Bagaimana HPC dan AI Bekerja Sama?

Komputasi kinerja tinggi (HPC) dan Kecerdasan Buatan (AI) tidak saling terkait satu sama lain, namun keduanya saling melengkapi dengan sangat baik.

Kekuatan komputasi dan skalabilitas cluster HPC merupakan faktor penting yang mendukung perangkat lunak berbasis AI. Di sisi lain, AI memungkinkan kita memproses beban kerja dengan lebih cerdas dan memanfaatkan sepenuhnya infrastruktur berbasis HPC.

Artikel ini menjelaskan apa yang ditawarkan gabungan penggunaan HPC dan AI bagi lanskap komputasi perusahaan dan ilmiah. Lihat apakah penggabungan teknologi ini akan menghasilkan investasi yang bermanfaat untuk kasus penggunaan Anda.

Apa itu Komputasi Kinerja Tinggi (HPC)?

Komputasi kinerja tinggi (HPC) mengacu pada penggunaan cluster komputer yang bekerja secara paralel untuk menyelesaikan komputasi volume tinggi. Sistem HPC memproses dan menganalisis data dengan kecepatan sangat tinggi, menjadikannya cocok untuk tugas yang melibatkan kumpulan data besar dan perhitungan rumit.

Sistem HPC rata-rata memiliki antara 16 dan 64 mesin (disebut node), masing-masing menjalankan dua CPU atau lebih. Berbeda dengan komputer standar yang menyelesaikan tugas berdasarkan antrean, sebuah klaster HPC mengandalkan pemrosesan paralel untuk mempercepat operasi. Dengan cara ini, cluster menggunakan semua sumber daya yang tersedia untuk melakukan tugas sebanyak mungkin secara bersamaan.

Berkat pemrosesan paralel, sistem HPC melakukan kuadriliun kalkulasi per detik. Sebagai gambaran, rata-rata prosesor single-core 3 GHz melakukan sekitar 3 miliar kalkulasi per detik.

Kecepatan pemrosesan ekstrem ini menjadikan HPC penting untuk kasus penggunaan yang melibatkan:

• Data besar dan kumpulan data multidimensi yang sangat besar.
• Analisis data waktu nyata.
• Basis data kinerja ekstrem.
• Pembelajaran mesin tingkat lanjut dan elemen AI.

Setiap cluster HPC berisi penjadwal yang melacak sumber daya yang tersedia dan memastikan alokasi permintaan yang efisien di seluruh node. Banyak sistem HPC juga menyertakan unit pemrosesan grafis (GPU) dan array gerbang yang dapat diprogram di lapangan (FPGA) untuk meningkatkan daya pemrosesan lebih lanjut.

Klaster HPC dapat berjalan di lokasi, di edge, atau di cloud (atau pada kombinasi ketiga opsi tersebut). Fleksibilitas ini membuat HPC cocok untuk berbagai kasus penggunaan. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan nyata yang berkinerja baik pada infrastruktur HPC:

• Menganalisis perkembangan penyakit jutaan orang untuk mendeteksi pola penyakit.
• Menjalankan simulasi kecelakaan mobil yang realistis tanpa harus melakukan tes fisik apa pun.
• Menganalisis jutaan transaksi untuk mengidentifikasi taktik penipuan.
• Menjalankan simulasi realistis untuk menguji desain tanpa harus membuat apa pun secara fisik.
• Memprediksi badai dan pola cuaca tidak biasa lainnya.

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Kecerdasan buatan (AI) mengacu pada kemampuan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang berhubungan dengan kecerdasan manusia (pemecahan masalah, penalaran, pembelajaran, dll.). AI memungkinkan kita membuat perangkat yang melakukan tugas-tugas ini secara mandiri dan dapat beradaptasi dengan situasi baru.

AI memiliki beragam aplikasi di berbagai industri, termasuk:

• Kasus penggunaan Perawatan kesehatan (diagnosis dan prediksi penyakit berdasarkan pencitraan medis, pengembangan obat, rekomendasi perawatan yang dipersonalisasi, dll.).
• Kasus penggunaan Keuangan (deteksi dan pencegahan penipuan, penilaian risiko, dll.).
• Kasus penggunaan Retail dan e-niaga (rekomendasi produk, manajemen inventaris, perkiraan permintaan, chatbot, dll.).
• Kasus penggunaan Transportasi (mobil dan drone tanpa pengemudi, optimalisasi rute, dll.).
• Kasus penggunaan Manufaktur (mesin berbasis AI, pemeliharaan peralatan, kontrol kualitas, deteksi cacat, dll.).
• Kasus penggunaan Pendidikan (platform pembelajaran adaptif, penilaian otomatis, sistem bimbingan belajar cerdas, dll.).
• Kasus penggunaan Hiburan (rekomendasi konten, moderasi konten, dll.).
• Kasus penggunaan Energi dan utilitas (optimasi konsumsi energi, pemeliharaan prediktif untuk infrastruktur listrik, dll.).

