AI Server: Pengertian, Arsitektur, Spesifikasi, dan Cara Memilihnya

Artificial Intelligence (AI) membutuhkan infrastruktur komputasi yang mampu menangani workload seperti AI training, inference, machine learning, deep learning, generative AI, dan high performance computing (HPC). Untuk kebutuhan tersebut, perusahaan dapat menggunakan AI server, yaitu server yang dirancang dengan kombinasi compute, memory, storage, accelerator, dan networking yang sesuai untuk workload AI.

Berbeda dari server general-purpose, AI server dapat menggunakan GPU atau accelerator lain untuk mempercepat pemrosesan paralel. Karena konfigurasi setiap workload berbeda, pemilihan AI server perlu mempertimbangkan jenis workload, kebutuhan GPU dan VRAM, CPU, RAM, storage, network, power, cooling, serta scalability.

Apa Itu AI Server?

AI server adalah server yang dirancang atau dioptimalkan untuk menjalankan workload artificial intelligence seperti training, inference, machine learning, deep learning, dan generative AI. AI server umumnya menggabungkan CPU dengan GPU atau AI accelerator untuk menangani komputasi paralel dalam jumlah besar.

AI server dapat digunakan sebagai bagian dari infrastruktur on-premise, data center, cloud, maupun hybrid. Dalam implementasinya, konfigurasi server perlu disesuaikan dengan workload karena kebutuhan AI training, inference, dan HPC tidak selalu sama.

AI Server vs Server Biasa

Server biasa atau general-purpose server dirancang untuk menjalankan berbagai workload seperti aplikasi bisnis, database, web hosting, file services, dan virtualisasi.

Sementara itu, AI server dioptimalkan untuk workload yang membutuhkan parallel computing dan data processing dalam skala besar. Perbedaan utamanya dapat dilihat dari penggunaan accelerator, kapasitas memory, storage throughput, networking, serta kebutuhan power dan cooling.

AI Server vs GPU Server

GPU server adalah server yang menggunakan satu atau lebih GPU sebagai accelerator. Sementara itu, AI server merupakan istilah yang lebih luas untuk server yang dioptimalkan bagi workload AI.

Dengan demikian, GPU server dapat menjadi bagian dari AI infrastructure, tetapi AI server tidak sekadar ditentukan oleh keberadaan GPU. CPU, memory, storage, networking, interconnect, power, cooling, dan software ecosystem juga menentukan kemampuan sistem dalam menjalankan workload AI.

Baca Juga: GPU Server: Fungsi, Jenis, Spesifikasi, dan Cara Memilihnya

Untuk Apa AI Server Digunakan?

AI server digunakan ketika perusahaan membutuhkan infrastruktur untuk workload yang membutuhkan komputasi paralel, pemrosesan dataset besar, atau deployment model AI.

AI Training

AI training merupakan proses melatih model menggunakan dataset agar model dapat mengenali pola dan menghasilkan prediksi. Proses ini dapat membutuhkan kemampuan komputasi tinggi, terutama untuk model deep learning dengan dataset besar.

AI server untuk training umumnya membutuhkan GPU atau accelerator dengan kemampuan komputasi dan VRAM yang memadai. Untuk training terdistribusi, high-speed networking dan GPU interconnect juga menjadi pertimbangan.

AI Inference

AI inference adalah proses menjalankan model AI yang telah dilatih untuk menghasilkan prediksi atau output berdasarkan input.

Kebutuhan server inference dapat berbeda dari training. Selain kemampuan komputasi, perusahaan perlu memperhatikan latency, throughput, concurrent requests, memory, dan availability.

Machine Learning & Deep Learning

AI server dapat digunakan untuk mengembangkan dan menjalankan machine learning serta deep learning. GPU acceleration membantu workload yang dapat diproses secara paralel, seperti operasi matematika dalam neural network.

Generative AI

Generative AI membutuhkan infrastruktur dengan kemampuan komputasi dan memory yang sesuai dengan ukuran model serta kebutuhan inference atau training. AI server dapat digunakan untuk pengembangan, fine-tuning, maupun deployment model generative AI.

High Performance Computing

GPU-accelerated AI server juga dapat digunakan untuk HPC yang membutuhkan parallel processing, seperti simulasi, scientific computing, data analytics, dan computational modeling.

