Di tengah perkembangan teknologi yang semakin pesat, kebutuhan akan pemrosesan data berkapasitas besar menjadi tantangan tersendiri bagi berbagai sektor industri. Teknologi seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan High-Performance Computing (HPC) kini menjadi tulang punggung transformasi digital, namun keberadaannya tidak bisa dipisahkan dari satu komponen penting: Graphics Processing Unit (GPU).

GPU menjadi elemen krusial dalam pemrosesan paralel, memungkinkan pemecahan masalah yang kompleks secara cepat dan efisien. Sayangnya, permintaan GPU yang terus meningkat tidak selalu diiringi dengan ketersediaan pasokan yang memadai. Harga perangkat keras GPU yang mahal juga menjadi hambatan tersendiri, terutama bagi bisnis skala kecil hingga menengah yang ingin mengadopsi teknologi canggih tanpa harus mengeluarkan investasi besar.

Kondisi inilah yang melahirkan solusi inovatif berupa GPU as a Service (GPUaaS). Model layanan ini menawarkan akses GPU secara on-demand melalui cloud, menghadirkan fleksibilitas, efisiensi biaya, dan kemudahan penggunaan dalam satu paket.

Apa Itu GPU as a Service?

GPU as a Service atau GPUaaS adalah model layanan berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk mengakses GPU tanpa harus membeli atau mengelola perangkat keras fisik. Konsep ini mirip dengan layanan Infrastructure as a Service (IaaS), di mana penyedia layanan cloud menawarkan infrastruktur virtual yang bisa digunakan sesuai kebutuhan.

Dalam GPUaaS, penyedia layanan mengoperasikan server yang telah dilengkapi dengan GPU berperforma tinggi. Pengguna kemudian dapat mengakses server ini secara remote melalui koneksi internet untuk menjalankan berbagai beban kerja, mulai dari pelatihan model AI, pemrosesan data besar, hingga rendering grafis.

Salah satu keunggulan utama GPUaaS terletak pada model biaya yang fleksibel. Pengguna hanya akan dikenai biaya berdasarkan durasi penggunaan, jenis GPU yang digunakan, serta kapasitas komputasi yang dibutuhkan. Hal ini membuka akses ke teknologi komputasi tinggi bagi lebih banyak kalangan, tanpa harus menghadapi kendala anggaran besar di awal.

Kelebihan GPUaaS Dibanding GPU Lokal

Menurut laporan Grand View Research, nilai pasar GPUaaS global diperkirakan tumbuh dari USD 3,80 miliar pada 2024 menjadi USD 12,26 miliar pada 2030, dengan CAGR 22,9%. Selain itu, Voltage Park menyoroti bahwa perubahan model biaya dari CapEx ke OpEx memungkinkan organisasi mengakses GPU canggih tanpa beban investasi besar di awal. 

1. Tanpa Investasi Awal yang Besar

Pengadaan GPU secara lokal membutuhkan biaya awal yang sangat besar. Selain membeli perangkat GPU itu sendiri, perusahaan juga perlu menyediakan server, sistem pendingin, perangkat jaringan, serta menganggarkan biaya listrik dan ruang fisik. Semua itu menjadi pengeluaran yang tidak efisien, terutama bagi perusahaan rintisan atau tim riset yang memiliki keterbatasan dana.

Dengan GPUaaS, semua infrastruktur tersebut sudah disediakan oleh penyedia layanan. Pengguna hanya perlu membayar berdasarkan penggunaan, tanpa harus memikirkan belanja modal (CapEx) untuk membangun data center sendiri. Model ini membuat akses terhadap GPU kelas atas menjadi jauh lebih inklusif dan hemat biaya, terutama untuk proyek yang bersifat jangka pendek atau eksperimental.

2. Skalabilitas Lebih Fleksibel

GPU lokal memiliki keterbatasan dalam kapasitas. Ketika beban kerja meningkat, pengguna perlu membeli GPU tambahan, menunggu pengiriman, dan melakukan instalasi manual proses yang memakan waktu dan biaya. Hal ini tidak praktis dalam proyek yang memerlukan respon cepat terhadap perubahan kebutuhan komputasi.

Sebaliknya, GPUaaS memungkinkan pengguna menaikkan atau menurunkan kapasitas GPU hanya dalam beberapa klik. Skalabilitas ini ideal untuk model pelatihan AI yang membutuhkan lonjakan daya komputasi dalam waktu singkat. Setelah beban kerja menurun, kapasitas bisa dikurangi untuk menghemat pengeluaran. Semuanya dilakukan tanpa perubahan fisik atau downtime.

3. Selalu Menggunakan Teknologi Terkini

Perangkat keras GPU berkembang cepat. GPU yang dibeli tahun lalu bisa saja sudah tertinggal dari segi performa dan efisiensi daya. Mengikuti perkembangan ini secara mandiri memaksa perusahaan untuk rutin meng-upgrade perangkat keras, yang tidak hanya mahal tetapi juga merepotkan secara operasional.

GPUaaS menyederhanakan hal tersebut. Penyedia layanan biasanya menggunakan GPU generasi terbaru seperti NVIDIA A100, H100, atau setara, dan terus memperbaikinya sesuai perkembangan pasar. Pengguna bisa langsung merasakan performa GPU terbaru tanpa perlu repot mengganti perangkat atau melakukan proses migrasi data sendiri.

4. Waktu Implementasi yang Lebih Cepat

Membangun infrastruktur GPU lokal tidak bisa dilakukan dalam waktu singkat. Mulai dari proses pengadaan, konfigurasi jaringan, instalasi perangkat lunak, hingga pengujian sistem, semuanya membutuhkan waktu berminggu-minggu, bahkan lebih lama jika harus melalui proses pengadaan internal perusahaan.

