OPINI: Melampaui Pusat Data, Mengapa Komputasi AI di Indonesia Harus Terdistribusi?
LIPUTAN6.
Indonesia berkembang pesat untuk menerapkan AI, lebih banyak organisasi, sumber daya manusia, pendidikan, perlindungan dunia maya, perlindungan dunia maya, perlindungan dunia maya dan lebih banyak lagi dalam operasi sehari -hari dan AI inovasi.
Sama seperti revolusi industri sebelumnya yang dikelola oleh uap, air dan kapasitas listrik, kebangkitan periode AI akan didaftarkan dengan berbagai macam yang menyimpan dan memproses data.
Untuk menyajikan UE di mana -mana, tergantung pada ketersediaan dan efisiensi kapasitas perhitungan. Sangat penting untuk memastikan bahwa jaringan infrastruktur perhitungan tersedia.
Tidak diragukan lagi pusat informasi adalah Het Hart atau inti dari revolusi AI. Aplikasi AI generatif (gen AI) membutuhkan pendidikan data yang sangat besar berdasarkan model bahasa besar (LLS).
Ini membutuhkan pemrosesan intensif, ratusan ribu bagian pemrosesan pusat (CPU), bagian pemrosesan grafis (GPU), akselerator dan jaringan komputer komputer.
Di Asia Tenggara di Indonesia, dua pusat data siap-AI terbesar di Asia Tenggara, dengan rencana untuk meningkatkan kapasitas sebesar 270 persen.
Meskipun sangat penting, pusat informasi gudang tergantung pada pemeliharaan dan distribusi pasokan air dan distribusi suatu negara, tidak mungkin untuk bertemu di suatu tempat atau tinggal rendah dan persyaratan Lattenzi.
Siklus AI membutuhkan kapasitas perhitungan yang dilengkapi dengan informasi eksternal, PC dan perangkat, yang merupakan tiga penyebab utama: Ekonomi Pertama: Pusat Informasi atau Awan bisa sangat mahal untuk mengelola segala sesuatu yang terkait dengan AI. Untuk memiliki diri Anda sendiri, sewa pusat data atau percayai layanan cloud untuk berlangganan; Investasi, operasi, dan kompleksitas dapat berada di luar tangan banyak organisasi. Kedua, ini adalah jarak fisik: pusat data akan menunda pusat data, sehingga tidak ideal untuk aplikasi yang rentan seperti kendaraan otonom. Akhirnya, aturan yang berlaku datang: semua organisasi atau negara tidak setuju untuk menyimpan informasi dari organisasi atau negara untuk masalah keamanan. Di Indonesia, misalnya, setiap penyedia sistem elektronik harus mengelola sistem dan informasi elektronik di Indonesia.
Itulah sebabnya perhitungan AI harus didistribusikan pada berbagai sumber perhitungan untuk berbagai kasus untuk menggunakan AI, perhitungan AI harus didistribusikan di lokasi dan perangkat yang berbeda. Perhitungan menjadi lebih kuat dan lebih efisien, mengapa Anda benar -benar meningkatkan model bahasa yang lebih kecil di pusat data atau di cloud jika Anda dapat melakukannya langsung di komputer Anda?
PC saat ini berada di titik balik dengan keberadaan PC AI. CPU, GPU, dan bagian pemrosesan saraf (NPU) – produktivitas, kreativitas, permainan dan lebih banyak lagi sekarang dapat ditingkatkan dalam kombinasi dengan AI, dengan efisiensi yang luar biasa.
Jadi pertimbangkan berapa banyak jumlah instruksi di PowerPoint dapat membantu Anda memvisualisasikan visualisasi yang luar biasa dalam beberapa detik.
Beberapa orang mungkin mengatakan mereka melakukannya melalui browser di laptop dalam tiga tahun. Dimungkinkan, tetapi komputer yang lebih tua menggunakan lebih banyak energi, semakin banyak energi antara cloud dan PC dan ini akan sulit antara PC atau tanpa PC atau PC yang tidak dapat ditinggalkan oleh lokasi atau negara Anda.
