Dulu, AI infrastruktur hanya dianggap sebagai teknologi pendukung dalam bisnis. Kini, AI telah berkembang menjadi komponen inti transformasi digital, memungkinkan perusahaan untuk mengolah data dalam skala besar, meningkatkan otomatisasi berbasis AI, dan mempercepat inovasi.
Dengan infrastruktur AI yang tepat, bisnis dapat mengoptimalkan analitik prediktif untuk pengambilan keputusan lebih baik, mempercepat inferensi AI untuk mengurangi latensi dan meningkatkan performa, dan meningkatkan efisiensi operasional dengan otomatisasi tugas yang kompleks. Tapi apa sebenarnya infrastruktur AI, dan bagaimana perbedaannya dengan infrastruktur IT tradisional? Simak ulasan lengkapnya di bawah ini.
Apa itu Infrastruktur AI?
AI infrastruktur secara umum adalah kombinasi hardware dan software yang dirancang untuk mendukung pengembangan hingga adopsi AI dalam skala besar. Teknologi ini meliputi server berkinerja tinggi, GPU, data storage yang cepat, hingga jaringan berkualitas tinggi untuk menangani workload AI yang berat dan mempercepat model Machine Learning.
SuperMicro menegaskan bahwa AI infrastruktur harus memiliki arsitektur yang fleksibel dan scalable agar dapat menangani peningkatan permintaan komputasi. Server AI modern harus mendukung akselerator berbasis GPU atau TPU, yang dirancang untuk memproses miliaran operasi per detik, hingga memungkinkan model AI untuk belajar dan beradapatasi secara lebih cepat.
AI Infrastruktur vs Infrastruktur IT Tradisional
AI infrastruktur mungkin masih terasa awam bagi sebagian perusahaan. Hal itu lantaran mayoritas perusahaan sejauh ini masih menggunakan infrastruktur IT tradisional. Pada dasarnya, kedunya memiliki perbedaan mendasar dalam hal arsitektur, performa, hingga tujuannya dalam mendukung beban kerja komputasi. Secara detail, berikut perbedaan antara keduanya.
| Poin Pembeda | Infrastruktur IT Tradisional | AI Infrastruktur |
| Arsitektur | Server CPU standar untuk menangani komputasi umum seperti pengelolaan database, aplikasi bisnis, dan cloud. | GPU, Tensor Processing Units (TPU), dan akselerator AI untuk mempercepat pemrosesan data dan ML. |
| Performa | Terbatas karena mengandalkan hardware yang general. | Lebih cepat dan efisien berkat NVMe SSD dan jaringan berlatensi rendah untuk menangani volume data besar. |
| Skalabilitas | Perlu biaya dan waktu ekstra untuk peningkatan kapasitas. | Dapat diintegrasikan dengan cloud dan edge computing secara lebih cepat, fleksibel, dan hemat biaya. |
| Fleksibilitas | Terbatas pada on-premises data center. | Mendukung arsitektur berbasis container dan orkestrasi seperti Kubernetes untuk mengelola workload lebih mudah. |
| Optimalisasi Beban Kerja | Mengandalkan proses sekuensi sehingga kesulitan memproses Big Data. | Dapat menangani beban kerja deep learning, machine learning, dan analitik prediktif secara optimal. |
Apakah Infrastruktur AI Penting untuk Bisnis?
Ketergantungan perusahaan pada AI untuk meningkatkan efisiensi, mendorong inovasi, dan meningkatkan daya saing membuat AI infrastruktur sebagai komponen utama dalam memastikan kelancaran, efisiensi, dan skalabilitas bisnis. Kemampuan pemrosesan data berskala besar membantu bisnis modern membuat keputusan akurat berdasarkan data.
Teknologi ini juga memungkinkan otomatisasi proses bisnis, mulai dari analisis data, customer support, hingga deteksi fraud agar lebih produktif. Seiring dengan pertumbuhan bisnis, AI infrastruktur dapat secara dinamis mengoptimalkan penggunaan sumber daya tanpa melakukan investasi besar pada hardware. Dengan begitu, bisnis dapat lebih hemat dalam mengoptimalkan biaya operasional tanpa perlu mengeluarkan capex besar.
Keuntungan Menggunakan Infrastruktur AI
Berkaca pada penjelasan di atas terkait perbedaan AI infrastruktur dan infrastruktur IT tradisional, teknologi ini memiliki banyak keuntungan yang tidak didapatkan dari solusi lawas. Berikut empat keuntungan utama yang didapatkan perusahaan saat menggunakan AI infrastruktur.
Tingkatkan Skalabilitas dan Fleksibilitas
Jika infrastruktur IT tradisional memerlukan pengadaan dan konfigurasi hardware tambahan saat meningkatkan kapasitas, tidak demikian dengan AI infrastruktur. Teknologi ini menawarkan fleksibilitas lebih tinggi dengan dukungan cloud dan edge computing. Arsitektur berbasis container dan orkestrasi memungkinkan perusahaan dapat mudah menyesuaikan kapasitas komputasi sesuai kebutuhan.
