Tugas-tugas komputasi berat seperti analisis big data, simulasi ilmiah, atau pengembangan Artificial Intelligence (AI) seringkali membutuhkan daya pemrosesan tinggi, yang tidak bisa dicover oleh komputer biasa.
Bayangkan saja, proses yang biasanya memakan waktu berjam-jam atau hari, kini bisa diselesaikan dalam hitungan menit. Dalam hal ini, infrastruktur GPU (Graphics Processing Unit) merupakan kunci untuk mengoptimalkan hal tersebut.
GPU, yang awalnya dirancang untuk grafis, kini unggul dalam komputasi paralel, yang sangat cocok menjalankan tugas komputasi rumit. Lantas, bagaimana cara GPU mengoptimalkan kinerja komputasi berat?
GPU Kunci Jalankan Komputasi Berat
GPU dirancang untuk menjalankan banyak proses secara paralel. Oleh karena itu, tugas-tugas seperti pelatihan model AI, inferensi, render grafik, simulasi fisik, atau analisis data spasial besar, akan berjalan lebih cepat jika dijalankan dengan GPU.
Perusahaan dan institusi yang bergerak di sektor riset ilmiah, industri otomotif, kesehatan, fintech, maupun resource sangat bergantung pada GPU agar proses beban kinerja tinggi ini dapat selesai dalam waktu yang lebih singkat.
Namun tidak asal GPU, ada beberapa pilar utama yang harus diperhatikan dalam upaya mengoptimalkan infrastruktur GPU agar mampu menanggung beban kerja yang tinggi, diantaranya:
- Pemilihan GPU dan Spesifikasi yang Tepat
Langkah awal adalah memilih jenis GPU yang sesuai dengan beban kerja. GPU dengan memori besar (misalnya 80 GB) cocok untuk model AI besar, sedangkan GPU grafis seperti L40S cocok untuk render visual atau grafis profesional.
Baca juga: GPUaaS: Memaksimalkan Performa Komputasi untuk Inovasi Bisnis
Untuk hal ini, Lintasarta menyediakan Deka GPU, platform GPU cloud berbasis teknologi NVIDIA, dengan pilihan GPU L40S maupun H100, yang yang sangat efektif dan efisien dalam mendukung berbagai kebutuhan komputasi berat.
- Virtualisasi GPU & Multi-Instance GPU (MIG)
Untuk efisiensi penggunaan, GPU dapat dipecah menjadi beberapa instansi melalui teknologi MIG (Multi-Instance GPU). Ini memungkinkan beberapa beban proyek bisa berbagi satu GPU fisik, tanpa saling mempengaruhi kinerja masing-masing.
Strategi ini dapat membantu Anda mengurangi inefisiensi sumber daya perangkat keras, dimana investasi untuk ‘menghidupkan’ infrastruktur GPU masih sangat tinggi, mulai dari hardware, pemeliharaan, dan sumber daya tambahan lainnya.
- Manajemen Beban Kerja & Penjadwalan Cerdas
Untuk menghindari GPU idle atau beban kerja yang tidak seimbang, penting untuk selalu menggunakan scheduler atau manajer beban kerja (workload manager) yang bisa menempatkan tugas sesuai prioritas.
Jika diperlukan, Anda juga bisa memitigasi beban GPU dengan perangkat lunak tersebut. Dengan demikian, perangkat yang Anda gunakan akan tetap bisa digunakan secara optimal, mengurangi potensi sumber daya terbuang sia-sia.
- Monitoring & Visibility GPU
Pemantauan metrik-metrik seperti pemakaian memori, suhu GPU, penggunaan inti (cores), dan beban kerja GPU, merupakan salah satu hal yang sangat krusial dan harus berada dalam pengawasan penuh.
Baca juga: Percepat Transformasi AI di Perusahaan Anda dengan Teknologi GPU
Dengan cara ini, Anda bisa mengidentifikasi bottleneck, beban berlebih atau kekosongan sumber daya, lalu menyesuaikannya. Untuk memudahkan monitoring, beberapa platform optimasi GPU kini sudah menawarkan fitur GPU visibility.
- Penggunaan Arsitektur Cloud & Elastisitas
Infrastruktur GPU berbasis cloud bisa jadi solusi terbaik yang bisa dipilih. Pasalnya, mereka umumnya menawarkan beberapa fitur utama, seperti skalabilitas yang memungkinkan Anda untuk menaikkan dan turun kapasitas sesuai kebutuhan.
Saat beban komputasi meningkat (misalnya untuk pelatihan AI), Anda bisa menambah instans GPU, dan kemudian menurunkannya saat beban menurun. Dengan cara ini, investasi yang dikeluarkan bisa lebih efektif dan efisien.
- Optimasi Algoritma & Software
Agar GPU digunakan secara efisien, algoritma yang berjalan perlu dioptimalkan. Anda bisa melakukannya dengan memanfaatkan library komputasi seperti CUDA, untuk meminimalisir overhead transfer data antara CPU dan GPU.
Anda juga bisa menggunakan teknik mixed precision agar pemakaian memori lebih efisien dan sesuai kebutuhan. Pustaka seperti DeepSpeed juga dapat membantu dalam optimasi model berskala besar.
- Jaringan & Infrastruktur Pendukung Cepat
Performa GPU tidak hanya bergantung pada spesifikasi teknis, tapi juga pada kecepatan jaringan antara node compute dan penyimpanan data. Latensi tinggi atau bandwidth rendah bisa jadi hambatan yang membuat kinerja jadi lebih berat.
Baca juga: Mempercepat Perkembangan AI dan Machine Learning dengan GPU Cloud
Maka dari itu, pastikan infrastruktur jaringan yang Anda pilih sudah memiliki kecepatan tinggi, menyediakan penyimpanan (storage) yang cepat dan konektivitas antar node yang dirancang dengan baik agar pipeline GPU tetap lancar.
Lebih Mudah Dengan GPU Infrastructure Lintasarta
Untuk membantu memudahkan Anda dalam menangani tugas komputasi berat, Lintasarta hadir menawarkan infrastruktur GPU berbasis cloud (GPU Cloud) yang andal melalui platform Cloudeka Deka GPU, berbasis NVIDIA untuk high-performance computing.
Layanan ini dapat membantu Anda mempercepat pelatihan AI hingga, meningkatkan inferensi, dengan skalabilitas cloud fleksibel dan SLA 99,95%, menjadikannya ideal untuk tugas seperti analisis big data, simulasi HPC, atau pengembangan aplikasi AI.
Lintasarta menyediakan dukungan teknis 24/7 dan pelatihan untuk memudahkan adopsi infrastruktur GPU, bahkan bagi tim dengan pengalaman terbatas. Yuk mulai cerdas menuju performa maksimal dengan mengklik tautan ini!