Caroline Bishop
18 Nov 2025 05:48
Komputasi yang dipercepat dan AI telah mengubah sistem ilmiah, dengan GPU yang memimpin dalam efisiensi dan kemampuan, menurut wawasan NVIDIA.
Komputasi yang dipercepat telah secara signifikan mengubah lanskap sistem ilmiah, dengan GPU NVIDIA sebagai pelopor transformasi ini. Menurut laporan dari NVIDIA, adopsi GPU, yang awalnya dirancang untuk permainan, telah melonjak ke hulu untuk membentuk superkomputasi dan meningkatkan kemampuan AI dalam komputasi ilmiah.
Kebangkitan Sistem Berbasis GPU
Secara historis didominasi oleh arsitektur berbasis CPU, komputasi berkinerja tinggi telah mengalami pergeseran paradigma. Pada tahun 2019, hampir 70% dari 100 sistem komputasi berkinerja tinggi terpaksa mengandalkan CPU. Namun, angka ini telah berkurang drastis menjadi kurang dari 15% saat ini, dengan 88 dari 100 sistem kini ditenagai oleh komputasi terakselerasi, yang terutama didorong oleh GPU NVIDIA.
Perubahan ini dicontohkan oleh superkomputer JUPITER di Forschungszentrum Jülich, yang merupakan tanda dari era baru ini. JUPITER memiliki tingkat efisiensi 63,3 gigaflops per watt dan memberikan 116 AI exaflops yang luar biasa, menyoroti semakin pentingnya AI dalam superkomputasi.
AI sebagai Katalis Perubahan
Revolusi AI, didorong oleh platform seperti NVIDIA CUDA-X, telah mendorong kemampuan superkomputer. Sistem-sistem ini sekarang menawarkan kekuatan komputasi AI yang belum pernah ada sebelumnya, memungkinkan terobosan di bidang-bidang penting seperti pemodelan iklim, penemuan obat, dan simulasi kuantum. Evolusi ini menekankan integrasi AI FLOPS sebagai tolok ukur baru untuk kemajuan ilmiah.
Jensen Huang, pendiri dan CEO NVIDIA, telah meramalkan transformasi ini, memprediksi dampak mendalam dari AI pada sistem komputasi paling kuat di dunia. Pengenalan pembelajaran mendalam telah menyediakan alat yang kuat untuk menangani beberapa masalah ilmiah paling menantang di dunia.
Implikasi untuk Masa Depan
Implikasi dari transformasi ini melampaui kemajuan teknologi semata. Integrasi simulasi dan AI dalam skala besar menjanjikan peningkatan kemampuan ilmiah di berbagai disiplin ilmu. Model cuaca yang lebih cepat dan lebih akurat, terobosan dalam genomika, dan simulasi sistem kompleks seperti reaktor fusi hanyalah beberapa contoh dari potensi manfaat yang ada.
Konvergensi efisiensi daya dan arsitektur berbasis AI tidak hanya membuat komputasi exascale layak tetapi juga praktis untuk aplikasi AI. Saat seluruh dunia komputasi mengikutinya, perpaduan simulasi dan AI akan menjadi fitur yang menentukan upaya ilmiah di masa depan.
Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi blog NVIDIA.
Sumber gambar: Shutterstock
Penafian: Informasi di halaman ini dapat berasal dari pihak ketiga dan tidak mewakili pandangan atau opini Gate. Konten yang ditampilkan hanya untuk tujuan referensi dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Gate tidak menjamin keakuratan maupun kelengkapan informasi dan tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan informasi ini. Investasi aset virtual memiliki risiko tinggi dan rentan terhadap volatilitas harga yang signifikan. Anda dapat kehilangan seluruh modal yang diinvestasikan. Harap pahami sepenuhnya risiko yang terkait dan buat keputusan secara bijak berdasarkan kondisi keuangan serta toleransi risiko Anda sendiri. Untuk detail lebih lanjut, silakan merujuk ke
Penafian.