Sistem berbasis AI memiliki kebutuhan daya pemrosesan yang berbeda-beda, biasanya ditentukan oleh tiga faktor berikut:

• Kompleksitas tugas.
• Ukuran kumpulan data terkait.
• Algoritma dan model AI yang digunakan.

Beberapa aplikasi AI berjalan pada perangkat keras yang relatif sederhana, sementara kasus penggunaan lainnya memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Di sinilah peran komputasi berkinerja tinggi. Sistem HPC dapat menangani beban kerja berskala besar dan memerlukan banyak pemrosesan, sehingga cocok untuk perangkat lunak berbasis AI yang memerlukan daya komputasi besar.

Bagaimana HPC dan AI Dapat Bekerja Sama?

Inilah yang menjadikan sistem HPC sangat cocok untuk perangkat lunak berbasis AI:

• Aplikasi AI sering kali melibatkan jaringan saraf kompleks dengan jutaan parameter, sehingga pemrosesan paralel HPC adalah cara terbaik untuk menjalankan sistem tersebut secara efektif.
• Sistem HPC memiliki kapasitas penyimpanan yang besar dan akses data berkecepatan tinggi. Hasilnya, cluster memungkinkan penanganan kumpulan data berukuran besar secara efektif, yang merupakan faktor penting dalam menjalankan perangkat lunak AI.
• Sistem HPC secara efektif menghubungkan berbagai sumber data, membersihkan dan mensanitasi data, serta menyimpannya dalam kluster ketersediaan tinggi (HA). Tidak ada cara yang lebih baik untuk menangani kumpulan data tingkat AI dengan biaya yang efektif.
• Perangkat keras khusus cluster HPC, seperti Graphics Processing Units (GPUs) dan Tensor Processing Units (TPUs), secara signifikan mempercepat beban kerja AI dan mendukung tuntutan sistem pembelajaran dan pelatihan mesin.
• Sistem HPC memiliki skalabilitas tinggi, sehingga admin yang menjalankan beban kerja AI dengan mudah menambahkan lebih banyak node komputasi, GPU, atau TPU untuk menangani kumpulan data yang lebih besar atau model AI yang kompleks.
• Cluster memiliki interkoneksi latensi rendah yang penting untuk pelatihan AI terdistribusi dan tugas inferensi.
• HPC adalah pilihan tepat untuk perangkat lunak AI dengan persyaratan pemrosesan waktu nyata atau hampir waktu nyata (misalnya, kendaraan otonom atau diagnostik medis). Dalam hal ini, klaster HPC memberikan tingkat kinerja yang diperlukan bahkan memenuhi persyaratan latensi yang ketat.

Mari kita lihat beberapa kasus penggunaan dan area yang memberikan peluang bagus untuk menggabungkan HPC dan AI.

Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah kasus penggunaan yang sangat baik untuk integrasi HPC dan AI:

• HPC memberikan kekuatan komputasi dan skalabilitas yang diperlukan untuk menangani kumpulan data besar.
• Teknik AI meningkatkan akurasi dan memungkinkan prediksi waktu nyata.

Perangkat keras HPC juga mempercepat pelatihan model AI yang melakukan prediksi. Pelatihan AI yang lebih cepat memungkinkan data scientist bereksperimen dengan algoritme yang lebih canggih dalam waktu yang lebih singkat.

Perpaduan antara HPC dan AI dalam analisis prediktif merupakan tambahan yang disambut baik di berbagai industri (keuangan, layanan kesehatan, energi, manajemen rantai pasokan, keamanan siber, dll.).

Jaringan Neural Berinformasi Fisika

Jaringan Neural Informasi Fisika (PINN) menggunakan AI untuk menemukan wawasan di berbagai bidang seperti dinamika fluida, ilmu material, dan pemodelan iklim.

PINN membantu kita memahami dan memprediksi cara kerja di dunia nyata, meskipun yang kita miliki hanyalah data yang tidak lengkap atau bermasalah. Berikut adalah beberapa contoh pengujian yang dilakukan ilmuwan pada PINN:

• Mensimulasikan dan memprediksi perilaku aliran fluida (misalnya aliran air di sungai, perpindahan panas dalam sistem pendingin, dll.).
• Menganalisis tegangan dan regangan dalam struktur.
• Simulasikan medan elektromagnetik.
• Memprediksi perilaku material dalam berbagai kondisi.
• Mensimulasikan dan memprediksi proses lingkungan (misalnya aliran air tanah, penyebaran polutan, perilaku ekosistem, dll.).
• Menganalisis mekanisme sistem biologis, seperti pergerakan otot dan persendian.
• Memprediksi kinetika reaksi dan proses kimia.

