Perkembangan Artificial Intelligence (AI) mendorong perusahaan untuk meningkatkan kemampuan infrastruktur AI. Kebutuhan terhadap komputasi berperforma tinggi semakin meningkat, terutama untuk menjalankan AI workload yang memproses dan mengelola data dalam jumlah besar.

GPU menjadi salah satu komponen penting dalam infrastruktur AI karena mampu melakukan pemrosesan secara paralel dengan kecepatan tinggi. Namun, GPU atau server berperforma tinggi saja belum cukup untuk memastikan sistem AI bekerja secara optimal. Ada dua komponen lain yang tidak kalah penting, yaitu storage dan network.

Ketiganya harus mampu bekerja secara seimbang. Jika salah satu komponen memiliki keterbatasan performa, dapat terjadi bottleneck yang membuat kemampuan GPU tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.

GPU Cepat Membutuhkan Infrastruktur Data yang Seimbang

Bayangkan perusahaan telah menggunakan GPU server dengan kemampuan komputasi tinggi. Namun, data yang dibutuhkan masih berada pada storage dengan throughput terbatas. GPU dapat mengalami waktu tunggu karena data tidak tersedia dengan kecepatan yang dibutuhkan. Secara sederhana, aliran datanya dapat digambarkan sebagai:

Storage → Network → Server/GPU → Pemrosesan AI

Setiap komponen memiliki peran yang saling berkaitan. Karena itu, membangun infrastruktur AI tidak cukup hanya dengan meningkatkan kemampuan GPU atau server. Storage dan network juga harus dirancang untuk mendukung kebutuhan pemrosesan data.

Storage untuk AI Bukan Hanya Tentang Kapasitas

Dalam memilih storage untuk AI, kapasitas memang penting. Namun, kemampuan storage dalam menyediakan data dengan cepat juga perlu diperhatikan. Beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan antara lain:

• Throughput : seberapa cepat data dapat dibaca dan dikirimkan.
• Latency : seberapa cepat storage merespons permintaan data.
• Scalability : kemampuan storage berkembang mengikuti pertumbuhan data.
• Reliability : kemampuan menjaga ketersediaan dan keandalan data.

AI dapat bekerja dengan dataset berukuran besar dan membutuhkan akses data secara intensif. Karena itu, storage perlu disesuaikan dengan karakteristik workload dan kebutuhan bisnis, bukan hanya berdasarkan kapasitas.

Network Memastikan Data Mengalir dengan Optimal

Storage berperforma tinggi juga membutuhkan network yang mampu mendukung perpindahan data secara optimal. Dalam lingkungan AI Data Center, data dapat berpindah antara storage, server, GPU, dan sistem lainnya. Jika bandwidth tidak mencukupi atau terjadi latency dan congestion, performa komputasi dan storage dapat ikut terdampak. Karena itu, perencanaan network sebaiknya dilakukan bersamaan dengan perencanaan server dan storage.

Infrastruktur AI Harus Siap Mengikuti Pertumbuhan Data

Kebutuhan AI terus berkembang. Dataset semakin besar, workload semakin kompleks, dan kebutuhan komputasi dapat berubah seiring perkembangan bisnis. Karena itu, infrastruktur sebaiknya tidak hanya dirancang untuk kebutuhan saat ini, tetapi juga mampu berkembang di masa depan. Beberapa hal yang perlu diperhatikan:

• Scalability : Infrastruktur dapat ditingkatkan sesuai pertumbuhan workload dan data.
• Performance : Server, storage, dan network memiliki kemampuan yang sesuai dengan kebutuhan aplikasi.
• Reliability : Infrastruktur mampu menjaga ketersediaan sistem dan mendukung kontinuitas bisnis.
• Efficiency : Penggunaan sumber daya, ruang, energi, dan biaya dapat dikelola secara efektif.

Kesimpulan

AI membutuhkan kemampuan komputasi yang tinggi, tetapi performanya juga bergantung pada kemampuan infrastruktur dalam menyimpan, menyediakan, dan mengalirkan data secara optimal. Karena itu, server/GPU, storage, dan network harus dirancang sebagai satu kesatuan untuk menghindari bottleneck dan memastikan sumber daya dapat dimanfaatkan secara maksimal.

Infrastruktur yang tepat bukan hanya memenuhi kebutuhan teknologi saat ini, tetapi juga membantu perusahaan mempersiapkan diri menghadapi pertumbuhan data dan workload AI di masa depan.

CSS – Solusi Infrastruktur IT untuk Kebutuhan Bisnis

CSS menyediakan solusi server, storage, dan network, serta layanan implementasi, preventive maintenance, dan corrective maintenance untuk membantu perusahaan membangun dan mengelola infrastruktur IT sesuai kebutuhan bisnis. Dengan perencanaan yang tepat, perusahaan dapat membangun infrastruktur yang lebih stabil, scalable, reliable, dan siap mendukung perkembangan teknologi AI.

(Sumber : www.hitachi.com)