Kebutuhan akan AI ready infrastructure kini meningkat seiring penerapan AI dalam berbagai aktivitas bisnis. Infrastruktur yang tepat membantu perusahaan menjalankan pemrosesan data dan aplikasi AI secara optimal.

Implementasi AI membutuhkan sumber daya komputasi, penyimpanan, dan jaringan yang memadai. Infrastruktur konvensional belum tentu mampu memenuhi kebutuhan tersebut. Karena itu, perusahaan perlu mempersiapkan fondasi teknologi yang fleksibel dan skalabel. Artikel ini akan membahas infrastruktur untuk AI dan berbagai aspek di dalamnya.

Apa Itu AI Ready Infrastructure dan Mengapa Penting bagi Perusahaan?

AI ready infrastructure adalah fondasi teknologi untuk mendukung pengembangan dan penerapan aplikasi AI. Infrastruktur ini menggabungkan perangkat keras, perangkat lunak, jaringan, dan sistem penyimpanan.

Kebutuhannya sedikit berbeda dari infrastruktur IT konvensional. AI membutuhkan pemrosesan paralel, kapasitas data besar, dan akses penyimpanan berkecepatan tinggi. Kebutuhan tersebut berlaku untuk pelatihan model (training) maupun penggunaannya (inference).

Penerapan infrastruktur AI membantu perusahaan mengelola kebutuhan komputasi tersebut. Perusahaan juga dapat meningkatkan skalabilitas dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

Sebuah AI data center solution umumnya mengintegrasikan berbagai komponen untuk mendukung beban kerja AI. Pendekatan ini membantu perusahaan mempersiapkan infrastruktur sesuai skala dan kebutuhan aplikasi.

Baca Juga: AI Ready Data Center: Evolusi Data Center Khusus untuk AI

Komponen Apa Saja yang Dibutuhkan untuk Membangun AI-Ready Data Center?

Data center siap AI membutuhkan beberapa komponen yang saling terintegrasi. Setiap komponen harus mampu mendukung kebutuhan pemrosesan secara berkelanjutan. Berikut adalah komponen-komponen tersebut:

High-Performance Computing

AI membutuhkan CPU untuk pemrosesan umum dan GPU untuk komputasi paralel. GPU membantu mempercepat pelatihan model dan proses inference. Kapasitas memori juga perlu disesuaikan dengan ukuran model.

Baca Juga: High Performance Computing: Kebutuhan Komputasi Masa Depan

High-Performance Storage

Storage perlu menyediakan kapasitas besar dan akses data berkecepatan tinggi. Data pelatihan dapat berupa teks, gambar, video, dan informasi lainnya. Performa penyimpanan yang memadai membantu mengurangi hambatan pemrosesan.

High-Bandwidth Network

Jaringan membutuhkan bandwidth tinggi dan latensi rendah. Infrastruktur ini menghubungkan server komputasi, storage, dan perangkat lainnya. Transfer data yang lancar membantu menjaga efisiensi pemrosesan AI.

Infrastruktur Kelistrikan dan Pendinginan

Perangkat komputasi berkinerja tinggi membutuhkan pasokan listrik yang stabil. Sistem UPS dan distribusi daya juga perlu diperhitungkan. Pendinginan harus mampu menangani panas dari perangkat dengan kepadatan tinggi.

Software dan Orchestration

Platform perangkat lunak membantu mengatur sumber daya dan lingkungan aplikasi. Teknologi containerization, Kubernetes, dan MLOps dapat mendukung pengembangan model. Pengelolaan data juga diperlukan untuk menjaga konsistensi input AI.

Bagaimana AI Workload Management Mengoptimalkan Penggunaan Sumber Daya Infrastruktur?

AI workload management mengatur distribusi dan penggunaan sumber daya komputasi. Tujuannya adalah untuk menjaga performa sekaligus mengurangi pemborosan kapasitas.

Pertama, perusahaan perlu membedakan kebutuhan training dan inference. Pelatihan model membutuhkan komputasi intensif dalam periode tertentu. Sebaliknya, inference membutuhkan respons yang konsisten ketika model digunakan.

Selanjutnya, sistem workload scheduling membantu mengatur prioritas pekerjaan. Sumber daya CPU, GPU, dan memori dapat dialokasikan sesuai kebutuhan. Pengaturan ini membantu mengurangi antrean dan persaingan sumber daya.

Penggunaan server virtualization juga dapat mendukung alokasi sumber daya yang fleksibel. Beberapa lingkungan komputasi dapat berjalan pada infrastruktur fisik bersama. Namun, implementasinya perlu memperhatikan kompatibilitas akselerator dan kebutuhan performa AI.

Pemantauan utilisasi GPU, CPU, storage, dan jaringan juga penting. Data tersebut membantu tim menemukan hambatan pemrosesan. Hasilnya dapat digunakan untuk menyesuaikan alokasi dan kapasitas infrastruktur.

Baca Juga: Data Center Capacity Planning: Strategi Optimalisasi Server

Bagaimana Cara Mempersiapkan AI Ready Infrastructure di Lingkungan Perusahaan?

Persiapan infrastruktur perlu mengikuti kebutuhan dan prioritas bisnis. Perusahaan dapat memulainya melalui beberapa tahapan berikut:

Identifikasi Kebutuhan AI

Tentukan tujuan penerapan AI, seperti analisis prediktif atau otomatisasi. Identifikasi kebutuhan data, jumlah pengguna, dan skala pemrosesan. Langkah ini membantu menentukan spesifikasi infrastruktur.

Evaluasi Infrastruktur yang Tersedia

Audit kapasitas server, storage, jaringan, listrik, dan pendinginan. Periksa pula kompatibilitas perangkat dengan kebutuhan aplikasi AI. Identifikasi komponen yang perlu ditingkatkan atau diganti.

Susun Arsitektur dan Roadmap

Tentukan kebutuhan lingkungan on-premise, cloud, atau kombinasi keduanya. Susun prioritas investasi berdasarkan kebutuhan komputasi dan keamanan. Pengembangan modular dapat membantu perusahaan meningkatkan kapasitas secara bertahap.

Siapkan Tata Kelola dan Keamanan Data

Terapkan klasifikasi data dan kontrol akses berdasarkan sensitivitas. Pastikan data pelatihan memiliki kualitas yang memadai. Siapkan juga mekanisme pencadangan dan pemulihan data.

Lakukan Pilot dan Evaluasi

Mulai implementasi melalui proyek AI berskala terbatas. Uji performa, kompatibilitas, dan penggunaan sumber daya. Evaluasi hasilnya sebelum memperluas infrastruktur ke kebutuhan lainnya.

Persiapkan AI Ready Infrastructure Anda dengan Data Center Virtualization dari Phintraco Technology!

Kesiapan AI membutuhkan infrastruktur yang fleksibel dan mudah dikelola. Virtualisasi membantu perusahaan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya fisik. Pendekatan ini juga mendukung pengelolaan lingkungan komputasi secara terpusat.

Phintraco Technology menyediakan Data Center Virtualization Solution yang dapat mendukung virtualisasi server, storage, dan jaringan. Solusi kami juga mendukung resource pooling, pengelolaan full-stack, dan intelligent O&M. Dukungan migrasi juga membantu perusahaan melakukan transisi infrastruktur.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila