Pelatihan vs. Inferensi: Dua Sisi Koin AI
Untuk memahami signifikansi inferensi, penting untuk membedakannya dari lawannya: pelatihan. Model AI, mesin yang menggerakkan aplikasi cerdas, melewati dua fase berbeda.
Pelatihan (Training): Ini adalah fase intensif komputasi di mana model AI belajar dari kumpulan data yang sangat besar. Anggap saja sebagai model yang bersekolah, menyerap sejumlah besar informasi untuk mengembangkan kecerdasannya. Fase ini membutuhkan daya pemrosesan yang sangat besar, dan GPU (Graphics Processing Units) Nvidia secara historis unggul di sini, menawarkan kemampuan pemrosesan paralel yang dibutuhkan untuk menangani perhitungan kompleks yang terlibat dalam pelatihan.
Inferensi (Inference): Setelah model dilatih, model tersebut siap untuk digunakan dan dioperasikan. Di sinilah inferensi berperan. Inferensi adalah proses menggunakan model terlatih untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru. Ini seperti model yang lulus dan menerapkan pengetahuannya di dunia nyata. Meskipun tidak terlalu menuntut komputasi dibandingkan pelatihan, inferensi membutuhkan kecepatan, efisiensi, dan seringkali, konsumsi daya yang rendah.
Perbedaan ini sangat penting karena persyaratan perangkat keras untuk pelatihan dan inferensi sangat berbeda. Sementara GPU Nvidia telah mendominasi pasar pelatihan, pasar inferensi menghadirkan lanskap yang lebih beragam dan kompetitif.
Mengapa Inferensi Mendapatkan Momentum
Beberapa faktor berkontribusi pada meningkatnya arti penting inferensi dalam pasar chip AI:
Proliferasi Aplikasi AI: AI tidak lagi terbatas pada laboratorium penelitian dan raksasa teknologi. AI dengan cepat merambah setiap aspek kehidupan kita, dari smartphone dan rumah pintar hingga kendaraan otonom dan diagnostik medis. Penerapan yang meluas ini berarti bahwa inferensi, proses penggunaan model AI yang sebenarnya, terjadi pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Komputasi Edge (Edge Computing): Munculnya komputasi edge adalah pendorong utama lainnya. Komputasi edge melibatkan pemrosesan data yang lebih dekat ke sumbernya, daripada mengirimkannya ke server cloud terpusat. Ini sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan respons real-time, seperti mobil self-driving atau otomatisasi industri. Perangkat edge, yang sering beroperasi di lingkungan dengan daya terbatas, membutuhkan chip yang dioptimalkan untuk inferensi berdaya rendah dan efisien.
Optimalisasi Biaya: Sementara melatih model AI adalah biaya satu kali (atau jarang), inferensi adalah biaya operasional yang berkelanjutan. Seiring dengan skala penerapan AI, biaya inferensi bisa menjadi substansial. Hal ini mendorong permintaan akan chip yang dapat melakukan inferensi dengan lebih efisien, mengurangi konsumsi energi dan biaya operasional secara keseluruhan.
Persyaratan Latensi: Banyak aplikasi AI, terutama yang melibatkan interaksi real-time, menuntut latensi rendah. Ini berarti waktu yang dibutuhkan model AI untuk memproses data dan menghasilkan respons harus minimal. Chip yang dioptimalkan untuk inferensi dirancang untuk meminimalkan latensi ini, memungkinkan pengalaman AI yang lebih cepat dan lebih responsif.
Pematangan Model AI: Seiring model AI menjadi lebih canggih dan terspesialisasi, kebutuhan akan perangkat keras inferensi yang dioptimalkan meningkat. GPU serba guna, meskipun sangat baik untuk pelatihan, mungkin bukan solusi yang paling efisien untuk menjalankan model AI tertentu yang sangat disetel.
Para Penantang Muncul: Lanskap yang Beragam
Meningkatnya arti penting inferensi menarik gelombang pesaing yang ingin menantang dominasi Nvidia. Perusahaan-perusahaan ini menggunakan berbagai strategi dan teknologi untuk mendapatkan pijakan di pasar yang sedang berkembang ini:
Startup dengan Arsitektur Khusus: Banyak startup mengembangkan chip yang dirancang khusus untuk inferensi. Chip ini sering kali menampilkan arsitektur baru yang dioptimalkan untuk beban kerja AI tertentu, seperti pemrosesan bahasa alami atau visi komputer. Contohnya termasuk perusahaan seperti Graphcore, Cerebras Systems, dan SambaNova Systems. Perusahaan-perusahaan ini bertaruh pada gagasan bahwa perangkat keras khusus dapat mengungguli GPU serba guna dalam tugas inferensi tertentu.
Solusi Berbasis FPGA: Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) menawarkan alternatif yang fleksibel untuk GPU dan ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) tradisional. FPGA dapat diprogram ulang setelah manufaktur, memungkinkannya untuk diadaptasi dengan model dan algoritma AI yang berbeda. Perusahaan seperti Xilinx (sekarang bagian dari AMD) dan Intel memanfaatkan FPGA untuk menyediakan solusi inferensi yang dapat beradaptasi dan efisien.