Masalah -masalah ini bahkan lebih besar di lingkungan perusahaan. Lebih banyak karyawan menggunakan aplikasi AI dalam pekerjaan sehari -hari; Semakin banyak perusahaan harus menyiapkan atau meningkatkan model AI dengan data real estat; Perlu dicatat bahwa banyak program bisnis seperti program manajemen basis data memiliki model lisensi yang membayar biaya perusahaan CPU di cloud, yang digunakan untuk menggunakan aplikasi tersebut.
Dengan PC AI, perangkat ini lebih baik menggunakan sumber perangkat keras yang dapat mengoptimalkan jalannya beban bisnis AI.
Banyak aplikasi AI dari perusahaan aktif di banyak aplikasi AI secara langsung di PC karyawan, seberapa cepat dan lebih ekonomis. Potensi, peningkatan efisiensi dan produktivitas untuk menurunkan biaya operasi dapat menghasilkan manfaat bisnis yang cukup besar dari waktu ke waktu.
Ai -a memiliki ‘edge’
Selain pusat data dan AI PC, AI akan pergi ke lebih banyak “orang luar”. EDGE termasuk penerapan perangkat untuk Internet (IoT), kendaraan otonom dan kota -kota cerdas yang akan melengkapi pengalaman sehari -hari telur.
Perhitungan untuk bagian luar mensyaratkan bahwa data diproduksi alih -alih mempercayai pusat data terpusat, atau bahwa data diproses di tepi jaringan.
Kebutuhan untuk perhitungan eksternal sangat penting di era AI. Dengan yang pertama Anda dapat memproses sesuatu yang sangat penting dalam waktu nyata ketika suatu keputusan dapat mempengaruhi keamanan dalam beberapa detik.
Bagi yang lain, pengembangan data, ‘blokade’ dalam jaringan, mengurangi biaya transfer data dan meminimalkan informasi sensitif selama pengiriman, meningkatkan keamanan dengan meningkatkan keamanan dengan meningkatkan keamanan.
Akhirnya, ketika koneksi internet rusak, perhitungan eksternal akan memastikan bahwa aplikasi penting dapat tetap sangat penting bagi industri kesehatan.
Penggunaan UE, yang menggunakan model pembelajaran mesin, dilatih untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan perekaman informasi baru yang disebut inferensi.
Berbeda dengan sesi pelatihan yang membutuhkan lebih banyak infrastruktur komputer, hasilnya dapat diimplementasikan dengan lebih mudah dengan server perhitungan umum, yang merupakan konsumsi daya tertinggi dan kenyamanan kelangsungan hidup di berbagai lingkungan di berbagai lingkungan, konsumsi energi dan kenyamanan yang lebih rendah.
IDC bahkan memperkirakan bahwa 75% dari informasi yang diproduksi di dunia pada tahun 2025 di pusat -pusat informasi tradisional atau di awan, tetapi tidak akan diproses.
Penting untuk diketahui bahwa itu tidak akan lagi menjadi UE dan komputer, tetapi beban kerja yang paling penting juga akan hidup dalam proses infertilitas.
Pikirkan tentang berapa banyak orang yang menggunakan maskapai “menggunakan” dalam “penggunaan” maskapai “. Ini akan bertahan terakhir kali di masa depan, ini akan membantu perusahaan untuk mengetahui infrastruktur perhitungan yang tepat di masa depan.
Masalahnya bukan tentang apakah perhitungan apakah CPU lebih penting daripada GPU, yang lebih penting di pusat data, pusat data. Ini terdiri dari menggunakan alat yang tepat untuk pekerjaan yang baik.
AI itu kompleks dan penggunaannya tergantung pada pekerjaan, memiliki banyak persyaratan perhitungan yang berbeda, termasuk AI, pengalaman pengguna, pertimbangan operasional, biaya, aturan pemerintah dan lainnya.
Atas dasar yang berlanjut, kita harus memikirkan infrastruktur yang paling cocok untuk mematuhi AI, untuk memenuhi persyaratan perhitungan Indonesia.
Analogi alat ini sebanding dengan pengiriman daya perhitungan, yang membutuhkan lebih dari gudang, tetapi juga reservoir atau reservoir, dan banyak lagi, serta jaringan infrastruktur yang berbeda.
Penting untuk diingat bahwa tidak ada “kecocokan satu dimensi”, termasuk efektivitas, keamanan dan keberlanjutan, termasuk “kepatuhan satu dimensi”, serta ‘tidak ada pengukuran’ untuk perhitungan AI selama periode AI.