Infrastruktur Data Center Modern

AI server merupakan salah satu komponen dalam infrastruktur data center yang mendukung workload AI. Implementasinya perlu mempertimbangkan hubungan antara compute, storage, networking, power, cooling, dan management.

Karena AI workload dapat meningkatkan kebutuhan compute density dan power density, kesiapan data center juga perlu dievaluasi sebelum deployment.

Baca Juga: Arsitektur Data Center Modern: Komponen dan Cara Kerjanya

Bagaimana Cara Kerja AI Server?

Secara sederhana, alur kerja AI server dapat digambarkan sebagai berikut:

Data → Storage → RAM → CPU → GPU/Accelerator → AI Framework → Model → Output

Data atau dataset disimpan pada storage dan dimuat ke memory ketika dibutuhkan oleh aplikasi. CPU menangani general-purpose processing dan koordinasi workload, kemudian bagian komputasi yang sesuai dapat diproses oleh GPU atau AI accelerator.

Framework seperti TensorFlow atau PyTorch kemudian digunakan untuk menjalankan model AI. Hasil pemrosesan dikembalikan kepada aplikasi sebagai output, misalnya prediksi, klasifikasi, rekomendasi, atau respons dari model generative AI.

Pada lingkungan multi-GPU atau multi-server, komunikasi antarkomponen menjadi semakin penting sehingga GPU interconnect dan high-speed networking dapat memengaruhi performa keseluruhan sistem.

Apa Saja Komponen dalam Arsitektur AI Server?

GPU / AI Accelerator

GPU merupakan accelerator yang banyak digunakan untuk AI karena mampu menjalankan operasi secara paralel. Pemilihan GPU perlu mempertimbangkan compute performance, VRAM, jumlah GPU, dan kebutuhan workload.

AI server juga dapat menggunakan accelerator lain sesuai arsitektur dan software ecosystem yang digunakan.

CPU

CPU menangani general-purpose processing, koordinasi workload, dan proses yang tidak dijalankan oleh GPU. CPU perlu memiliki kemampuan yang seimbang dengan accelerator agar tidak menjadi bottleneck.

RAM

RAM digunakan untuk menyimpan data dan aplikasi yang sedang diproses oleh sistem. Dataset dan workload AI yang besar dapat membutuhkan kapasitas RAM yang lebih tinggi.

GPU Memory / VRAM

VRAM merupakan memory yang tersedia pada GPU untuk menyimpan data dan workload yang sedang diproses. Kapasitas VRAM menjadi salah satu faktor penting ketika menjalankan model AI berukuran besar.

NVMe Storage

NVMe SSD dapat digunakan untuk menyediakan storage dengan latency rendah dan throughput tinggi. Hal ini relevan ketika server harus membaca dan menulis dataset berukuran besar secara intensif.

High-Speed Network

Networking dibutuhkan untuk menghubungkan AI server dengan storage, aplikasi, user, maupun server AI lainnya. Pada distributed AI workload, bandwidth dan latency jaringan dapat memengaruhi waktu pemrosesan.

GPU Interconnect

Pada konfigurasi multi-GPU, interconnect memungkinkan komunikasi data antargPU dengan lebih efisien. Teknologi yang digunakan bergantung pada platform dan GPU yang dipilih.

Power & Cooling

AI server dengan konfigurasi GPU berkapasitas tinggi dapat membutuhkan power dan cooling yang lebih besar. Karena itu, kapasitas PSU, rack power, airflow, dan teknologi cooling perlu diperhitungkan dalam deployment.

Apa Spesifikasi AI Server yang Perlu Diperhatikan?

Sebelum membeli AI server, beberapa spesifikasi berikut perlu dievaluasi:

Tidak ada satu konfigurasi AI server yang cocok untuk seluruh perusahaan. Spesifikasi harus mengikuti workload yang akan dijalankan.

Bagaimana Cara Memilih AI Server untuk Perusahaan?

Gunakan beberapa langkah berikut untuk menentukan konfigurasi yang sesuai.

1. Identifikasi AI Workload

Tentukan apakah server digunakan untuk:

• AI training;
• inference;
• fine-tuning;
• generative AI;
• machine learning;
• deep learning; atau
• HPC.

2. Tentukan Kebutuhan GPU

Tentukan jumlah GPU, jenis GPU, kapasitas VRAM, serta kebutuhan GPU interconnect berdasarkan workload.

