GPU AI

🔵 Apa itu GPU?

GPU adalah chip pemroses yang awalnya dibuat untuk mempercepat render grafis pada game dan aplikasi visual. Namun sekarang, GPU juga banyak digunakan untuk komputasi berat seperti:

  • Artificial Intelligence (AI)
  • Deep Learning / Machine Learning
  • Pemrosesan video
  • Simulasi ilmiah
  • Crypto mining
  • Rendering 3D

Hal ini karena GPU memiliki ribuan core kecil yang dapat menghitung secara paralel.

🔵 Perbedaan CPU dan GPU

AspekCPUGPU
Jumlah coreSedikit (2–32 core)Banyak (ratusan–ribuan core)
Jenis tugasSerial (berurutan)Paralel
Cocok untukOS, aplikasi umumGrafik, AI, komputasi berat
Kecepatan per coreSangat tinggiLebih rendah

Intinya:
CPU = otak utama, cocok untuk tugas umum.
GPU = spesialis komputasi paralel.

🔵 Cara Kerja GPU

GPU memproses data dalam jumlah besar secara parallel.
Contoh: saat me-render gambar 3D, GPU menghitung warna tiap pixel secara serentak, sehingga cepat.

Untuk AI/deep learning, GPU mempercepat operasi matrix seperti:

  • perkalian matriks
  • convolution
  • vector computation

🔵 Jenis-Jenis GPU

  1. Dedicated GPU (eksternal / discrete)
    • Contoh: NVIDIA RTX series, AMD Radeon.
    • Memiliki VRAM sendiri → performa tinggi.
  2. Integrated GPU (menempel pada CPU)
    • Contoh: Intel UHD, AMD Vega (iGPU).
    • Tidak punya VRAM sendiri (pakai RAM), performa lebih rendah.
  3. External GPU (eGPU)
    • GPU eksternal via Thunderbolt 3/4.

🔵 Istilah Penting pada GPU

  • CUDA Cores (NVIDIA): core paralel untuk komputasi.
  • Stream Processors (AMD): setara dengan CUDA cores.
  • VRAM: memory khusus GPU (GDDR6, GDDR6X, HBM).
  • TDP: berapa daya yang dibutuhkan.
  • Clock speed: kecepatan GPU.

🔵 Fungsi Utama GPU

  1. Render grafis game — lebih smooth, FPS tinggi.
  2. Editing & rendering video — pemrosesan cepat.
  3. Deep learning / AI — training model lebih cepat.
  4. Mengolah data besar — simulasi sains, big data.
  5. 3D modeling — Blender, AutoCAD, dll.

🔵 Kenapa GPU penting untuk AI?

Karena model AI membutuhkan jutaan operasi matematika berulang dan paralel, terutama pada:

  • matrix multiplication
  • convolution
  • vector operations

GPU memproses itu ribuan kali lebih cepat daripada CPU.

Contoh:
Training YOLO atau CNN bisa 10–50x lebih cepat di GPU dibanding CPU.

GPU AI murah hanya 25.000 per hari? Silahkan koment di sini