Kalau mendengar istilah AI data center, mungkin yang langsung terbayang adalah ruangan penuh komputer canggih yang bekerja tanpa henti.
Istilah ini memang semakin sering muncul seiring pesatnya perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI).
Namun, AI data center ternyata nggak bisa begitu saja disamakan dengan data center konvensional. Keduanya memang sama-sama menjadi tempat untuk menjalankan dan menyimpan sistem komputasi, tetapi perangkat dan kebutuhan infrastrukturnya bisa berbeda.
Perbedaan tersebut terutama terlihat dari jenis komputasi dan perangkat keras yang digunakan. Data center konvensional dirancang untuk berbagai kebutuhan komputasi, sedangkan AI data center dioptimalkan untuk menangani beban komputasi AI yang jauh lebih berat.
Pakar teknologi informasi Budi Rahardjo menjelaskan, data center pada dasarnya merupakan fasilitas khusus untuk menempatkan server dalam jumlah besar.
Fasilitas ini membutuhkan pasokan listrik yang stabil, sistem pendinginan, serta lingkungan yang mampu menjaga server tetap beroperasi.
Menurut Budi, server tidak bisa sembarangan ditempatkan di rumah, kantor, atau ruangan biasa karena membutuhkan infrastruktur pendukung yang sesuai.
Data center adalah tempat untuk menampung server-server. Jadi kalau kita punya komputer server ditaruh di rumah, ditaruh di ruangan, atau di kantor itu tidak betul (tidak boleh),”
Lantas, apa bedanya data center konvensional atau data center biasa dengan AI data center?
Data Center Konvensional
Data center konvensional umumnya menggunakan server dengan fungsi general purpose. Artinya, perangkat tersebut dapat digunakan untuk menjalankan berbagai kebutuhan komputasi.
Infrastruktur ini dapat digunakan untuk penyimpanan data, layanan cloud, database, hosting, hingga berbagai aplikasi perusahaan.
Budi menjelaskan, jenis komputasi general purpose biasanya menggunakan CPU atau Central Processing Unit. CPU dirancang untuk menangani beragam jenis instruksi dan pekerjaan komputasi.
Karena itu, data center konvensional tidak hanya berisi satu jenis perangkat. Infrastruktur di dalamnya terdiri dari server dengan fungsi komputasi, penyimpanan, jaringan, serta berbagai perangkat pendukung lainnya.
AI Data Center Mengandalkan GPU
Berbeda dengan data center konvensional, AI data center dirancang khusus untuk menangani komputasi AI yang membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah sangat besar secara paralel. Salah satu komponen pentingnya adalah GPU atau Graphics Processing Unit.
Kalau AI data center itu isinya GPU semua. Jadi GPU itu untuk Proses data yang banyak GPU,”
ujar Budi.
GPU awalnya banyak digunakan untuk kebutuhan grafis, termasuk pada komputer yang digunakan untuk bermain game.
Namun, karakteristik GPU yang mampu melakukan banyak operasi secara paralel membuat perangkat tersebut juga cocok untuk menjalankan komputasi AI.
Model AI modern membutuhkan kemampuan komputasi yang sangat besar, terutama ketika digunakan untuk melatih maupun menjalankan model dengan parameter dalam jumlah besar.
Karena itu, AI data center membutuhkan GPU berperforma tinggi dalam jumlah besar. Namun, konsekuensinya, infrastruktur ini membutuhkan kebutuhan listrik dan sistem pendinginan yang tinggi.
Kenapa AI Data Center Butuh Pendinginan Lebih Berat?
Penggunaan GPU dalam jumlah besar akan menghasilkan panas yang tinggi. Dalam pembangunan infrastruktur AI data center, dibutuhkan sistem pendingin yang mampu menjaga temperatur perangkat tetap stabil.
Budi mengibaratkan sistem pendinginan pada AI data center seperti radiator pada kendaraan yang berfungsi menjaga temperatur perangkat tetap terkendali.
Semakin besar kapasitas komputasi yang digunakan, semakin besar pula kebutuhan pendinginannya.
Karena itu, desain AI data center tidak hanya memperhitungkan jumlah server dan GPU, tetapi juga pasokan listrik serta sistem pengelolaan panas.
Kebutuhan inilah yang membuat infrastruktur AI data center lebih kompleks dibandingkan data center yang digunakan untuk kebutuhan komputasi umum.
Bukan Sekadar Menumpuk GPU
Menurut Budi, membangun AI data center juga tidak cukup hanya dengan menyediakan banyak GPU.
Infrastruktur tersebut membutuhkan perangkat lunak, library, dan model AI yang dapat dijalankan pada perangkat keras tersebut. Karena itu, pengelola AI data center perlu mempertimbangkan ekosistem teknologi yang digunakan.
Enggak bisa AI data center itu jual gelondongan hanya server saja,”
kata Budi.
Ia menilai AI data center juga harus memiliki keterkaitan dengan penyedia model atau teknologi AI yang digunakan. Dengan kebutuhan komputasi AI yang terus meningkat, AI data center memang menjadi bagian penting dari perkembangan industri teknologi.
Namun, pembangunan fasilitas tersebut juga membutuhkan perhitungan matang karena investasi infrastrukturnya besar dan teknologi AI terus berkembang sangat cepat.
Di balik kebutuhan komputasi yang besar, Budi melihat ada persoalan lain yang perlu diperhitungkan, yakni umur teknologi dan kebutuhan investasi ulang.
Ketika model AI terus berkembang, infrastruktur yang digunakan juga semakin besar dan membutuhkan kapasitas memori lebih tinggi. Kondisi tersebut terkadang bisa membuat perangkat keras yang sebelumnya dibeli belum tentu mampu memenuhi kebutuhan generasi berikutnya.
Artinya, pengelola AI data center berpotensi menghadapi kebutuhan untuk kembali berinvestasi sebelum investasi sebelumnya benar-benar menghasilkan keuntungan yang optimal.
Hardware-nya akan ganti, jadi investasi belum balik, sudah harus reinves lagi,”
jelasnya.
Simpelnya, AI data center bukan sekadar data center yang diisi banyak GPU. Di balik kemampuan komputasi AI yang besar, ada kebutuhan listrik, pendinginan, perangkat lunak, hingga investasi perangkat keras yang terus mengikuti perkembangan teknologi.
