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

Kebutuhan komputasi berperforma tinggi terus meningkat seiring penggunaan artificial intelligence (AI), machine learning, deep learning, high performance computing (HPC), data analytics, hingga 3D rendering. Workload tersebut membutuhkan kemampuan pemrosesan data secara cepat dan paralel yang tidak selalu optimal jika hanya mengandalkan CPU.

Di sinilah GPU server berperan. GPU server merupakan server yang dilengkapi satu atau lebih GPU untuk mempercepat workload yang membutuhkan parallel processing dalam jumlah besar. Namun, tidak semua GPU server memiliki konfigurasi yang sama. Jumlah GPU, VRAM, CPU, RAM, storage, network, hingga kebutuhan power dan cooling perlu disesuaikan dengan workload perusahaan.

Lantas, apa fungsi GPU server, apa perbedaannya dengan CPU server, dan bagaimana cara memilihnya untuk kebutuhan enterprise?

Apa Itu GPU Server?

GPU server adalah server yang dilengkapi satu atau lebih Graphics Processing Unit (GPU) sebagai accelerator untuk menjalankan workload yang membutuhkan pemrosesan data secara paralel. Berbeda dengan server konvensional yang terutama mengandalkan CPU, GPU server mengombinasikan CPU dan GPU untuk menangani workload tertentu secara lebih efisien.

GPU pada awalnya banyak digunakan untuk pemrosesan grafis, seperti rendering gambar, video, animasi, dan visualisasi 3D. Namun, arsitektur GPU yang memiliki banyak processing core juga membuatnya sesuai untuk workload yang dapat diproses secara paralel, termasuk AI, machine learning, deep learning, dan HPC.

Apa Fungsi GPU Server?

GPU server digunakan ketika workload membutuhkan kemampuan parallel computing yang tinggi. Beberapa penggunaannya antara lain:

AI dan Machine Learning

GPU server dapat digunakan untuk mempercepat proses training dan inference model AI. Kemampuan GPU dalam menjalankan banyak operasi secara paralel membuatnya sesuai untuk workload machine learning dan deep learning.

AI Training dan AI Inference

Dalam AI training, GPU membantu memproses dataset dan melakukan perhitungan yang diperlukan untuk melatih model.

Sementara itu, AI inference menggunakan model yang telah dilatih untuk menghasilkan prediksi atau respons berdasarkan input yang diberikan.

Kebutuhan GPU untuk training dan inference dapat berbeda sehingga pemilihan server perlu disesuaikan dengan workload.

High Performance Computing

GPU server dapat digunakan untuk HPC yang membutuhkan pemrosesan komputasi dalam jumlah besar, seperti simulasi, scientific computing, dan analisis kompleks.

Data Analytics

GPU dapat mempercepat workload analytics tertentu yang dapat diproses secara paralel, terutama ketika perusahaan harus mengolah dataset berukuran besar.

3D Rendering dan Visual Computing

GPU server juga dapat digunakan untuk rendering 3D, visualisasi, simulasi, video processing, dan workload grafis lainnya.

Virtual GPU dan Virtual Desktop Infrastructure

GPU dapat dialokasikan ke beberapa environment virtual melalui teknologi GPU virtualization. Pendekatan ini dapat digunakan untuk kebutuhan Virtual Desktop Infrastructure (VDI) dan workload yang membutuhkan graphical acceleration.

Baca Juga: AI Server: Elemen Pendukung untuk Komputasi AI

Bagaimana Cara Kerja GPU Server?

Secara sederhana, GPU server bekerja dengan membagi workload antara CPU dan GPU berdasarkan karakteristik pemrosesannya.

Alurnya dapat digambarkan sebagai berikut:

Application → CPU → GPU Accelerator → Parallel Processing → Output

CPU menangani general-purpose processing dan mengatur workload, sementara GPU mengambil bagian workload yang dapat diproses secara paralel.

Misalnya, aplikasi AI membutuhkan perhitungan dalam jumlah besar. Data dan instruksi yang relevan dapat diteruskan ke GPU. GPU kemudian menjalankan banyak operasi secara bersamaan menggunakan processing core yang tersedia.

Setelah proses selesai, hasilnya dikembalikan kepada aplikasi atau CPU untuk digunakan pada tahap berikutnya.

Karena itu, GPU server tidak berarti seluruh proses komputasi dipindahkan ke GPU. CPU dan GPU bekerja sebagai complementary processing resources untuk menghasilkan performa yang sesuai dengan karakteristik workload.

Apa Perbedaan GPU Server dan CPU Server?

GPU server dan CPU server memiliki karakteristik serta penggunaan yang berbeda.

