Courtesy of Forbes

DigitalOcean Tingkatkan Kinerja AI dengan Optimasi GPU AMD dalam Inferensi Besar

Menunjukkan pentingnya optimasi holistik dan platform-aware dalam infrastruktur inferensi AI yang mampu meningkatkan performa dan mengurangi biaya, agar cloud provider dapat bersaing lebih efektif dengan menyediakan solusi yang lebih terintegrasi dan efisien.

19 Jan 2026, 12.00 WIB

84 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Optimisasi terkoordinasi di seluruh tumpukan infrastruktur menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan.
Pemilihan dan konfigurasi GPU yang tepat mempengaruhi performa inferensi lebih dari spesifikasi perangkat keras saja.
Kolaborasi antara penyedia layanan cloud dan produsen perangkat keras sangat penting untuk mencapai efisiensi biaya dan kinerja dalam aplikasi AI.

tidak disebutkan secara spesifik, kemungkinan Amerika Serikat - Dalam dunia komputasi awan, kecepatan pemrosesan AI dan biaya menjadi fokus utama para penyedia layanan. DigitalOcean membuktikan hal itu dengan mengoptimalkan GPU AMD Instinct untuk menjalankan model AI besar dari Character.ai, sehingga throughput menjadi dua kali lipat dan biaya token berkurang setengahnya dibandingkan penggunaan GPU standar. Transformasi ini tidak hanya soal perangkat keras saja, melainkan pengaturan sistem secara terintegrasi.

Model AI yang digunakan adalah Qwen yang memiliki 235 miliar parameter, dengan pendekatan mixture-of-experts yang mengaktifkan sebagian parameter saat inferensi. Tantangannya adalah bagaimana mengatur pembagian kerja supaya tidak terjadi beban yang tidak seimbang dan overhead komunikasi yang tinggi. DigitalOcean menggunakan kombinasi paralelisme data, tensor, dan expert untuk menjaga keseimbangan serta meminimalkan latensi.

Penggunaan FP8 quantization juga membantu menekan kebutuhan memori dan bandwidth tanpa mengurangi akurasi model secara signifikan. Selain itu, optimasi pada lapisan perangkat lunak seperti ROCm, vLLM, dan AITER membuat eksekusi inferensi transformer menjadi sangat efisien di GPU AMD. Infrastruktur juga didesain menggunakan Kubernetes dengan penjadwalan yang sadar topologi agar komunikasi antar-GPU lebih cepat dan efisien.

Strategi DigitalOcean berbeda dari penyedia cloud besar lain yang biasanya hanya menyediakan GPU dan membebankan optimasi performa pada pengguna. DigitalOcean menawarkan layanan yang sudah dioptimalisasi dan terkelola, yang cocok untuk perusahaan digital dengan kebutuhan operasi yang sederhana namun memerlukan performa tinggi pada aplikasi real-time dengan banyak pengguna bersamaan.

Pelajaran pentingnya adalah performa inferensi AI bukan hanya tergantung pada spesifikasi GPU, tapi juga pada sistem lengkap yang meliputi hardware, runtime, orkestrasi, dan pengaturan penyimpanan. Ini membuat pilihan akselerator dan platform menjadi faktor penting dalam procurement infrastruktur AI, serta menandai era persaingan baru di layanan cloud berdasarkan hasil dan efisiensi inferensi AI.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2026/01/19/digitalocean-and-amd-deliver-doubled-inference-performance-for-characterai/

Analisis Ahli

Analisis Kami

"DigitalOcean telah menunjukkan bahwa integrasi end-to-end antara hardware dan perangkat lunak adalah kunci untuk mencapai performa inferensi AI optimal, bukan hanya mengandalkan ketersediaan GPU yang kuat saja. Pendekatan ini juga membuka peluang besar bagi akselerator alternatif seperti AMD untuk bisa bersaing, yang akhirnya akan mendorong inovasi dan efisiensi biaya lebih jauh di ekosistem cloud."

Prediksi Kami

Ke depan, pendekatan yang menggabungkan optimasi hardware, software, dan orkestrasi akan mendorong lebih banyak penyedia cloud untuk mengadopsi akselerator non-nvidia dan meningkatkan kemampuan layanan inferensi mereka, sehingga memperluas pilihan dan menurunkan risiko bagi pengguna enterprise.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dilakukan DigitalOcean untuk meningkatkan throughput dan mengurangi biaya pada deployment Character.ai?

DigitalOcean meningkatkan throughput dengan melaksanakan optimisasi platform yang menggunakan GPU AMD Instinct, yang mengurangi biaya token hingga setengahnya.

Bagaimana arsitektur model mixture-of-experts berfungsi dalam konteks ini?

Model mixture-of-experts berfungsi dengan mengaktifkan hanya 22 miliar parameter per permintaan inferensi, dengan mendistribusikan komputasi ke 8 pakar dari 128 yang ada.

Apa peran AMD dalam kolaborasi dengan DigitalOcean dan Character.ai?

AMD berperan dalam memberikan dukungan teknis dan pengembangan perangkat lunak untuk mengoptimalkan GPU mereka agar sesuai dengan kebutuhan inferensi Character.ai.

Mengapa optimisasi multi-lapisan penting untuk performa inferensi?

Optimisasi multi-lapisan penting karena membantu menyeimbangkan beban kerja dan mengurangi latensi, yang sangat krusial untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu respon.

Apa yang menjadi tantangan utama dalam pengelolaan beban kerja inferensi AI?

Tantangan utama termasuk pengelolaan ketidakseimbangan beban dan overhead komunikasi yang muncul dari routing dinamis dalam model mixture-of-experts.