Pengembangan ASIC: ASIC adalah chip yang dirancang khusus yang dibuat untuk tujuan tertentu. Dalam konteks AI, ASIC dapat dirancang untuk memberikan kinerja dan efisiensi maksimum untuk beban kerja inferensi tertentu. Tensor Processing Unit (TPU) Google, yang digunakan secara luas di pusat datanya sendiri, adalah contoh utama ASIC yang dirancang untuk pelatihan dan inferensi. Perusahaan lain juga mengejar pengembangan ASIC untuk mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar inferensi.
Pembuat Chip Mapan Memperluas Penawaran AI Mereka: Pembuat chip tradisional, seperti Intel, AMD, dan Qualcomm, tidak tinggal diam. Mereka secara aktif memperluas portofolio produk mereka untuk menyertakan chip yang dioptimalkan untuk inferensi AI. Intel, misalnya, memanfaatkan keahlian CPU-nya dan mengakuisisi perusahaan yang berspesialisasi dalam akselerator AI untuk memperkuat posisinya. Akuisisi Xilinx oleh AMD memberinya platform berbasis FPGA yang kuat untuk inferensi. Qualcomm, pemimpin dalam prosesor seluler, mengintegrasikan kemampuan akselerasi AI ke dalam chipnya untuk memberdayakan aplikasi AI pada smartphone dan perangkat edge lainnya.
Penyedia Cloud Merancang Chip Mereka Sendiri: Penyedia cloud utama, seperti Amazon Web Services (AWS) dan Google Cloud, semakin banyak merancang chip khusus mereka sendiri untuk beban kerja AI, termasuk inferensi. Chip Inferentia AWS, misalnya, dirancang khusus untuk mempercepat inferensi di cloud. Tren ini memungkinkan penyedia cloud untuk mengoptimalkan infrastruktur mereka untuk kebutuhan spesifik mereka dan mengurangi ketergantungan mereka pada vendor chip eksternal.
Pertempuran untuk Dominasi Inferensi: Pertimbangan Utama
Persaingan di pasar inferensi AI bukan hanya tentang kekuatan pemrosesan mentah. Beberapa faktor lain sangat penting dalam menentukan keberhasilan:
Ekosistem Perangkat Lunak: Ekosistem perangkat lunak yang kuat sangat penting untuk menarik pengembang dan memudahkan penerapan model AI pada chip tertentu. Platform CUDA Nvidia, platform komputasi paralel dan model pemrograman, telah menjadi keuntungan utama di pasar pelatihan. Pesaing bekerja keras untuk mengembangkan alat dan pustaka perangkat lunak yang kuat untuk mendukung perangkat keras mereka.
Efisiensi Daya: Seperti disebutkan sebelumnya, efisiensi daya sangat penting untuk banyak aplikasi inferensi, terutama yang ada di edge. Chip yang dapat memberikan kinerja tinggi per watt akan memiliki keuntungan yang signifikan.
Biaya: Biaya chip inferensi merupakan pertimbangan utama, terutama untuk penerapan skala besar. Perusahaan yang dapat menawarkan harga yang kompetitif sambil mempertahankan kinerja akan berada pada posisi yang baik.
Skalabilitas: Kemampuan untuk menskalakan penerapan inferensi secara efisien sangat penting. Ini tidak hanya melibatkan kinerja chip individual tetapi juga kemampuan untuk menghubungkan dan mengelola beberapa chip dalam sebuah cluster.
Fleksibilitas dan Kemampuan Program: Sementara ASIC menawarkan kinerja tinggi untuk beban kerja tertentu, mereka tidak memiliki fleksibilitas GPU dan FPGA. Kemampuan untuk beradaptasi dengan model dan algoritma AI yang terus berkembang merupakan pertimbangan utama bagi banyak pengguna.
Keamanan: Dengan meningkatnya penggunaan AI dalam aplikasi sensitif, seperti perawatan kesehatan dan keuangan, keamanan menjadi sangat penting.
Masa Depan Inferensi: Lanskap Multi-Faset
Pasar inferensi siap untuk pertumbuhan dan diversifikasi yang signifikan. Tidak mungkin satu perusahaan akan mendominasi seperti yang dilakukan Nvidia di ruang pelatihan. Sebaliknya, kita kemungkinan akan melihat lanskap multi-faset dengan arsitektur chip dan vendor yang berbeda yang melayani kebutuhan dan aplikasi tertentu.
Persaingan akan ketat, mendorong inovasi dan mendorong batas-batas dari apa yang mungkin dilakukan dengan AI. Ini pada akhirnya akan menguntungkan pengguna, yang mengarah ke solusi AI yang lebih cepat, lebih efisien, dan lebih terjangkau. Kebangkitan inferensi bukan hanya tentang menantang dominasi Nvidia; ini tentang membuka potensi penuh AI dan membuatnya dapat diakses oleh berbagai aplikasi dan industri yang lebih luas. Tahun-tahun mendatang akan menjadi periode yang menentukan untuk segmen penting pasar chip AI ini, membentuk masa depan bagaimana AI digunakan dan dimanfaatkan di seluruh dunia.