Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan pesat di bidang kecerdasan buatan (AI) telah menjadi katalis untuk inovasi dan transformasi di berbagai sektor industri. Kini, AI tidak hanya mendukung aplikasi komputasi tradisional seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, dan penglihatan komputer, tetapi juga telah mengembangkan bidang baru yang menjanjikan: AI generatif. Platform pusat data NVIDIA, sebagai pelopor dalam komputasi akselerasi, telah memperkenalkan solusi AI generatif yang kini digunakan oleh pusat-pusat superkomputer terbesar dan perusahaan-perusahaan multinasional. Platform inovatif ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi jumlah server yang dibutuhkan, yang pada gilirannya mempercepat proses pengambilan keputusan dan menghemat biaya operasional.
Selanjutnya, platform NVIDIA tidak hanya menunjang tugas-tugas berat dalam dunia AI, tetapi juga mempercepat kinerja berbagai aplikasi, mulai dari pelatihan AI hingga komputasi ilmiah dan aplikasi infrastruktur desktop virtual (VDI). Dengan spektrum GPU yang luas, mulai dari yang memiliki kinerja sangat tinggi hingga model untuk pemula, semua ditenagai oleh arsitektur terintegrasi yang seragam, NVIDIA menyediakan berbagai pilihan untuk setiap kebutuhan komputasi. Memilih GPU yang tepat untuk tugas yang tepat adalah kunci untuk mencapai kinerja optimal. NVIDIA memberikan panduan ini untuk membantu Anda menemukan GPU yang paling cocok dengan kebutuhan spesifik Anda, memastikan hasil yang paling efektif dan efisien.
NVIDIA Hopper and Ada Lovelace Architectures
NVIDIA Ampere Architecture
NVIDIA Inference Portfolio
Solution Category
- Deep Learning Training and Data Analytics
Solusi kategori ini melibatkan penggunaan perangkat keras yang sangat kuat untuk melatih model pembelajaran mesin dengan dataset besar. Pelatihan tersebut membutuhkan operasi matematika tingkat tinggi dan kemampuan untuk menangani parallel processing yang luas. GPU dalam kategori ini biasanya memiliki banyak core dengan bandwidth tinggi untuk memungkinkan transfer data yang cepat antara GPU dan memori. Solusi jaringan untuk kategori ini harus mendukung pertukaran data yang sangat cepat antara node-node dalam cluster untuk sinkronisasi model dan pembagian data pelatihan. - Deep Learning Inference
Setelah model dilatih, solusi kategori ini fokus pada deployment model tersebut untuk membuat prediksi berdasarkan data baru. Inference memerlukan kinerja yang berbeda dari pelatihan karena biasanya membutuhkan respon waktu nyata dengan konsumsi daya yang lebih rendah, terutama untuk aplikasi seperti asisten virtual, rekomendasi personal, dan analisis sentimen. - HPC / AI
High Performance Computing melibatkan penggunaan komputer dengan performa tinggi untuk memecahkan masalah yang kompleks dan intensif dalam ilmu pengetahuan, rekayasa, atau proyek yang memerlukan banyak komputasi. AI dalam konteks HPC sering digunakan untuk mempercepat dan meningkatkan analisis data yang kompleks dan operasi komputasi dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang canggih. - NVIDIA Omniverse™ / Render Farms
NVIDIA Omniverse adalah ekosistem yang memungkinkan para profesional untuk berkolaborasi dalam proyek-proyek yang melibatkan simulasi dan visualisasi 3D kompleks. Render farms adalah kelompok server yang digunakan untuk merender visual grafis, biasanya dalam produksi film atau animasi, di mana waktu dan kualitas render adalah sangat penting. - Virtual Workstation
Solusi kategori ini memungkinkan profesional di bidang seperti desain, engineering, dan arsitektur untuk mengakses perangkat keras komputer berkekuatan tinggi secara virtual. Ini memungkinkan pekerjaan dengan aplikasi yang membutuhkan banyak sumber daya seperti CAD, animasi 3D, dan pemrosesan data ilmiah dari lokasi manapun. - Virtual Desktop (VDI)
Infrastruktur desktop virtual ini memungkinkan IT untuk mengelola desktop dan aplikasi secara terpusat di data center. Pengguna dapat mengakses desktop mereka dari perangkat apapun, yang bisa meningkatkan keamanan dan memudahkan manajemen IT. - AI Video
Aplikasi video yang ditingkatkan dengan AI seperti pengenalan wajah, analisis video secara real-time, dan otomatisasi pemrosesan video. Ini bisa termasuk keamanan dan pemantauan, serta pengumpulan insight dari konten video. - Far-Edge Acceleration
Solusi kategori ni berkaitan dengan aplikasi AI yang ditempatkan di ujung jaringan, dekat dengan sumber data, seperti IoT devices. Hal ini meminimalkan latensi, mengurangi bandwidth yang diperlukan untuk mengirim data ke cloud atau pusat data, dan memungkinkan keputusan real-time. - Image/Video Generative AI
Solusi ini terkait dengan menghasilkan gambar atau video baru secara realistis menggunakan model AI generatif seperti GANs (Generative Adversarial Networks). Penggunaan teknologi ini meliputi berbagai aspek, mulai dari pembuatan konten digital, pengembangan efek visual untuk industri media, hingga visualisasi desain produk. GPU yang dirancang untuk AI generatif diharapkan memiliki kapasitas pemrosesan tinggi untuk mengatasi beban kerja komputasi yang berat serta kemampuan untuk melatih model menggunakan dataset yang luas dan kompleks. - Recsys (Recommender Systems)
Recsys adalah sistem yang bertujuan untuk memberikan rekomendasi yang relevan dan personal kepada pengguna. Ini umumnya ditemukan dalam platform e-commerce, streaming media, dan layanan konten lainnya. GPU dalam solusi ini harus efisien dalam menangani algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk memprediksi preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi yang tepat. - Graph / Vector Database
Database grafik dan vektor digunakan untuk mengelola dan memproses data yang terstruktur sebagai grafik, seperti jaringan sosial, sistem rekomendasi, dan database pengetahuan. Solusi untuk basis data ini memerlukan kemampuan untuk melakukan perhitungan vektor dan operasi grafik dengan cepat, seringkali memanfaatkan kapasitas parallel processing dari GPU. - Computer Vision
Computer vision adalah bidang yang memungkinkan mesin untuk menginterpretasikan dan memahami dunia visual. Aplikasi mencakup pengenalan objek, pelacakan gerakan, dan analisis citra medis. Solusi untuk computer vision biasanya memerlukan GPU dengan kemampuan pemrosesan gambar yang tinggi dan latensi yang rendah untuk aplikasi real-time.