ERIKA SALSABILA INTANIA 

241020009

S1 INFORMATIKA

LINK PRODI




Memahami Perbedaan CPU dan GPU serta Perannya dalam Komputasi Machine Learning dan AI

Di era digital saat ini, teknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) dan Machine Learning (ML) semakin banyak digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari aplikasi sehari-hari seperti asisten virtual hingga sistem canggih seperti mobil tanpa pengemudi. Di balik kecanggihan tersebut, terdapat komponen perangkat keras yang sangat penting, yaitu CPU (Central Processing Unit) dan GPU (Graphics Processing Unit).

Meskipun keduanya merupakan unit pemrosesan yang ada dalam komputer, CPU dan GPU memiliki perbedaan mendasar dalam cara kerja dan kegunaannya. Terutama dalam konteks komputasi AI dan ML, peran keduanya sangat berbeda namun saling melengkapi. Artikel ini akan membahas perbedaan antara CPU dan GPU secara mendalam serta bagaimana keduanya dimanfaatkan dalam pengembangan teknologi AI masa kini.

Apa Itu CPU?

CPU atau Central Processing Unit sering disebut sebagai "otak" dari komputer. CPU bertanggung jawab mengelola dan mengeksekusi berbagai instruksi dasar dalam sistem komputer, termasuk perintah dari sistem operasi dan perangkat lunak yang digunakan.

Ciri-ciri CPU:

  • Memiliki jumlah inti (core) yang terbatas, biasanya antara 2 hingga 16 core.

  • Dirancang untuk menyelesaikan tugas-tugas secara berurutan (serial).

  • Mampu menangani berbagai jenis instruksi secara fleksibel dan efisien.

  • Cocok untuk operasi yang kompleks namun tidak memerlukan pemrosesan paralel besar-besaran.

Kegunaan CPU:

  • Menjalankan sistem operasi dan program sehari-hari.

  • Mengelola komunikasi antar perangkat dalam sistem komputer.

  • Menangani proses logika dan alur kontrol.

Apa Itu GPU?

GPU atau Graphics Processing Unit awalnya dirancang untuk memproses grafik dan rendering visual, terutama dalam permainan video dan aplikasi desain. Namun kini, GPU berkembang menjadi alat komputasi paralel yang sangat powerful, terutama untuk tugas-tugas matematis berulang seperti dalam machine learning dan AI.

Ciri-ciri GPU:

  • Memiliki ratusan hingga ribuan core kecil.

  • Dirancang untuk menjalankan operasi paralel, atau banyak tugas sekaligus.

  • Sangat efisien dalam melakukan operasi matematika dasar, terutama pada data dalam bentuk matriks dan vektor.

  • Cocok untuk pelatihan (training) model AI yang kompleks dan besar.

Kegunaan GPU:

  • Proses rendering grafik 3D atau video.

  • Melatih model AI, seperti neural network dan deep learning.

  • Mempercepat proses komputasi berat dan berulang dalam jumlah besar.

Perbedaan Utama CPU dan GPU

Aspek CPU GPU
Jumlah Core  Sedikit (2–16 core) Banyak (ratusan hingga ribuan)
Tipe Komputasi Serial (berurutan) Paralel (bersamaan)
Kecepatan Per Core Lebih cepat Lebih lambat per core
Fleksibilitas Sangat fleksibel Terbatas untuk operasi khusus
Kompatibilitas Tersedia di semua komputer Umumnya hanya di desktop dan server tertentu
Penggunaan Ideal Proses logika dan kontrol sistem Proses numerik dan data besar

Peran CPU dan GPU dalam Machine Learning dan AI

1. CPU dalam Komputasi AI

CPU tetap berperan penting dalam pengembangan AI, khususnya dalam:

  • Pengolahan data awal (data preprocessing).

  • Pemrograman dan debugging model.

  • Menjalankan inferensi (menggunakan model yang sudah dilatih) untuk model kecil atau di perangkat terbatas seperti smartphone dan IoT.

Meskipun tidak secepat GPU dalam pelatihan model besar, CPU sangat efisien untuk menjalankan AI ringan yang tidak membutuhkan sumber daya besar.

2. GPU dalam Machine Learning dan AI

GPU menjadi tulang punggung dalam pelatihan model AI modern karena:

  • Mampu memproses jutaan operasi matematis secara simultan.

  • Mempercepat pelatihan model deep learning seperti Convolutional Neural Network (CNN) dan Transformer.

  • Digunakan secara luas dalam framework ML seperti TensorFlow, PyTorch, dan Keras.

GPU banyak dipakai dalam server cloud seperti Google Cloud Platform, Amazon Web Services, dan Microsoft Azure untuk pelatihan model skala besar.

Studi Kasus: CPU vs GPU dalam Deep Learning

Bayangkan Anda sedang melatih model AI untuk mengenali wajah dalam jutaan gambar. Proses ini melibatkan ribuan operasi matematis untuk setiap gambar, berulang selama ribuan iterasi.

  • Jika menggunakan CPU, proses pelatihan bisa memakan waktu berhari-hari.

  • Dengan GPU, pelatihan yang sama bisa selesai hanya dalam beberapa jam karena setiap gambar bisa diproses secara bersamaan oleh ribuan core.

Tren Masa Kini dan Masa Depan

Dalam beberapa tahun terakhir, muncul teknologi baru yang semakin mendukung AI, seperti:

  • TPU (Tensor Processing Unit) dari Google, dirancang khusus untuk deep learning.

  • NPU (Neural Processing Unit) di smartphone untuk inferensi AI lokal.

  • Edge AI yang memungkinkan perangkat seperti kamera CCTV atau kendaraan otonom memproses data AI secara langsung tanpa harus mengirim ke cloud.

Sementara itu, CPU dan GPU tetap menjadi fondasi utama. Kini banyak sistem menggunakan kombinasi CPU dan GPU untuk menciptakan pipeline AI yang cepat, hemat energi, dan efisien.

Kesimpulan

Memahami perbedaan CPU dan GPU sangat penting, terutama bagi siapa pun yang ingin terjun ke dunia AI dan Machine Learning. Berikut poin-poin penting yang bisa disimpulkan:

  • CPU cocok untuk proses umum, logika, dan kontrol.

  • GPU sangat baik untuk komputasi paralel, seperti pelatihan model AI.

  • Dalam praktiknya, keduanya saling melengkapi untuk membangun sistem AI yang efisien.

  • Masa depan AI akan melibatkan penggunaan hardware khusus, namun CPU dan GPU tetap memiliki peran penting sebagai dasar teknologi.

Dengan pemahaman ini, Anda bisa lebih bijak dalam memilih perangkat keras untuk proyek AI, baik itu pengembangan aplikasi, riset, atau produksi skala besar.


Komentar

Posting Komentar