dan mencapai kesimpulan.

Sebelum DNN dapat belajar mengidentifikasi fenomena, mengenali pola, mengevaluasi kemungkinan, serta membuat prediksi dan keputusan, mereka harus dilatih dengan sejumlah besar data. Dan memproses data ini membutuhkan daya komputasi yang besar. FPGA dan GPU dapat memberikan kekuatan ini, tetapi masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahan.

FPGA paling cocok untuk aplikasi khusus dengan latensi rendah yang membutuhkan penyesuaian untuk berbagai tugas pembelajaran mendalam tertentu, seperti aplikasi AI yang disesuaikan khusus. FPGA juga cocok untuk tugas-tugas yang menghargai efisiensi energi daripada kecepatan pemrosesan.

Di sisi lain, GPU dengan daya lebih tinggi umumnya lebih disukai untuk tugas berat, seperti pelatihan dan menjalankan model besar dan kompleks. Daya pemrosesan GPU yang lebih tinggi membuatnya lebih cocok untuk mengelola kumpulan data besar dengan lebih efektif.

Contoh penggunaan FPGA

Dengan memanfaatkan kemampuan pemrograman yang fleksibel, efisiensi daya, dan latensi rendah, FPGA sering digunakan untuk hal-hal berikut:

• Pemrosesan waktu nyata: Aplikasi yang memerlukan pemrosesan sinyal secara real-time dengan latensi rendah, seperti pemrosesan sinyal digital, sistem radar, kendaraan otonom, dan telekomunikasi.
• Komputasi edge: Komputasi edge mengutamakan pemindahan kemampuan komputasi dan penyimpanan lebih dekat ke pengguna akhir, memanfaatkan konsumsi daya FPGA yang rendah dan ukuran yang kompak.
• Akselerasi perangkat keras yang disesuaikan: FPGA yang dapat dikonfigurasi memungkinkan penyesuaian untuk mempercepat tugas pembelajaran mendalam dan HPC cluster tertentu dengan mengoptimalkan tipe data atau algoritma spesifik. 

Contoh penggunaan GPU

GPU tujuan umum umumnya menawarkan daya komputasi yang lebih tinggi dan fungsionalitas yang sudah diprogram, sehingga sangat cocok untuk aplikasi-aplikasi berikut: 

• Komputasi berkinerja tinggi: GPU merupakan komponen penting dalam operasi seperti pusat data atau fasilitas penelitian yang memerlukan daya komputasi tinggi untuk menjalankan simulasi, melakukan perhitungan kompleks, atau mengelola kumpulan data besar. 
• Model skala besar: Dirancang untuk pemrosesan paralel yang cepat, GPU sangat efektif dalam menghitung perkalian matriks dalam jumlah besar secara bersamaan, sehingga sering digunakan untuk mempercepat waktu pelatihan model pembelajaran mendalam berskala besar.

Saat membandingkan FPGA dan GPU, pertimbangkan kekuatan infrastruktur cloud untuk proyek pembelajaran mendalam Anda. Dengan IBM GPU di cloud, Anda dapat memanfaatkan GPU NVIDIA untuk berbagai contoh penggunaan, seperti AI generatif, AI tradisional, komputasi berkinerja tinggi (HPC), dan visualisasi. Semua ini didukung oleh infrastruktur IBM Cloud yang tepercaya, aman, dan hemat biaya. Percepat perjalanan AI dan HPC Anda dengan cloud perusahaan IBM yang dapat diskalakan.