GPU server bukan pengganti CPU server untuk semua workload. Perusahaan sebaiknya menggunakan GPU server ketika aplikasi atau workload memang dapat memperoleh manfaat dari GPU acceleration.

Jenis-Jenis GPU Server

GPU server dapat dikategorikan berdasarkan jumlah GPU maupun model deployment yang digunakan.

Single-GPU Server

Single-GPU server menggunakan satu GPU accelerator. Konfigurasi ini dapat digunakan untuk workload dengan kebutuhan GPU yang relatif lebih rendah, seperti beberapa workload machine learning, rendering, dan data processing.

Multi-GPU Server

Multi-GPU server memiliki dua atau lebih GPU dalam satu sistem. Konfigurasi ini lebih sesuai untuk workload yang membutuhkan kapasitas komputasi GPU lebih tinggi, seperti AI training, deep learning, HPC, dan rendering kompleks.

GPU Server untuk AI

GPU server untuk AI dirancang untuk mendukung workload seperti model training, inference, deep learning, dan generative AI. Kebutuhan GPU, VRAM, CPU, RAM, storage, serta interconnect perlu disesuaikan dengan model dan workload yang digunakan.

Cloud GPU Server

GPU server cloud memungkinkan perusahaan mengakses resource GPU melalui cloud tanpa harus memiliki seluruh hardware secara on-premise.

Model ini dapat dipertimbangkan ketika kebutuhan GPU bersifat fluktuatif atau perusahaan ingin meningkatkan kapasitas komputasi tanpa melakukan investasi hardware di awal.

Virtual GPU Server

Virtual GPU server menggunakan teknologi virtualisasi untuk memungkinkan resource GPU digunakan oleh beberapa virtual machine atau user sesuai konfigurasi yang tersedia.

Model ini dapat digunakan untuk VDI dan workload yang membutuhkan GPU acceleration secara terisolasi.

Baca Juga: Virtualisasi Server: Teknologi Masa Depan Data Center

Spesifikasi GPU Server yang Perlu Diperhatikan

Memilih GPU server tidak cukup hanya dengan melihat jumlah GPU. Beberapa komponen berikut perlu diperhatikan.

Jumlah dan Jenis GPU

Jumlah GPU menentukan kapasitas acceleration yang tersedia, tetapi jenis GPU juga penting karena setiap GPU memiliki kemampuan komputasi dan memory yang berbeda.

Pilih GPU berdasarkan workload, bukan sekadar jumlah GPU terbesar.

VRAM

Video RAM (VRAM) digunakan GPU untuk menyimpan data yang sedang diproses. Workload AI dengan model atau dataset besar dapat membutuhkan kapasitas VRAM yang lebih tinggi.

GPU Interconnect

Untuk konfigurasi multi-GPU, teknologi interconnect dapat memengaruhi komunikasi antargPU. Karena itu, perusahaan perlu mempertimbangkan dukungan interconnect sesuai GPU dan workload yang digunakan.

Processor

GPU server tetap membutuhkan CPU untuk general-purpose processing dan mengatur workload. CPU harus memiliki kapasitas yang seimbang dengan jumlah dan kemampuan GPU.

RAM

RAM digunakan untuk menjalankan operating system, aplikasi, dan menyimpan data yang perlu diproses sebelum diteruskan ke GPU.

Storage

Storage perlu disesuaikan dengan ukuran dataset, model AI, aplikasi, serta kebutuhan read/write workload. SSD atau NVMe dapat dipertimbangkan untuk workload yang membutuhkan performa storage tinggi.

Network

GPU server dalam environment enterprise dapat menghasilkan traffic data yang besar. Oleh karena itu, bandwidth dan network interface perlu disesuaikan dengan kebutuhan workload serta infrastruktur data center.

Power Supply dan Cooling

GPU dapat menghasilkan konsumsi daya dan panas yang tinggi. Pastikan server memiliki power supply dan cooling system yang sesuai dengan konfigurasi GPU yang digunakan.

Spesifikasi komponen hardware di atas sangat mempengaruhi GPU server cost. Oleh karena itu, harga GPU server sebaiknya ditentukan setelah kebutuhan workload dan konfigurasi server diketahui.

Untuk kebutuhan enterprise, melakukan sizing terlebih dahulu dapat membantu perusahaan menghindari pembelian GPU server dengan spesifikasi yang terlalu rendah maupun terlalu tinggi.

Kapan Perusahaan Membutuhkan GPU Server?

GPU server dapat dipertimbangkan ketika perusahaan memiliki workload yang membutuhkan parallel processing dan GPU acceleration.