GPUaaS memungkinkan provisioning dalam hitungan menit. Cukup login ke platform layanan, pilih jenis GPU dan spesifikasi yang diinginkan, lalu jalankan workload. Akses yang cepat ini sangat membantu dalam skenario seperti pengujian model AI, pembuatan prototipe, atau kebutuhan mendadak lainnya yang tidak bisa menunggu infrastruktur fisik.

5. Minim Beban Operasional

Mengelola GPU lokal membutuhkan keahlian teknis dan tim TI yang andal. Mulai dari pemeliharaan perangkat, pemantauan suhu, troubleshooting, hingga memastikan ketersediaan jaringan dan sistem cadangan. Semua itu menambah beban kerja dan bisa mengalihkan fokus dari inti pengembangan produk.

Dengan GPUaaS, semua tanggung jawab operasional diambil alih oleh penyedia layanan. Pengguna hanya perlu fokus pada pemrosesan data atau pelatihan model. Infrastruktur, keamanan, dan performa dijamin oleh penyedia, sehingga tim internal tidak perlu mengalokasikan waktu dan tenaga untuk urusan teknis yang bersifat infrastruktur.

6. Akses Global dan Kolaborasi yang Lebih Mudah

GPU lokal terbatas oleh lokasi fisik. Kolaborasi lintas tim atau kantor menjadi kurang efisien karena keterbatasan akses terhadap perangkat yang sama. Selain itu, latensi juga menjadi tantangan saat tim dari lokasi berbeda mencoba mengakses infrastruktur lokal.

GPUaaS berbasis cloud dapat diakses dari mana saja. Tim di berbagai negara bisa bekerja di lingkungan GPU yang sama secara real-time. Hal ini mempercepat workflow kolaboratif, memperlancar sinkronisasi proyek, dan mendukung pengembangan produk secara global tanpa hambatan infrastruktur.

Baca juga: Mengenal NEO Metal dengan GPU, Bisa Apa Saja Sih?

Tips Memilih Layanan GPUaaS yang Tepat

Tidak semua layanan GPUaaS diciptakan sama. Memilih penyedia yang sesuai sangat penting untuk memastikan performa optimal dan efisiensi biaya. Berikut beberapa pertimbangan yang bisa dijadikan acuan:

Performa GPU dan Dukungan Teknologi

Pastikan penyedia menawarkan GPU dari seri terbaru dan mendukung framework populer seperti TensorFlow, PyTorch, CUDA, dan sebagainya. Performa GPU akan sangat mempengaruhi waktu pemrosesan dan hasil akhir proyek.

Model Harga yang Transparan

Cari layanan yang menyediakan struktur harga yang jelas dan sesuai dengan kebutuhan. Idealnya, tersedia pilihan per jam, per bulan, hingga skema paket untuk skala proyek yang lebih besar.

Fleksibilitas Konfigurasi

Pilih penyedia yang memungkinkan pengaturan jumlah GPU, RAM, penyimpanan, dan konfigurasi lain sesuai kebutuhan. Fleksibilitas ini sangat penting agar sumber daya dapat disesuaikan dengan kompleksitas proyek.

Keamanan dan Kepatuhan

Keamanan data menjadi isu krusial, terutama untuk proyek dengan data sensitif. Pastikan penyedia GPUaaS memiliki sertifikasi keamanan seperti ISO 27001 atau SOC 2, serta mendukung enkripsi data dan autentikasi berlapis.

Kemudahan Integrasi

Layanan yang mendukung integrasi dengan pipeline DevOps, CI/CD, atau workflow otomatis akan sangat membantu proses pengembangan. Dukungan API dan SDK juga menjadi nilai tambah.

Lokasi Server dan Latensi

Pilih lokasi server yang dekat dengan tim atau pusat data yang digunakan untuk mengurangi latensi dan meningkatkan kecepatan akses.

Layanan Pelanggan dan Dukungan Teknis

Dukungan teknis yang responsif dan dokumentasi yang lengkap akan sangat membantu, terutama saat terjadi kendala atau saat implementasi awal.

Solusi Infrastruktur AI Tanpa Ribet dengan NEO GPU

GPU as a Service memungkinkan tim AI dan data scientist fokus pada pengembangan model tanpa harus repot mengurus infrastruktur sendiri. Fleksibilitas, performa tinggi, dan akses global membuat GPUaaS cocok untuk semua proyek AI, dari eksperimen hingga produksi.

Baca juga: Biznet Gio Luncurkan NEO GPU dan NEO LLM

Untuk menjawab kebutuhan tersebut secara praktis, NEO GPU menghadirkan infrastruktur cloud-native dengan GPU NVIDIA tercanggih yang bisa diakses secara instan dan fleksibel. Beberapa keunggulan NEO GPU antara lain:

• Aktivasi Instan: Jalankan instance GPU hanya dalam hitungan menit melalui portal self-service, dengan data center di Indonesia.
• Performa Tinggi: NVIDIA H200 dengan 141GB HBM3e Memory, ideal untuk training dan inferensi model AI besar seperti NLP dan GenAI.
• Bayar Sesuai Pemakaian: Model pay-as-you-go mulai per jam, tanpa biaya tersembunyi.
• Keamanan dan Kepatuhan: Infrastruktur lokal dengan standar keamanan global, menjamin privasi dan perlindungan data.
• Skalabilitas Fleksibel: Pilih jumlah GPU, vCPU, RAM, dan penyimpanan sesuai kebutuhan proyek.
• Efisiensi Waktu & Biaya: Rasio price-to-performance optimal, mendukung komputasi tinggi tanpa investasi infrastruktur besar.

Dengan NEO GPU, kompleksitas infrastruktur hilang, fokus tetap pada inovasi AI, dan performa tinggi siap digunakan kapan saja.