Bagaimana jika kunci untuk membuka era inovasi berikutnya terletak pada dua akronim yang membentuk kembali dunia digital kita? GPU (unit pemrosesan grafis) dan NPU (unit pemrosesan saraf) merupakan jantung dari revolusi kecerdasan buatan (AI), yang mendorong kemajuan dalam beragam industri seperti perawatan kesehatan, otomotif, hiburan, dan komputasi mutakhir. Saat ini kita berada pada titik kritis di mana pemahaman dan penerapan alat-alat ini bukan hanya sebuah keuntungan, namun juga sebuah kebutuhan.
Revolusi ganda dalam komputasi
GPU telah lama menjadi juara dalam pemrosesan paralel. Awalnya dirancang untuk menampilkan grafik realistis dalam game, mereka telah berkembang menjadi alat canggih untuk melatih model AI dan pembelajaran mesin (ML). Kini NPU, sebuah keajaiban teknologi terkini, dengan berani memasuki arena. Tidak seperti GPU, NPU dirancang khusus untuk komputasi spesifik AI, unggul dalam inferensi AI yang ringan dan hemat daya, khususnya pada perangkat edge seperti ponsel cerdas dan sistem Internet of Things (IoT) berbasis sensor. NPU juga mendukung PC berkemampuan AI, yang menghadirkan kinerja lebih senyap, lebih tahan lama, dan memungkinkan pemrosesan tugas AI secara berkelanjutan, sehingga mengubah operasional sehari-hari.
Data sektor menyoroti evolusi ini. Menurut Gartner, pendapatan global dari NPU, yang juga dikenal sebagai semikonduktor AI atau chip AI, diperkirakan mencapai $71 miliar pada tahun 2024, meningkat sebesar 33% dari tahun 2023. PC dengan AI akan mewakili 22% dari total pengiriman PC pada tahun 2024, meningkat. untuk mewakili 100% pembelian perusahaan pada tahun 2026. Sebagian besar didorong oleh hal ini Sebagaimana diukur dengan Generative AI (GenAI), permintaan GPU juga meningkat. Pada akhir tahun 2024, pasar untuk akselerator server khusus ini akan bernilai $21 miliar dan akan tumbuh menjadi $33 miliar pada tahun 2028.[1]
Analisis perbandingan GPU vs NPU
Untuk memahami fungsinya secara utuh, berikut analisis komparatifnya:
Kasus penggunaan dan kekuatan: GPU unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan daya komputasi mentah, seperti pelatihan model AI dan rendering 3D. NPU dioptimalkan untuk tugas AI yang berulang seperti pengenalan suara, memberikan kecepatan dan efisiensi tak tertandingi dengan konsumsi daya yang lebih rendah.
Efisiensi energi: Salah satu keuntungan terbesar NPU adalah desainnya yang berdaya rendah. Meskipun GPU biasanya memerlukan sumber daya daya yang besar, NPU beroperasi secara efisien pada perangkat yang memerlukan manajemen daya dan panas, seperti ponsel dan server edge.
Skalabilitas: GPU unggul di lingkungan cloud dan berkembang dengan mudah di pusat data besar. Sementara itu, NPU dirancang untuk komputasi edge, memungkinkan pengambilan keputusan secara real-time di drone, kendaraan, dan bahkan perangkat rumah tangga.
Janji GPU dan NPU di seluruh industri
Implikasi dari teknologi ini melampaui inovasi perangkat keras. Mereka membuka peluang baru di berbagai industri, seperti:
Permainan dan kreativitas: GPU telah merevolusi permainan, memungkinkan fitur-fitur seperti ray tracing real-time yang membuat dunia virtual hampir tidak dapat dibedakan dari kenyataan. Bagi para kreator, GPU mendukung rendering definisi tinggi, alur kerja animasi, dan pengeditan video, memberikan kecepatan dan ketelitian visual yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam sejarah manusia.
