Kemunculan kecerdasan buatan (AI) telah memicu perubahan mendasar dalam kebutuhan pusat data. Beban kerja AI, terutama pelatihan dan inferensi model, sangat bergantung pada daya komputasi masif yang disediakan oleh Unit Pemrosesan Grafis (GPU). Ketergantungan ini menciptakan permintaan untuk lingkungan pusat data yang sama sekali berbeda dari infrastruktur tradisional.
Mengapa AI dan GPU Mengubah Permintaan Pusat Data
GPU modern, yang penting untuk akselerasi AI, mengonsumsi daya dan menghasilkan panas jauh lebih banyak per unit dibandingkan server konvensional. Klaster GPU yang diperlukan untuk beban kerja AI yang serius membutuhkan kepadatan daya per rak yang sangat tinggi—sering kali puluhan, bahkan ratusan kilowatt per rak. Kebutuhan daya dan pendinginan ini melampaui kemampuan banyak pusat data hyperscale yang ada, yang dirancang untuk arsitektur dan kepadatan daya yang lebih rendah.
Keterbatasan Pusat Data Hyperscale untuk Beban Kerja AI
Meskipun pusat data hyperscale unggul dalam menyediakan skala besar untuk beban kerja komputasi umum, strukturnya sering kali tidak optimal untuk menampung kepadatan daya ekstrem yang diperlukan oleh klaster GPU AI. Adaptasi fasilitas tradisional memerlukan peningkatan besar pada sistem daya, distribusi, dan pendinginan, yang bisa jadi kompleks dan mahal.
Era Baru Kolokasi Pasca-Hyperscale untuk AI
Menanggapi kebutuhan unik ini, era baru dalam kolokasi pusat data sedang muncul—era pasca-hyperscale. Era ini ditandai oleh fasilitas yang secara spesifik dirancang dan dibangun untuk mendukung beban kerja AI dan GPU berkinerja tinggi. Penyedia kolokasi di era ini menawarkan infrastruktur khusus yang mampu menangani kepadatan daya yang tak tertandingi.
Persyaratan Infrastruktur Khusus untuk Klaster GPU AI
Fasilitas kolokasi era baru ini mengintegrasikan fitur-fitur penting seperti sistem distribusi daya yang tangguh hingga ke tingkat rak, dan yang terpenting, solusi pendinginan canggih. Pendinginan cair (liquid cooling), termasuk pendinginan imersi (immersion cooling) dan pendinginan langsung ke chip (direct-to-chip cooling), menjadi standar untuk mengelola panas intens yang dihasilkan oleh GPU modern. Selain itu, diperlukan arsitektur jaringan yang kuat untuk mendukung interkoneksi berkecepatan tinggi antar GPU dalam satu klaster.
Peran Kolokasi dalam Mendukung Adopsi AI
Penyedia kolokasi pasca-hyperscale memainkan peran krusial dengan menyediakan lingkungan siap pakai ini. Mereka memungkinkan perusahaan yang mengembangkan atau menggunakan AI untuk mengakses infrastruktur yang diperlukan tanpa harus membangun atau merenovasi fasilitas mereka sendiri. Ini mempercepat waktu penerapan dan mengurangi kompleksitas operasional, memungkinkan inovator AI untuk fokus pada pengembangan inti mereka.
Implikasi Jangka Panjang Pergeseran Pusat Data Ini
Pergeseran menuju kolokasi pasca-hyperscale mencerminkan evolusi pusat data yang didorong oleh teknologi baru. Seiring AI terus berkembang dan menjadi lebih terintegrasi dalam berbagai industri, permintaan untuk infrastruktur yang mampu mendukungnya hanya akan meningkat. Fasilitas yang berspesialisasi dalam GPU dan AI dengan kepadatan daya tinggi serta pendinginan canggih akan menjadi tulang punggung inovasi AI di masa depan.
Sumber: https://datacenterpost.com/ai-and-gpus-usher-in-post-hyperscale-colocation-era/