Beberapa kondisi yang menunjukkan kebutuhan tersebut antara lain:

• perusahaan mengembangkan atau menjalankan model AI;
• proses AI training membutuhkan waktu pemrosesan tinggi;
• perusahaan menjalankan AI inference dalam skala besar;
• workload HPC membutuhkan parallel computing;
• perusahaan melakukan 3D rendering atau visualisasi;
• data analytics membutuhkan GPU acceleration;
• perusahaan membutuhkan GPU untuk VDI; atau
• workload yang berjalan saat ini mengalami bottleneck pada CPU.

Sebaliknya, perusahaan yang hanya menjalankan ERP, file server, web server, aplikasi internal, atau workload database umum belum tentu membutuhkan GPU server. Kuncinya adalah menyesuaikan hardware dengan workload.

Baca Juga: 8 Rekomendasi Server untuk Virtualisasi, Spesifikasi, dan Cara Memilihnya

Bagaimana Cara Memilih GPU Server?

Sebelum membeli GPU server, perusahaan sebaiknya melakukan workload assessment dan menentukan kebutuhan infrastrukturnya.

1. Identifikasi Workload

Tentukan apakah server akan digunakan untuk AI training, AI inference, HPC, rendering, data analytics, VDI, atau workload lainnya.

2. Tentukan GPU yang Dibutuhkan

Identifikasi jenis GPU, kapasitas VRAM, jumlah GPU, dan kemampuan interconnect berdasarkan kebutuhan workload.

3. Sesuaikan CPU dan RAM

Pastikan CPU dan RAM tidak menjadi bottleneck bagi GPU yang digunakan.

4. Evaluasi Storage

Perhitungkan ukuran dataset, model, aplikasi, serta kebutuhan IOPS dan latency.

5. Pertimbangkan Network

Pastikan bandwidth dan jumlah network interface mampu menangani perpindahan data antara server, storage, user, dan sistem lainnya.

6. Perhatikan Power dan Cooling

Konfigurasi multi-GPU membutuhkan perhatian khusus terhadap konsumsi daya dan thermal management.

7. Pertimbangkan Scalability

Pilih server yang memungkinkan ekspansi GPU, memory, storage, atau network sesuai kebutuhan pertumbuhan workload.

8. Tentukan On-Premise atau Cloud

Perusahaan dengan workload yang stabil dan membutuhkan kontrol penuh dapat mempertimbangkan GPU server on-premise. Sementara itu, GPU server cloud dapat menjadi alternatif ketika kebutuhan resource lebih fleksibel atau bersifat sementara.

Rekomendasi GPU Server untuk Kebutuhan Enterprise

Untuk kebutuhan enterprise, pemilihan GPU server sebaiknya dilakukan berdasarkan workload dan konfigurasi GPU yang diperlukan, bukan hanya berdasarkan harga atau jumlah GPU.

Phintraco Technology menyediakan solusi enterprise GPU server dari ZTE yang dapat digunakan untuk kebutuhan AI, HPC, dan workload yang membutuhkan GPU acceleration.

Salah satu lini yang dapat dipertimbangkan adalah ZTE R6500 G5, yang dirancang sebagai GPU server untuk workload compute-intensive. Konfigurasi multi-GPU membuatnya relevan untuk kebutuhan seperti AI, machine learning, dan HPC.

Selain itu, ZTE R6750 G6 dapat dipertimbangkan untuk workload enterprise yang membutuhkan kapasitas GPU dan compute yang lebih tinggi sesuai konfigurasi yang tersedia.

Dapatkan GPU Server untuk AI & Enterprise Workload dari Phintraco Technology

Penggunaan AI, HPC, data analytics, dan workload komputasi lainnya membuat kebutuhan akan infrastruktur GPU semakin meningkat. Namun, GPU server yang tepat harus disesuaikan dengan workload, jumlah GPU, VRAM, CPU, memory, storage, network, serta kebutuhan scalability perusahaan.

Phintraco Technology menyediakan solusi GPU server enterprise dari ZTE untuk mendukung kebutuhan AI, high performance computing, dan berbagai workload yang membutuhkan GPU acceleration.

Sebagai IT solution provider dan system integrator, Phintraco Technology dapat membantu perusahaan mulai dari identifikasi workload, server sizing, pemilihan konfigurasi, hingga penyediaan enterprise server yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Jika perusahaan Anda membutuhkan GPU server untuk AI, HPC, machine learning, atau enterprise workload, konsultasikan kebutuhan infrastrukturnya dengan Phintraco Technology melalui WhatsApp atau email ke marketing@phintraco.com untuk mendapatkan rekomendasi konfigurasi dan solusi yang sesuai.