Apa Itu Cloud GPU? Ketahui Cara Kerja, 6 Keuntungan, dan Penggunaannya

Kebutuhan akan komputasi berkecepatan tinggi yang semakin penting untuk pengerjaan tugas-tugas berat seperti pengolahan data besar, pembelajaran mesin, dan analisis kompleks dapat ditangani dengan (Graphics Processing Unit) GPU yang andal.

GPU telah banyak berkembang dari yang hanya untuk pengolahan grafis, menjadi komponen kunci dalam komputasi paralel. Akan tetapi, dengan kebutuhan penggunaan yang kian lama makin bertambah, penyimpanan GPU berbasis cloud dinilai mampu menangani permasalahan ini dengan lebih efisien.

Lalu, apa itu cloud GPU? Cloud GPU merupakan solusi yang menawarkan fleksibilitas, skalabilitas, serta meningkatkan efisiensi waktu dan biaya yang tak tertandingi. Simak penjelasan lebih lanjut mengenai cloud GPU.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu RSYNC dan Keunggulannya dalam Sinkronisasi Data

Apa Itu Cloud GPU dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Cloud GPU adalah sirkuit elektronik khusus yang menawarkan kekuatan pemrosesan grafis (Graphics Processing Unit) melalui internet, memungkinkan pengguna untuk mengakses kemampuan komputasi tinggi tanpa perlu memiliki hardware fisik secara langsung.

Dibandingkan dengan komputer standar dengan Central Processing Unit (CPU), GPU bisa melakukan pekerjaan jauh lebih cepat sehingga bisa melakukan banyak tugas sekaligus. GPU juga memiliki struktur paralel yang cocok untuk pekerjaan dengan kebutuhan banyak perhitungan paralel, seperti rendering grafis, simulasi ilmiah, atau analisis data besar.

Dengan menggunakan Cloud GPU persis seperti ketika kamu menyewa sebuah superkomputer yang bisa diakses dari mana saja, kapan saja, tanpa perlu mengeluarkan uang untuk perangkat keras yang mahal.

Cara kerja masing-masing komponen dalam GPU bisa diibaratkan dengan pelari cepat (atau dalam hal ini, ‘core’ pada GPU) dalam lomba lari estafet. Masing-masing pelari dapat mengerjakan tugasnya sendiri-sendiri secara bersamaan yang memungkinkan seluruh tugas diselesaikan lebih cepat.

Dengan basis cloud, artinya GPU tersebut dihosting di pusat data yang jauh. Maka saat kamu membutuhkan kekuatan komputasi tinggi, kamu bisa ‘meminjam’ GPU ini melalui internet. Kamu bisa mengirimkan data dan instruksi ke cloud, dan GPU akan mengerjakan tugas dengan cepat dan kembali mengirimkannya.

Dalam komputasi awan, GPU diintegrasikan ke dalam mesin virtual, memungkinkan pengguna mengakses daya komputasi mereka dari jarak jauh. Selain itu, penggunaan GPU juga diutamakan untuk beberapa aplikasi yang membutuhkan komputer super cepat. Berikut adalah beberapa pengaplikasian utama GPU untuk infrastruktur cloud:

• GPU penting untuk pelatihan dan penerapan model machine learning.
• GPU mempercepat analisis data dan database query, secara efisien menangani operasi yang dapat diparalelkan seperti perkalian dan pemfilteran matriks.
• Di desktop virtual, GPU menghasilkan grafik berkualitas tinggi yang meningkatkan pengalaman pengguna.
• GPU mempercepat tugas pemrosesan video, membuat streaming video real-time, dan pemrosesan konten menjadi lebih efisien.

Hal tersebut tentu membantu mengefisiensikan berbagai kebutuhan yang mungkin memakan banyak waktu, biaya, hingga tenaga. Selain yang telah dibahas, apa saja sih keuntungan yang akan kamu dapatkan jika kamu menggunakan cloud GPU?

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Gateway, Cara Kerja, dan Fungsinya dalam Jaringan

Keuntungan Menggunakan Cloud GPU

Keuntungan utama GPU cloud adalah memungkinkan pengguna mengakses daya komputasi dalam jumlah besar dengan biaya rendah. Namun, ada juga beberapa kelemahannya. Misalnya, cloud GPU tidak memiliki persyaratan keamanan yang sama dengan penawaran IaaS lainnya, jadi kamu harus mengambil tindakan pencegahan ekstra saat mengakses data kamu.