Performa dan Kecepatan Tinggi
AI infrastruktur didukung GPU, TPU, dan akselerator AI lain untuk pemrosesan paralel yang lebih cepat. Model AI juga dapat dilatih agar lebih efisien dan mengurangi waktu saat pengembangan dan deployment algoritma AI. Teknologi penyimpanan berkecepatan tinggi dan jaringan berlatensi rendah dapat mempercepat transfer data untuk kebutuhan real-time analytics.
Keamanan dan Kepatuhan Lebih Baik
Dilengkapi lapisan keamanan lebih ketat, termasuk enkripsi data, Role-Based Access Control (RBAC), dan sistem pendeteksi anomali berbasis AI secara real-time. AI infrastruktur juga membantu perusahaan dalam mematuhi regulasi industri dengan menyediakan audit trail sesuai standar GDPR, HIPAA, atau ISO 27001.
Efisiensi Biaya
Otomatisasi lebih tinggi membuat AI infrastruktur mengurangi ketergantungan pada SDM manual untuk mengelola dan analitik data. Optimasi daya komputasi dan penyimpanan dapat membantu perusahaan mengurangi konsumsi energi dan investasi pada hardware fisik yang mahal, yang berkaitan dengan penghematan biaya operasional.
Baca Juga: Pentingnya Switch: Pengertian, Fungsi, dan Kelebihan untuk Jaringan
Apa Saja yang Dibutuhkan untuk Membangun Dasar Infrastruktur AI?
Untuk membangun AI infrastruktur yang optimal dibutuhkan kombinasi hardware dan software yang dapat menangani beban kerja AI dengan efisiensi tinggi. Menurut SuperMicro, ada dua komponen penting yang dibutuhkan yakni hardware dan software.
Hardware: Mencakup Server AI, Penyimpanan Data, Jaringan, dan Performa Komputasi
Ada sejumlah hardware yang dibutuhkan untuk implementasi AI infrastruktur. Mulai dari High-Performance Computing (HPC) dengan prosesor khusus dan daya komputasi tinggi (termasuk GPU, TPU, Field Programmable Gate Arrays, dan CPU AI-Optimized), storage berkecepatan tinggi (meliputi NVMe SSD, PFS, dan object storage), dan jaringan berkecepatan tinggi yang memiliki latensi rendah dan badwidth tinggi. Beberapa teknologi jaringan yang digunakan dalam AI infrastruktur antara lain InfiniBand dengan latensi ultra-rendah dan bandwidth tinggi, 100GbE atau 200GbE ethernet untuk transfer data dalam jumlah besar dengan cepat, dan Remote Direct Memory Access (RDMA) untuk meningkatkan efisiensi dalam klaster AI.
Software: Mencakup Integrasi AI dengan Cloud/ Hybrid Cloud
Selain hardware, teknologi ini juga memerlukan software untuk mengelola, mengoptimalkan, dan mengorkestrasi sumber daya. Beberapa software tersebut yakni AI frameworks dan libraries (termasuk TensorFlow, PyTorch, API untuk deep learning, dan MXNet untuk mengoptimalkan kecepatan), orkestrasi dan manajemen sumber daya (termasuk kontainer AI Kubernetes dan Docker, Apache Mesos dan SLURM, hingga Ray untuk pemrosesan terdistribusi), serta MLOps atau Machine Learning Operations Tools (MLflow, Kuberflow, dan Weights & BIases).
Bagaimana Mengoptimalkan Bisnis untuk Mendukung AI?
Diperlukan pendekatan strategis agar dapat mengoptimalkan dukungan bisnis untuk AI, mulai dari investasi pada hardware canggih, penerapan teknologi cooling, dan implementasi solusi manajemen infrastruktur berbasis AI. Pertama, pastikan untuk berinvestasi pada hardware berkinerja tinggi yang dapat menangani beban kerja AI yang intensif. Penggunaan hardware yang tepat dapat memastikan kemampuan pemrosesan data bervolume besar secara efisien.
Kebutuhan daya pada chip AI modern membuat pengelolaan panas menjadi tantangan utama. Untuk itu dibutuhkan teknologi pendinginan yang dapat meningkatkan efisiensi operasional yang lebih hemat energi agar kinerja hardware tetap optimal. Pengelolaan AI yang kompleks membutuhkan alat manajemen yang tepat untuk mencegah dan memecahkan masalah di seluruh stack infrastruktur. Solusi ini dapat membantu perusahaan mengurangi downtime, meningkatkan efisiensi operasional, dan memastikan AI infrastruktur dalam kondisi optimal.