3. Sesuaikan CPU dan RAM

Pastikan CPU dan RAM mampu mendukung workload tanpa menciptakan bottleneck pada GPU.

4. Evaluasi Storage

Pertimbangkan ukuran dataset, model, kapasitas storage, throughput, dan kebutuhan read/write.

5. Evaluasi Network

Untuk workload terdistribusi, perhatikan bandwidth, latency, dan kebutuhan komunikasi antarserver.

6. Hitung Kebutuhan Power dan Cooling

Periksa apakah data center memiliki kapasitas listrik dan cooling yang sesuai dengan konfigurasi server.

7. Pertimbangkan Scalability

Pilih konfigurasi yang memungkinkan perusahaan melakukan ekspansi compute, GPU, memory, storage, atau network ketika workload bertambah.

8. Tentukan Deployment

Perusahaan dapat mempertimbangkan deployment on-premise, cloud, atau hybrid berdasarkan kebutuhan kontrol, scalability, security, dan model operasional.

Rekomendasi AI Server untuk Enterprise dari Dell

Dell menyediakan lini PowerEdge AI Servers yang dioptimalkan untuk acceleration dan workload seperti artificial intelligence, generative AI, serta high performance computing. Dell juga menyediakan berbagai konfigurasi GPU dan pilihan server untuk menyesuaikan kebutuhan workload enterprise.

Beberapa contoh platform PowerEdge yang relevan untuk workload AI antara lain:

Dell PowerEdge XE Series

PowerEdge XE merupakan lini accelerated compute yang ditujukan untuk workload AI dan HPC. Dell mencantumkan PowerEdge XE9780L untuk AI training, large-scale inference, dan HPC dengan konfigurasi hingga 8 NVIDIA HGX B300, sementara PowerEdge XE9785 ditujukan untuk workload serupa dengan konfigurasi hingga 8 AMD MI355X.

Dell PowerEdge R770

PowerEdge R770 merupakan enterprise rack server yang dapat digunakan untuk high-performance computing, cloud infrastructure, big data analytics, dan AI inference, dengan dukungan konfigurasi GPU.

Pemilihan model tetap perlu disesuaikan dengan kebutuhan GPU, workload, kapasitas memory, storage, serta kebutuhan deployment perusahaan.

Rekomendasi AI Server untuk Enterprise dari ZTE

ZTE menyediakan portofolio server enterprise yang dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan data center dan workload komputasi. Untuk kebutuhan AI, pemilihan server perlu disesuaikan dengan konfigurasi GPU, CPU, memory, storage, networking, serta kebutuhan power dan cooling.

Untuk workload AI yang membutuhkan GPU acceleration dan compute density tinggi, perusahaan dapat mempertimbangkan konfigurasi GPU server ZTE yang sesuai dengan kebutuhan training maupun inference. Portofolio GPU server ZTE terbagi menjadi dua kategori, yaitu Card Insertion GPU Server dan Modular GPU Server.

Dalam proses sizing, faktor seperti jumlah GPU, kapasitas VRAM, CPU, RAM, storage, network, serta kemampuan ekspansi perlu diperiksa terlebih dahulu agar konfigurasi server sesuai dengan workload AI yang akan dijalankan.

Dapatkan AI Server dan Enterprise AI Infrastructure dari Phintraco Technology

Implementasi AI membutuhkan lebih dari sekadar GPU. Perusahaan perlu memastikan AI server, storage, networking, power, cooling, dan data center dapat bekerja sebagai satu infrastruktur.

Phintraco Technology menyediakan solusi enterprise server dari Dell dan ZTE serta dapat membantu perusahaan menentukan infrastruktur berdasarkan kebutuhan workload AI.

Proses pemilihan dapat dimulai dari workload assessment, server sizing, pemilihan konfigurasi, penyediaan hardware, hingga integrasi infrastruktur. Dengan pendekatan tersebut, perusahaan dapat menentukan AI server berdasarkan kebutuhan komputasi aktual, bukan hanya berdasarkan spesifikasi hardware tertinggi.

Jika perusahaan membutuhkan AI server untuk AI training, inference, generative AI, machine learning, atau HPC, hubungi Phintraco Technology melalui WhatsApp atau email ke marketing@phintraco.com untuk mendiskusikan kebutuhan dan konfigurasi enterprise AI infrastructure yang sesuai.

Editor: Irnadia Fardila