Kapan Sebaiknya Training AI Tidak Dilakukan di Cloud

Saat ini cloud masih menjadi pilihan utama bagi perusahaan maupun lembaga riset yang sedang menjalankan training AI dan machine learning. Fleksibilitas, kemudahan akses, serta ketersediaan resource komputasi yang instan membuat cloud terlihat sebagai solusi yang terbaik.

Namun, dalam praktiknya tidak semua skenario training AI cocok dijalankan di lingkungan cloud publik. Seiring meningkatnya skala model, kompleksitas data, dan kebutuhan bisnis, pendekatan cloud justru dapat menimbulkan tantangan baru.

Artikel ini membahas berbagai kondisi dan pertimbangan penting untuk membantu pembaca memahami kapan training AI sebaiknya tidak dilakukan di cloud, serta mengapa sebagian perusahaan mulai beralih ke infrastruktur AI on-premise.

Mengapa Cloud Populer untuk Training AI?

Cloud dipilih karena menawarkan skalabilitas komputasi yang mudah disesuaikan dengan kebutuhan. Perusahaan dapat mengakses GPU berperforma tinggi dan framework AI modern tanpa harus melakukan investasi awal yang besar. Model biaya pay-as-you-go juga terlihat menarik, terutama bagi perusahaan yang baru memulai inisiatif AI.

Selain itu, cloud sangat praktis untuk tahap awal seperti eksperimen, Proof of Concept (PoC), atau pengujian model. Tim data science dapat dengan cepat melakukan deployment tanpa harus memikirkan pengadaan hardware atau pengelolaan infrastruktur.

Tantangan Biaya Training AI di Cloud

Biaya cloud yang tidak murah seringkali menjadi tantangan utama. Training model AI yang kompleks membutuhkan GPU dalam durasi panjang, dan biaya ini akan meningkat secara signifikan ketika training dilakukan berulang atau berjalan terus-menerus.

Selain komputasi GPU, terdapat hidden cost seperti data transfer, storage, dan network usage yang sering luput dari perhitungan awal. Dalam jangka panjang, total biaya cloud dapat melampaui biaya investasi infrastruktur itu sendiri, terutama untuk workload AI yang stabil dan berulang.

Risiko Keamanan dan Privasi Data

Bagi perusahaan yang mengelola data sensitif seperti keuangan dan kesehatan, menyimpan dan memproses data di cloud menghadirkan risiko tersendiri. Meskipun penyedia cloud menawarkan berbagai fitur keamanan, kekhawatiran terkait kebocoran data dan akses yang dilakukan secara ilegal tetap menjadi pertimbangan penting.

Selain itu, regulasi industri dan kebijakan data residency seringkali mengharuskan data tetap berada di Kawasan tertentu. Kondisi ini mendorong banyak organisasi untuk menjaga proses training AI tetap berjalan di lingkungan on-premise yang sepenuhnya mereka kendalikan.

Kapan Training AI Menjadi Kurang Efisien di Cloud?

Training AI di cloud cenderung kurang efisien ketika model yang dilatih berskala besar dan membutuhkan GPU secara intensif dalam jangka panjang. Hal yang sama berlaku ketika organisasi menggunakan dataset internal berukuran besar yang sering diakses, karena biaya transfer data dapat meningkat drastis.

Kebutuhan latency rendah, performa yang konsisten, serta stabilitas biaya juga menjadi faktor penting. Untuk proyek AI jangka panjang yang bersifat strategis, cloud tidak lagi jadi pilihan terbaik.

Skenario Ideal Training AI di Infrastruktur On-Premise

Infrastruktur on-premise menjadi ideal bagi organisasi yang workload AI-nya sudah matang dan stabil. Tim data science yang melakukan training model secara rutin akan mendapatkan efisiensi lebih tinggi ketika resource komputasi tersedia secara dedicated.

Selain itu, integrasi langsung dengan sistem internal perusahaan, kontrol penuh terhadap data, serta fokus pada efisiensi biaya jangka panjang menjadikan on-premise sebagai pilihan strategis bagi perusahaan yang serius mengembangkan AI.

Altos BrainSphere GB10 F1 sebagai Solusi Training AI On-Premise

Bagi perusahaan yang membutuhkan solusi AI on-premise yang ringkas namun bertenaga, Altos BrainSphere GB10 F1 dengan arsitektur NVIDIA Grace Blackwell dengan superchip NVIDIA GB10 yang mengintegrasikan Blackwell GPU dan CPU Arm 20-core dalam satu sistem terpadu adalah jawabannya. Arsitektur ini memungkinkan pemrosesan AI berjalan lebih efisien karena CPU dan GPU dapat bekerja secara sinkron tanpa hambatan transfer data yang biasa terjadi pada arsitektur tradisional.

Didukung memori sistem terpadu 128GB dan SSD NVMe 4TB, perangkat ini dirancang untuk menangani workload training AI yang intensif, termasuk penyesuaian dan fine-tuning Large Language Model (LLM), AI generatif, hingga pengembangan agen AI. Teknologi NVIDIA NVLink-C2C yang terintegrasi di dalamnya mempercepat pertukaran data antara CPU dan GPU secara signifikan, sehingga proses training dapat berjalan lebih stabil dan konsisten.

Meskipun secara desain kecil, Altos BrainSphere GB10 F1 mampu menghasilkan daya komputasi hingga 1 PetaFLOP. Performa ini memungkinkan perusahaan menjalankan training model berskala besar secara lokal, tanpa harus bergantung pada cloud yang mahal. Selain itu, NVIDIA ConnectX-7 Ethernet NIC menghadirkan koneksi dual-system berkecepatan tinggi untuk menangani model hingga 405 miliar parameter.

lain dari GB10 F1 adalah ekosistem perangkat lunaknya. Dengan NVIDIA AI software stack, tim data science dapat langsung menjalankan workload AI menggunakan tools yang umum digunakan seperti PyTorch, Jupyter, dan Ollama. Fleksibilitas ini memungkinkan workload dijalankan sepenuhnya secara on-premise, atau dipindahkan dengan mudah ke NVIDIA DGX Cloud ketika dibutuhkan.

Ingin tahu lebih banyak tentang solusi server performa tinggi dari Acer? Segera hubungi Acer Indonesia untuk mendapatkan informasi lebih lanjut.