PINN adalah contoh penggunaan yang menjanjikan untuk integrasi HPC dan AI. Inilah alasannya:

• Cluster HPC sangat cocok untuk tuntutan komputasi PINN yang ekstrem.
• Melatih model AI di PINN memerlukan komputasi yang intensif. Cluster HPC dengan GPU atau TPU yang kuat mempercepat proses pelatihan secara signifikan.
• Mendistribusikan komputasi ke beberapa node dalam cluster HPC mempercepat simulasi PINN.
• Penggunaan HPC dan AI juga membuka jalan bagi aplikasi PINN secara real-time, seperti sistem kontrol atau pemantauan proses fisik secara real-time. Dalam kasus tersebut, HPC menyediakan sumber daya yang dibutuhkan perangkat lunak AI untuk pengambilan keputusan secara real-time.

Sebagai manfaat tambahan, penggunaan HPC untuk membuat PINN mengurangi kebutuhan eksperimen fisik yang mahal. Para peneliti dapat mensimulasikan dan menganalisis sistem yang kompleks dalam lingkungan virtual, yang jauh lebih hemat biaya dibandingkan menjalankan perangkat keras tradisional.

Penemuan Obat dan Pemodelan Molekuler

HPC dan AI berjanji untuk menjadi terobosan baru dalam penemuan obat dan pemodelan molekuler:

• HPC menyediakan tenaga komputasi yang diperlukan untuk mensimulasikan dan menganalisis interaksi molekul yang kompleks.
• Pembelajaran mendalam dan simulasi dinamika molekuler berbasis AI mempercepat proses mengidentifikasi kandidat obat dan memahami interaksi dengan target biologis.

Sinergi antara HPC dan AI akan sangat penting dalam penemuan obat dan pengobatan baru untuk berbagai penyakit. Para peneliti dapat menyaring perpustakaan kimia yang luas, memprediksi afinitas pengikatan obat, dan mengoptimalkan kandidat obat dengan jauh lebih efisien dibandingkan dengan sistem lama mana pun.

Pemodelan Iklim

Pemodelan iklim mengharuskan peneliti untuk mensimulasikan iklim bumi untuk mencapai beberapa tugas:

• Memahami perilaku iklim.
• Memprediksi tren iklim.
• Menilai dampak perubahan iklim.

Cluster HPC sangat efektif dalam menjalankan model iklim kompleks yang harus memperhitungkan berbagai faktor fisik, kimia, dan geologi. Di sisi lain, AI dapat menganalisis kumpulan data iklim yang luas, mengidentifikasi pola yang mendalam, dan membuat prediksi terkait iklim yang akurat.

Berbagai Sistem Otonom

Sistem otonom (mobil self-driving, drone, robot, dll.) mengandalkan AI untuk pengambilan keputusan, persepsi, dan kontrol. Inilah alasan menambahkan HPC ke campuran ini adalah pilihan yang masuk akal:

• Sistem otonom memerlukan pengambilan keputusan secara real-time untuk bernavigasi dan berinteraksi dengan lingkungannya. HPC menyediakan daya komputasi yang diperlukan untuk respons latensi rendah.
• Sistem otonom mengandalkan berbagai sensor (misalnya kamera, LiDAR, radar, GPS, dll.) untuk memahami lingkungan sekitarnya. Menggabungkan AI dengan HPC membantu menggabungkan data secara efektif dari berbagai sensor.
• Algoritme pembelajaran mendalam dalam sistem otonom mengenali objek, merencanakan rute, dan membuat keputusan waktu nyata. Cluster HPC dengan GPU atau TPU sangat penting untuk efisiensi operasi ini.
• Infrastruktur HPC dapat secara efektif menjalankan algoritma keselamatan penting untuk mekanisme redundansi dan fail-safe dalam sistem otonom.
• Sistem HPC sangat cocok untuk kasus penggunaan apa pun yang melibatkan banyak agen otonom (misalnya konvoi atau robot gerombolan).

Seperti kebanyakan kasus penggunaan lainnya, menggunakan HPC untuk menghosting perangkat lunak untuk sistem otonom juga menghasilkan berbagai peluang penghematan biaya.

Bagaimana HPC Dapat Membantu Pengembangan AI?

