Memilih server yang tepat adalah langkah penting untuk memastikan aplikasi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) Anda berjalan dengan lancar dan optimal. Karena kebutuhan komputasi AI dan ML sangat tinggi, tidak semua server cocok untuk menjalankan tugas-tugas berat ini. Agar Anda tidak salah pilih, berikut beberapa hal utama yang harus diperhatikan saat memilih server machine learning untuk AI dan ML.

1. Central Processing Unit (CPU)

CPU adalah komponen utama yang bertanggung jawab menjalankan berbagai tugas komputasi dalam server. Dalam konteks AI dan ML, Anda perlu memilih server machine learning dengan prosesor multi-core yang mampu menangani berbagai proses sekaligus.

• Pilih prosesor seperti Intel Xeon atau AMD EPYC, yang terkenal dengan kemampuan komputasi tinggi dan multitasking yang efisien.
• Semakin banyak core yang dimiliki prosesor, semakin cepat server machine learning dalam menjalankan banyak tugas secara bersamaan, sangat penting ketika bekerja dengan data besar dan model kompleks.

2. Graphics Processing Unit (GPU)

Jika CPU adalah otak, maka GPU adalah tangan yang bekerja cepat. GPU jauh lebih efisien untuk pelatihan model AI karena kemampuannya dalam komputasi paralel. Artinya, GPU dapat melakukan banyak perhitungan sekaligus, yang sangat penting saat melatih model deep learning atau memproses data besar.

• NVIDIA A100 dan H100 adalah dua contoh GPU yang dirancang khusus untuk aplikasi AI. Keduanya menawarkan kemampuan komputasi tinggi yang dibutuhkan oleh server machine learning untuk melatih model AI besar dengan cepat.
• GPU dapat mempercepat proses pelatihan model AI hingga beberapa kali lipat dibandingkan menggunakan CPU.

3. RAM

RAM adalah tempat server menyimpan data sementara yang sedang diproses. Untuk AI dan ML, Anda akan bekerja dengan dataset besar, sehingga kapasitas RAM yang besar sangat penting untuk menjaga kinerja server machine learning tetap optimal.

• Pilih server dengan minimal 128GB RAM, atau lebih besar lagi jika menangani dataset lebih besar.
• Gunakan tipe RAM terbaru seperti DDR4 atau DDR5 untuk kecepatan transfer data lebih tinggi.

4. Storage

Untuk aplikasi AI, SSD (Solid State Drive) adalah pilihan terbaik, karena jauh lebih cepat dibandingkan HDD. Penyimpanan cepat menjadi sangat penting terutama untuk transfer data besar pada pelatihan model AI.

• Gunakan NVMe SSD untuk kecepatan baca/tulis tinggi. Ini membuat proses data dalam server machine learning jauh lebih efisien.
• Kombinasikan SSD untuk data yang sering diakses dengan HDD untuk penyimpanan jangka panjang yang ekonomis.

5. Jaringan

Untuk aplikasi real-time seperti chatbot atau real-time analytics, kecepatan jaringan sangat penting. Jika data yang dikirim antar server lambat, maka proses AI bisa terhambat.

• Pilih server dengan koneksi 10GbE atau lebih untuk transfer data cepat dan stabil.
• Redundansi jaringan juga penting untuk menjaga keandalan server machine learning, terutama pada aplikasi kritikal.

6. Manajemen dan Otomatisasi

Server dengan fitur manajemen yang baik akan memudahkan monitoring performa server secara real-time. Teknologi seperti Dell OpenManage atau sistem manajemen lainnya membantu mengotomatiskan pengelolaan server, mengurangi risiko kesalahan manusia, dan meningkatkan efisiensi operasional pada server machine learning.

7. Dukungan dan Layanan Purna Jual

Tidak kalah penting, pilih server dari vendor yang menyediakan dukungan teknis responsif dan terpercaya. Dukungan 24/7, pemeliharaan, serta kemudahan migrasi data adalah faktor kunci agar server machine learning Anda tetap optimal dan minim gangguan.

Dell PowerEdge XE9680 Pilihan Tepat untuk Server Machine Learning, AI, dan ML

Dell PowerEdge XE9680 adalah server 6U pertama dari Dell dengan 8 GPU, dirancang untuk aplikasi Generative AI, Machine Learning, Deep Learning, dan High Performance Computing (HPC). Dengan prosesor Intel Xeon 5th Gen hingga 64-core dan GPU canggih, server ini mampu menangani model dan dataset kompleks dengan performa maksimum, menjadikannya salah satu server machine learning terbaik di kelasnya.

Keunggulan Utama PowerEdge XE9680 :

• 8 GPU Pilihan : Dilengkapi GPU NVIDIA H100, AMD Instinct MI300X, atau Intel Gaudi 3, terhubung dengan NVLink atau Infinity Fabric.
• Performa AI Maksimal : Memori GPU hingga 1,5TB mempercepat pelatihan model Generative AI secara signifikan.
• I/O Super Cepat : Teknologi DDR5, PCIe Gen 5.0, dan SSD NVMe memberikan aliran data cepat untuk pelatihan model besar.
• Keamanan Tinggi : Dilengkapi fitur keamanan seperti multi-factor authentication dan role-based access control.
• Mudah Dikelola : Dengan OpenManage™, manajemen server machine learning menjadi otomatis dan efisien.
• Ramah Lingkungan : Dirancang dengan bahan daur ulang serta efisiensi energi tinggi.
• Dukungan Global : Layanan ProDeploy dan ProSupport tersedia di lebih dari 170 negara.

Siap meningkatkan performa AI dan ML Anda?

Hubungi IT Solutions Sapta Tunas Teknologi untuk solusi server machine learning terbaik, termasuk Dell PowerEdge XE9680. Tim kami siap membantu Anda memilih teknologi yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda.

Mengapa STT?

Sapta Tunas Teknologi (STT) memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu pelanggan mencapai tujuan organisasi dan merancang IT Solutions sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.

• Dedicated Teams
• Certified Engineer
• Award-Winning
• Demo Solutions Center
• Trusted Partner

Referensi : https://www.delltechnologies.com/asset/en-in/products/servers/technical-support/poweredge-xe9680-spec-sheet.pdf