GPU — Graphics Processing Unit

Prosesor paralel yang awalnya untuk graphics, sekarang menjadi standar untuk training deep learning. NVIDIA mendominasi pasar AI GPU (H100, B200).

GPU: paralel processing (ratusan-ribuan core), awalnya untuk graphics, sekarang standar deep learning. NVIDIA H100/B200, AMD MI300, Google TPU, Apple Neural Engine.

Print

GPU

Definisi

GPU (Graphics Processing Unit) adalah prosesor paralel yang awalnya didesain untuk graphics (rendering, gaming), sekarang menjadi standar untuk training deep learning.

Cara Kerja

  • Ratusan-ribuan core kecil (vs CPU: 8-64 core besar)
  • SIMD (Single Instruction Multiple Data) — paralel
  • Memory bandwidth tinggi
  • Throughput-oriented (vs latency di CPU)

AI GPU Penting

GPUTahunMemoryCompute
NVIDIA K40201312 GB4.3 TFLOPS
NVIDIA P100201616 GB10.6 TFLOPS
NVIDIA V100201732 GB125 TFLOPS
NVIDIA A100202080 GB312 TFLOPS
NVIDIA H100202280 GB1979 TFLOPS
NVIDIA B2002024192 GB4500 TFLOPS

Pesaing

  • NVIDIA (90%+ market share AI)
  • AMD (MI300X, MI325X)
  • Google TPU (custom, internal)
  • Apple Neural Engine (on-device)
  • Intel Gaudi
  • AWS Trainium

Era AI

Tanpa GPU, revolusi deep learning tidak mungkin — AlexNet 2012 adalah CNN pertama yang menggunakan GPU. Sekarang training frontier model butuh 10.000-100.000 GPU.

Connected to

Not yet written

The following pages are referenced but don't exist yet — they'd make good future additions.

  • /concepts/deep-learning
  • /people/jensen-huang

References

  1. Wikipedia

Type at least 2 characters to search.

Press to navigate, to open, esc to close.