Rekomendasi Infrastruktur AI untuk Anda dari MBT
Mega Buana Teknologi (MBT) memberikan rekomendasi NetApp dan Supermicro sebagai solusi AI infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda.
NetApp
NetApp menawarkan solusi yang dapat membantu perusahaan membangun fondasi kuat untuk mengoptimalkan kinerja dan produktivitas inisiatif AI, dengan pengelolaan data yang aman dan efisien. Pendekatan terpadu memungkinkan NetApp membantu perusahaan memecah silo data dan menyederhanakan manajemen, termasuk integrasi yang efisien dan mobilitas data yang mulus.
Kemampuan memproses data lima kali lebih cepat melalui pipeline membuat NetApp menjadi solusi tepat dalam mendukung pembuatan keputusan berbasis data. Proses penyalinan dataset yang dapat diselesaikan dalam hitungan detik dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi downtime. Konfigurasi infrastruktur AI lebih cepat dan mudah hanya dalam waktu 20 menit menggunakan Ansible.
Berikut tiga keunggulan solusi AI infrastruktur NetApp:
- Mobilitas data tanpa hambatan berkat manajemen data yang dioptimalkan untuk AI. Dengan begitu bisnis dapat membuat klasifikasi, pemindahan, dan penyajian data secara instan di seluruh lingkungan hybrid multi-cloud.
- Kinerja maksimal, efisien, dan skalabilitas tinggi berkat kompatibilitas dengan GPU AI yang optimal untuk setiap workload di seluruh lifecycle AI.
- Perlindungan real-time terhadap ancaman siber dan deteksi anomali berkat fitur Autonomous Ransomware Protection yang dapat menelusuri potensi ancaman terhadap data yang akan dijalankan untuk kebutuhan project AI Anda.
Supermicro
Infrastruktur AI Supermicro dirancang untuk memenuhi kebutuhan komputasi intensif dalam aplikasi AI dan deep learning. Supermicro menyediakan beragam sistem untuk berbagai workload AI, termasuk inferensi real-time.
Berikut tiga keunggulan Supermicro:
- Desain modular untuk konfigurasi sistem yang fleksibel sesuai kebutuhan spesifik pengguna. Penyesuaian dan skalabilitas infrastruktur lebih mudah seiring perkembangan kebutuhan AI bisnis.
- Untuk mengatasi tantangan termal pada workload AI yang tinggi, Supermicro menawarkan solusi pendinginan yang efisien untuk memastikan kinerja optimal, sambil mengurangi konsumsi energi dan biaya operasional.
- SuperMicro dapat terintegrasi dengan teknologi terkini, salah satunya GPU NVIDIA yang menawarkan kinerja tinggi dan kompatibiltas dengan aplikasi AI modern.
SuperMicro merupakan solusi AI infrastruktur yang dapat menyediakan hingga 256 GPU dalam satu unit yang dapat diskalakan, sehingga mampu menangani peningkatan kepadatan komputasi. Implementasi liquid cooling dapat mengurangi konsumsi energi hingga 40 persen. SuperMicro dapat mengurangi kompleksitas implementasi berkat desain, integrasi, dan pengujian secara end-to-end.
Mengapa NetApp dan SuperMicro Jadi Pilihan Tepat untuk Anda?
NetApp dan SuperMicro merupakan solusi ideal untuk mendukung infrastruktur AI dalam bisnis Anda. Keduanya dirancang untuk menangani berbagai kebutuhan komputasi AI, termasuk penyimpanan data dalam jumlah besar, pemrosesan yang efisien, serta skalabilitas tinggi guna memastikan kinerja optimal dalam implementasi AI.
Jika NetApp unggul dalam penunjang data management AI yang terkelola dan berbasis software dan hardware, maka SuperMicro memberdayakan infrastruktur komputasi AI/ML yang dapat disesuaikan dan berskala besar.
NetApp dan SuperMicro menawarkan solusi terbaik untuk mendukung bisnis dalam membangun infrastruktur AI yang fleksibel dan skalabel sesuai dengan kebutuhan perusahaan. NetApp berperan sebagai penghubung antara AI di cloud dan on-premises, sementara SuperMicro memungkinkan integrasi on-premises dengan SDS yang telah dioptimalkan untuk lingkungan cloud.
Dapatkan Infrastruktur AI Terbaik dari MBT
Mega Buana Teknologi sebagai bagian dari CTI Group menawarkan layanan AI infrastruktur terbaik untuk membantu Anda mengadopsi kecanggihan teknologi NetApp dan SuperMicro dengan lancar. Didukung tim profesional, Mega Buana Teknologi dapat mengoptimalkan operasional, menghemat biaya, dan meningkatkan produktivitas bisnis Anda.
Hubungi kami sekarang untuk solusi AI infrastruktur terbaik sesuai dengan kebutuhan unik bisnis Anda.
Penulis: Ervina Anggraini – Content Writer CTI Group