Komputasi berkinerja tinggi akan terus menjadi pendorong kemajuan AI yang signifikan di masa mendatang. Berikut adalah cara-cara utama HPC berkontribusi terhadap pengembangan AI di tahun-tahun mendatang:

• Pelatihan model AI besar yang lebih cepat: Model pembelajaran mendalam tingkat lanjut memerlukan sumber daya komputasi yang luas untuk pelatihan. Cluster HPC dengan GPU yang kuat dan interkoneksi yang efisien akan mempercepat pelatihan model-model ini, mengurangi waktu yang diperlukan untuk bereksperimen dan mengembangkan solusi AI.
• Penanganan kumpulan data besar: Tingkat kapasitas dan bandwidth HPC memungkinkan sistem AI untuk menyimpan dan memproses kumpulan data besar. Ke depannya, HPC akan memungkinkan praktisi AI untuk bekerja dengan sumber data yang lebih luas dan beragam.
• Skalabilitas: Sistem HPC sangat dapat diskalakan, sehingga memungkinkan cluster beradaptasi dengan meningkatnya permintaan pemrosesan AI. Seiring dengan meningkatnya kompleksitas dan skala proyek AI, HPC akan menjadi sangat penting dalam mengakomodasi beban kerja yang lebih besar.
• Inovasi AI: Cluster HPC menyediakan platform yang hemat biaya dan secepat kilat bagi para peneliti untuk mengeksplorasi algoritma dan arsitektur AI baru. Harapkan HPC memainkan peran penting dalam bereksperimen dengan ide-ide AI mutakhir.
• Kasus penggunaan AI real-time: Seperti yang dibahas sebelumnya, HPC akan menjadi faktor penting dalam domain yang memerlukan pemrosesan AI real-time atau latensi rendah (kendaraan otonom, robotika, layanan kesehatan, dll.).

Efektivitas biaya HPC secara keseluruhan (terutama ketika diterapkan di cloud) juga akan memainkan peran besar dalam pengembangan AI. Organisasi dengan anggaran terbatas akan dapat menjalankan proyek AI tingkat lanjut, yang sangat penting bagi pertumbuhan teknologi ini.

HPC dan AI: Mengatasi Tantangan

Meskipun kombinasi HPC dan AI menawarkan manfaat yang signifikan, terdapat beberapa tantangan dalam menggunakan kedua teknologi tersebut secara bersamaan. Berikut adalah masalah terbesar yang muncul saat menggunakan HPC untuk menjalankan perangkat lunak berbasis AI:

• Biaya lokal yang tinggi: Cluster HPC dengan GPU dan peralatan jaringan canggih memerlukan biaya yang mahal untuk diperoleh dan dipelihara. Memastikan ROI yang bermanfaat sering kali menjadi tantangan jika Anda menerapkan sistem HPC sendiri.
• Kompleksitas manajemen: Mengelola sistem HPC itu rumit bahkan tanpa harus berurusan dengan beban kerja AI. Organisasi sering kali memerlukan spesialis untuk mengonfigurasi, memelihara, dan mengoptimalkan klaster HPC untuk beban kerja AI.
• Mengoptimalkan skalabilitas: Kluster HPC sangat mudah diskalakan, namun mengoptimalkan proses penskalaan untuk mengakomodasi beban kerja AI merupakan hal yang menantang tanpa mengalami penurunan performa.
• Konsumsi daya: Sistem HPC skala besar mengonsumsi energi dalam jumlah besar, apa pun yang Anda jalankan. Perangkat keras dan pendinginan yang hemat energi sangat penting untuk meminimalkan dampak lingkungan dan menurunkan biaya pengoperasian.
• Masalah perpindahan data: Memindahkan data dalam jumlah besar antara penyimpanan dan node dalam sebuah cluster sering kali menimbulkan kemacetan. Beban kerja AI yang memerlukan akses data secara sering harus dijalankan pada sistem HPC dengan interkoneksi berkecepatan tinggi dan strategi manajemen data yang efisien.
• Ketersediaan staf: Saat ini terdapat kekurangan tenaga profesional terampil yang mengetahui cara memanfaatkan kemampuan HPC dan AI secara efektif.
• Integrasi perangkat lunak: Mengintegrasikan kerangka perangkat lunak AI dengan lingkungan HPC memerlukan pertimbangan cermat terhadap tumpukan dan ketergantungan perangkat lunak. Jika tidak, pengadopsi berisiko mengalami masalah kompatibilitas dan kinerja.

HPC dan AI: Kecocokan Teknologi yang Dibuat di Surga

HPC mendukung model dan algoritme AI tingkat lanjut yang jauh lebih baik dibandingkan sistem lama mana pun. Sementara itu, AI memungkinkan kami memproses beban kerja dengan lebih baik dan memaksimalkan penggunaan sumber daya sistem HPC. Kedua teknologi ini sangat saling melengkapi, sehingga diperkirakan akan lebih banyak kasus penggunaan perusahaan dan ilmiah yang beralih ke penggunaan gabungan HPC dan AI di tahun-tahun mendatang.