Apa itu GPU computing?
Teknologi pemrosesan grafis telah berevolusi untuk memberikan manfaat unik dalam dunia komputasi. Graphics Processing Units (GPU) Computing terbaru membuka kemungkinan baru dalam bermain game, pembuatan konten, machine learning, dan banyak lagi.
GPU (Graphics Processing Units) computing telah menjadi salah satu jenis teknologi komputasi yang paling penting, baik untuk komputasi pribadi maupun bisnis. Dirancang untuk pemrosesan paralel, GPU computing digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk rendering grafik dan video. Meskipun terkenal karena kemampuannya dalam dunia “game”, GPU computing menjadi lebih populer untuk digunakan dalam produksi kreatif dan Artificial Intelligence (AI).
GPU pada awalnya dirancang untuk mempercepat rendering grafik 3D. Untuk meningkatkan kemampuannya, GPU menjadi lebih fleksibel dan dapat diprogram,. Ini memungkinkan pemrogram grafis untuk membuat efek visual yang lebih menarik dan pemandangan yang realistis dengan teknik pencahayaan dan bayangan yang canggih. Pengembang lain juga mulai memanfaatkan kekuatan GPU untuk secara dramatis mempercepat beban kerja tambahan dalam komputasi kinerja tinggi (HPC), deep learning, dan banyak lagi.
GPU & CPU: bekerja sama
GPU berkembang sebagai pelengkap dari sepupu dekatnya, CPU. Sementara CPU terus memberikan peningkatan kinerja melalui inovasi arsitektural, kecepatan clock yang lebih cepat, dan penambahan core, GPU secara khusus dirancang untuk mempercepat kinerja grafis komputer.
GPU vs. Graphics Card: Apa perbedaannya?
Meskipun istilah GPU dan graphic card (atau video card) sering digunakan secara bergantian, ada perbedaan sedikit antara keduanya. Sama seperti motherboard berisi CPU, graphic card mengacu pada board tambahan yang menggabungkan GPU. Board ini juga mencakup rakit komponen yang diperlukan untuk memungkinkan GPU berfungsi dan terhubung ke seluruh sistem.
GPU hadir dalam dua tipe dasar: integrated dan discrete. Integrated GPU tidak ditempatkan pada card yang terpisah dan malah disematkan di samping CPU. Sementara discrete GPU adalah chip berbeda yang dipasang pada papan sirkuitnya sendiri dan biasanya dipasang ke slot PCI Express.
Integrated GPU
Banyak aplikasi komputasi dapat berjalan dengan baik dengan integrated GPU. Namun, untuk aplikasi yang lebih intensif sumber daya dengan tuntutan kinerja yang ekstensif, discrete GPU (terkadang disebut kartu grafis khusus) lebih cocok untuk pekerjaan itu.
GPU ini menambahkan daya pemrosesan dengan biaya konsumsi energi tambahan dan pembentukan panas. Discrete GPU umumnya membutuhkan pendinginan khusus untuk kinerja maksimum. GPU pada saat ini lebih dapat diprogram daripada sebelumnya. Sehingga hal ini memungkinkan berbagai aplikasi dapat diproses melampaui proses rendering grafis tradisional.
Dua dekade lalu, GPU digunakan terutama untuk mempercepat aplikasi grafik 3D real-time, seperti game. Namun, saat abad ke-21 dimulai, para ilmuwan komputer menyadari bahwa GPU memiliki potensi untuk memecahkan beberapa masalah komputasi tersulit di dunia.
Pemahaman ini memunculkan kemungkinan untuk penggunaan GPU secara lebih umum. Pada masa ini, teknologi grafis diterapkan secara lebih luas pada serangkaian masalah yang semakin luas. GPU saat ini lebih dapat diprogram daripada sebelumnya, sehingga mampu memberikan fleksibilitas untuk mempercepat berbagai aplikasi yang melampaui rendering grafis tradisional.
Pemanfaatan GPU: Gaming, Video Editing & Conten Creator, serta Machine Learnimg
Video game menjadi lebih intensif secara komputasi, dengan grafik hiperrealistik dan “dunia game” yang luas dan rumit. Dengan teknologi tampilan yang canggih, seperti layar 4K dan kecepatan refresh yang tinggi, seiring dengan maraknya game realitas virtual, permintaan akan pemrosesan grafis berkembang pesat. GPU mampu menampilkan grafik dalam 2D dan 3D. Dengan performa grafis yang lebih baik, game dapat dimainkan pada resolusi yang lebih tinggi, pada frame rate yang lebih cepat, atau secara simultan pada keduanya.
Selama bertahun-tahun, editor video, desainer grafis, dan profesional kreatif lainnya telah berjuang dengan waktu rendering yang lama. Proses ini bisa jadi menghabiskan sumber daya komputasi dan menghambat aliran kreatif. Sekarang, pemrosesan paralel yang ditawarkan oleh GPU membuatnya lebih cepat dan lebih mudah untuk proses render video dan grafik dalam format higher definition.
Beberapa aplikasi yang sangat menarik untuk teknologi GPU adalah dalam proses untuk melibatkan AI dan machine learning. Karena GPU menggabungkan kemampuan komputasi yang luar biasa, mereka dapat memberikan akselerasi luar biasa dalam beban kerja yang memanfaatkan sifat GPU yang sangat paralel, seperti pengenalan gambar. Banyak dari deep learning technology saat ini bergantung pada GPU yang bekerja bersama dengan CPU.
Dengan adanya teknologi GPU ini, maka teknologi informasi akan hadir bukan hanya sekedar menuliskan dan menampilkan alphanumeric saja, tapi melangkah lebih jauh lagi untuk pengolahan citra. Teknologi informasi akan semakin menjadi “nyata” bagi para penggunanya.