Penelitian dan pengembangan AI: Aplikasi AI mutakhir memerlukan daya komputasi yang sangat besar untuk melatih model pada kumpulan data yang sangat besar, domain yang didominasi oleh GPU. Namun NPU menjadi pelengkap yang ideal, memungkinkan inferensi AI berjalan secara efisien secara real-time pada perangkat kompak. Hal ini penting untuk tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) atau pengenalan wajah pada perangkat.
Ilmu kesehatan dan kehidupan: Dari pencitraan medis hingga penemuan obat, GPU dan NPU bekerja sama untuk menganalisis kumpulan data yang sangat besar. Misalnya, GPU memungkinkan analisis gambar cepat untuk CT scan, sementara NPU mendukung perangkat wearable yang memantau tanda-tanda vital pasien secara real-time.
Kendaraan otonom: Tugas kompleks dalam menavigasi lingkungan dunia nyata pada mobil self-driving memerlukan GPU untuk memproses data sensor dalam jumlah besar, sementara NPU membantu pengambilan keputusan secara real-time. Bersama-sama, keduanya membentuk dasar bagi mobilitas yang lebih aman dan cerdas.
Memetakan masa depan infrastruktur AI
Apa yang menanti GPU dan NPU? Komputasi tepi Pentingnya hal ini akan terus meningkat seiring dengan semakin pentingnya pengambilan keputusan AI secara real-time. Masa depan mungkin menghadirkan prosesor hybrid yang menggabungkan kekuatan GPU dengan efisiensi NPU, sehingga memungkinkan kinerja mulus dalam berbagai beban kerja. Bayangkan sistem parkir presisi pada kendaraan otonom yang melakukan penghitungan sepersekian detik berdasarkan inferensi bertenaga NPU, atau lingkungan metaverse bertenaga GPU yang menghadirkan pengalaman yang sepenuhnya imersif.
Meskipun kasus penggunaan GPU dan NPU menginspirasi, ada beberapa pertimbangan yang memengaruhi penerapannya. Banyak organisasi menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan teknologi ini ke dalam operasi mereka secara efisien. Di sinilah solusi komputasi edge yang dibuat khusus seperti Dell NativeEdge ikut berperan. Dell NativeEdge mendemokrasikan akses ke infrastruktur AI canggih di edge dengan menyediakan, menerapkan, dan mengatur aplikasi secara lancar pada perangkat yang dilengkapi CPU atau GPU, semuanya dengan kemampuan tanpa sentuhan dan tanpa kepercayaan. Pendekatan ini memastikan pengelolaan tugas komputasi yang efisien dan mendukung inferensi AI pada perangkat. Dengan mengaktifkan kemampuan ini, Dell NativeEdge mempercepat inovasi di berbagai sektor, termasuk kota pintar, layanan kesehatan, ritel, dan manufaktur, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan mendorong keunggulan kompetitif.
Inovasi dalam komputasi edge ini membuka jalan bagi masa depan. Dengan memanfaatkan GPU dan NPU, Dell Technologies membantu perusahaan menerapkan sistem cerdas di tempat yang paling membutuhkan, mulai dari pabrik yang terhubung hingga gedung pintar yang hemat energi.
Perkuat bisnis Anda untuk era AI
Era AI belum tiba, melainkan sudah tiba. GPU dan NPU bukan lagi sebuah pilihan, keduanya penting untuk tetap kompetitif di dunia yang didorong oleh teknologi. Bagi pelaku bisnis, inovator, dan profesional teknologi, pertanyaannya adalah tidak Ya Anda akan mengambil keuntungan dari revolusi ini sebagai.
Di Dell Technologies, kami tidak hanya mendorong narasi – kami juga membentuk masa depan. Jelajahi cara kami mendemokratisasi infrastruktur AI dan membentuk kembali komputasi edge dengan GPU dan NPU di blog kami. Demokratisasikan pasar infrastruktur AI melalui NPU.
