AI Umum

CPU vs GPU untuk Menjalankan LLM Secara Lokal

CPU: Prosesor Tradisional

  • Prosesor serba guna yang ditemukan di berbagai perangkat komputasi
  • Menangani tugas komputasi umum, termasuk sistem operasi, aplikasi, dan beberapa aspek model AI
  • Efisien dalam tugas yang memerlukan pemrosesan logis dan berurutan

GPU: Akselerator AI

  • Awalnya dirancang untuk mempercepat rendering grafis
  • Berisi ratusan atau ribuan inti yang lebih kecil, memungkinkan operasi paralel
  • Sangat cocok untuk operasi matriks dan vektor yang mendasari pembelajaran mesin dan LLM
  • Memberikan keunggulan kecepatan yang signifikan dibandingkan CPU dalam melatih dan menjalankan LLM

CPU vs GPU: Pertimbangan Utama

  • Kompleksitas dan Ukuran Model: Model yang lebih kecil atau yang digunakan untuk tugas sederhana mungkin tidak memerlukan daya komputasi GPU dan dapat berjalan efisien pada CPU.
  • Anggaran dan Sumber Daya: GPU umumnya lebih mahal daripada CPU dan mungkin memerlukan solusi pendinginan tambahan karena konsumsi dayanya yang lebih tinggi.
  • Lingkungan Pengembangan dan Penerapan: Beberapa lingkungan mungkin menawarkan dukungan dan optimalisasi yang lebih baik untuk satu jenis prosesor daripada yang lain.
  • Kebutuhan Pemrosesan Paralel: Tugas yang dapat memanfaatkan pemrosesan paralel akan mengalami peningkatan kinerja yang signifikan pada GPU.

Tabel Perbandingan


Fitur CPU GPU
Arsitektur Inti terbatas, pemrosesan berurutan Banyak inti, pemrosesan paralel
Kecepatan Lebih lambat Lebih cepat
Efisiensi Lebih efisien untuk tugas logis Lebih efisien untuk operasi paralel
Biaya Lebih murah Lebih mahal
Konsumsi Daya Lebih rendah Lebih tinggi

Kesimpulan

Meskipun CPU dapat menjalankan LLM, GPU menawarkan keunggulan signifikan dalam hal kecepatan dan efisiensi karena kemampuan pemrosesan paralelnya. GPU menjadi pilihan utama untuk sebagian besar tugas AI dan ML. Keputusan untuk menggunakan CPU atau GPU pada akhirnya bergantung pada persyaratan spesifik proyek, termasuk kompleksitas model, kendala anggaran, dan kecepatan komputasi yang diinginkan.