Selain itu, cloud GPU tidak dirancang untuk menangani lalu lintas bervolume tinggi, jadi jika aplikasi kamu memerlukan throughput yang tinggi, kinerjanya mungkin tidak optimal dalam lingkungan seperti ini. Keuntungan Cloud GPU dibanding dengan GPU biasa termasuk:

1. Hemat Biaya, Kurangi Pengeluaran Operasional

Cloud computing dapat meminimalisir biaya modal untuk kemudian dialihkan ke biaya operasional. Hal ini sangat bermanfaat bagi perusahaan baru yang baru menjadi bagian industri untuk menekan pengeluaran awal dari kebutuhan investasi yang besar untuk perangkat keras mahal

2. Kemudahan Akses

Cloud GPU memberikan fleksibilitas untuk bekerja atau mengakses kekuatan komputasi tinggi di mana pun asal memiliki koneksi internet. Selain itu, cloud GPU juga memungkinkan tim yang terpisah secara geografis untuk bekerja bersama dalam suatu proyek secara bersamaan.

Cloud GPU juga bisa akses ke teknologi mutakhir dengan lebih mudah. Penyedia cloud biasanya menawarkan akses yang memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan teknologi terkini tanpa perlu secara berkala membeli perangkat keras baru.

3. Skalabilitas yang Diandalkan

Dengan Cloud GPU, pengguna dapat dengan mudah menyesuaikan kapasitas komputasi mereka sesuai dengan kebutuhan proyek yang memungkinkan peningkatan atau penurunan sumber daya secara real-time. Hal ini berbeda dengan GPU fisik yang memerlukan investasi awal yang besar dan kapasitas yang tetap.

4. Pemeliharaan dan Upgrade jadi Lebih Mudah

Pengguna tidak perlu khawatir tentang pemeliharaan atau upgrade perangkat keras, karena penyedia layanan cloud menangani semua aspek pemeliharaan dan pembaruan hardware. Hal ini akan mengurangi beban kerja tim IT dan memastikan bahwa GPU selalu beroperasi dengan efisiensi maksimal.

5. Memudahkan Operasi Bisnis dan Meningkatkan Inovasi

Dengan menggunakan Cloud GPU, organisasi dapat mengurangi kebutuhan akan pusat data in-house yang besar dan konsumsi energi yang terkait, karena infrastruktur tersebut dikelola oleh penyedia layanan cloud.

6. Diproteksi Dengan Anti-DDoS

Serangan DDoS yang masif terjadi dapat dicegah dengan menggunakan anti-DDoS yang telah ditawarkan oleh penyedia layanan cloud GPU. Server sewaan yang memiliki fitur perlindungan DDoS dasar akan menjaga data kamu tetap aman dari kebocoran.

Selain itu, Kecepatan komputasi cloud juga membuat akses ke teknologi mutakhir mempermudah operasi bisnis dan inovasi yang memungkinkan karyawan dan developer bisa tetap mengikuti perkembangan, serta meningkatkan produktivitas dan inovasi.

Baca Juga: Apa Itu LOKI (Linux, OpenStack, Kubernetes Infrastructure) dalam Cloud Computing?

Pilih Penyedia Cloud yang Andal untuk Memaksimalkan Penggunaan Cloud GPU

Penggunaan cloud GPU cloud bergantung pada aplikasi umum apakah di industri yang memerlukan komputasi tinggi. Dengan penggunaan komputasi paralel cloud GPU mampu melakukan tugasnya dengan mengefisiensikan biaya dan waktu operasional.

Pengopersian server dengan GPU dapat meliputi hal-hal berikut ini:

1. Kartu grafis fisik: Server fisik memiliki satu atau lebih kartu grafis kuat yang terpasang.
2. Hypervisor: Perangkat keras fisik menjalankan hypervisor yang mengelola virtualisasi sumber daya. Hypervisor seperti OpenStack, VMware vSphere, atau Microsoft Hyper-V membuat dan mengelola mesin virtual (VM) di server fisik.
3. Mesin Virtual: Pengguna membuat mesin virtual menggunakan hypervisor. Mesin virtual ini memiliki akses ke sumber daya grafis khusus atau tervirtualisasi.
4. Driver grafis dan API: Setiap mesin virtual memiliki driver khusus yang diinstal di dalamnya yang memungkinkan interaksi antara VM dan kartu grafis fisik. API Grafik seperti OpenGL atau DirectX juga digunakan untuk memberikan dukungan grafis pada aplikasi.
5. Virtualisasi GPU: Teknologi virtualisasi GPU dapat digunakan untuk berbagi sumber daya kartu video fisik di antara beberapa VM. Dengan demikian, beberapa VM dapat menggunakan sumber daya grafis secara bersamaan sambil diisolasi satu sama lain.
6. Meluncurkan aplikasi grafis: Pengguna dapat menginstal dan menjalankan aplikasi pada mesin virtual mereka seperti yang mereka lakukan pada PC lokal. Mesin virtual mengirimkan permintaan untuk melakukan tugas grafis ke kartu video fisik melalui driver dan API.
7. Pemrosesan dan visualisasi: Kartu fisik memproses grafik, dan kemudian mengirimkan hasilnya kembali ke mesin virtual untuk divisualisasikan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan elemen grafis aplikasi.
8. Isolasi dan manajemen sumber daya: Hypervisor mengelola akses mesin virtual ke sumber daya grafis, menyediakan isolasi serta pemerataan kapasitas komputasi.
9. Pemantauan dan pengelolaan: Administrator dapat memantau penggunaan sumber daya grafis, mengonfigurasi pengaturan mesin virtual, dan mengelola sumber daya komputasi.
10. Analitik Data Besar: GPU dapat mempercepat analisis data besar, memungkinkan organisasi untuk memproses dan menganalisis volume data yang besar dalam waktu yang lebih singkat.
11. Simulasi Ilmiah dan Teknik: Dari simulasi cuaca hingga simulasi fisika partikel, Cloud GPU menyediakan kekuatan komputasi yang diperlukan untuk menjalankan simulasi kompleks dengan kecepatan tinggi.
12. Rendering Grafis 3D: Dalam industri seperti arsitektur, rekayasa, dan hiburan, Cloud GPU digunakan untuk rendering 3D yang cepat dan efisien, memungkinkan penciptaan visual yang lebih kompleks dan realistis.
13. Gaming: Cloud GPU memungkinkan gaming berbasis cloud, di mana permainan di-render di server cloud dan dikirimkan ke perangkat pengguna melalui internet, mengurangi kebutuhan akan perangkat keras gaming kelas atas.
14. Blockchain dan Penambangan Cryptocurrency: Beberapa layanan Cloud GPU menawarkan kemampuan untuk menambang cryptocurrency atau menjalankan node blockchain, memanfaatkan kecepatan komputasi GPU.
15. Analisis Genomika: Digunakan dalam bioinformatika, khususnya untuk analisis genomika dan pengurutan DNA, mempercepat proses penemuan ilmiah dan medis.
16. Pengembangan Aplikasi Berbasis Web dan Mobile: Developer dapat menggunakan Cloud GPU untuk mempercepat proses pembuatan dan pengujian aplikasi, terutama yang mengandung elemen grafis intensif atau memerlukan simulasi fisika.
17. Pendidikan dan Riset: Institusi pendidikan dan penelitian menggunakan Cloud GPU untuk memberikan akses kepada mahasiswa dan peneliti terhadap sumber daya komputasi tinggi yang diperlukan untuk proyek dan eksperimen mereka.

Sekarang kita tahu bahwa penggunaan cloud GPU sangat berdampak untuk berbagai bidang. Akan tetapi, saat ini CPU masih lebih disukai adalah karena GPU merupakan prosesor paralel yang melakukan operasi terbatas pada kumpulan data independen dan membaginya di antara prosesor untuk dieksekusi lebih cepat dan mudah pada beberapa prosesor seperti dalam komputasi grafis.

CPU juga berguna untuk aplikasi yang tidak terlalu diparalelkan. Kecepatan dalam hal ini disebabkan oleh perangkat keras yang menawarkan solusi untuk aplikasi tertentu. CPU dan GPU memiliki serangkaian aplikasi berbeda untuk dijalankan.

Meskipun GPU dapat menjalankan serangkaian masalah komputasi yang terbatas namun intensif, CPU dioptimalkan untuk serangkaian masalah yang lebih luas dan lebih mengikuti pendekatan ‘jack-of-all-trade dan master of none’ tetapi masih lazim untuk banyak aplikasi industri.

Kesimpulannya, penggunaan cloud GPU jelas menawarkan banyak keuntungan yang signifikan. Pengguna dapat menjalankan game dengan pengaturan grafis dan resolusi tinggi dengan hardware yang kuat dan canggih tanpa harus membeli hardware mahal.

Selain itu, fleksibilitas dan skalabilitas yang tinggi dalam menyesuaikan kapasitas GPU, ketersediaan tinggi, pembaruan perangkat lunak otomatis, kolaborasi dalam gaming, dan pengurangan latensi adalah beberapa manfaat lainnya.

Beralih ke cloud GPU untuk bermain game memang memiliki banyak keunggulan. Namun, perlu diingat bahwa kamu harus mempertimbangkan biaya dan memilih penyedia layanan cloud yang sesuai dengan kebutuhan kamu.

Keunggulan-keunggulan di atas bisa kamu dapatkan melalui layanan cloud GPU yang dipercaya berperforma tinggi dengan pemrosesan grafis yang intensif, serta mudah dikonfigurasikan.

Untuk informasi selengkapnya, yuk kunjungi tautan berikut. Pada tampilan laman ini, kamu akan mengetahui kelebihan DCloud GPU dengan lebih spesifik.

Yuk, segera konsultasikan kebutuhan dan permasalahan kamu lebih dalam untuk mengukur konfigurasi yang dibutuhkan melalui website DCloud.

About The Author

Nika Halida Hashina

Nika merupakan content writer berpengalaman yang produktif menulis dan mengobservasi banyak disiplin ilmu. Saat ini, Nika tengah mendalami penulisan di bidang teknologi komputasi, termasuk cloud computing.

See author's posts