Dunia teknologi terus berkembang dengan pesat, dan salah satu bidang yang mengalami percepatan besar adalah kecerdasan buatan (AI). Salah satu bidang AI yang mengalami perkembangan pesat adalah model bahasa besar, seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer). Di dalam wawancara ini, kami akan menjelajahi bagaimana Microsoft Azure telah mengembangkan infrastruktur yang kuat dan efisien untuk menjalankan model bahasa besar seperti GPT dengan ukuran yang luar biasa.
**Akselerasi Perkembangan AI dengan Infrastruktur yang Kuat**
Percakapan ini dimulai dengan Mark Russinovich, CTO Microsoft Azure, yang membahas bagaimana Microsoft Azure telah mengembangkan infrastruktur untuk mendukung model bahasa besar di skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dengan adanya model seperti GPT-3 dan Megatron Microsoft dengan miliaran parameter, diperlukan infrastruktur yang mampu menangani beban kerja yang sangat besar dan intensif.
Salah satu pendorong utama dalam kemajuan AI selama dekade terakhir adalah kemunculan GPU (Graphics Processing Unit) dan infrastruktur komputasi skala awan. Microsoft telah aktif berkontribusi pada perkembangan ini melalui layanan Azure yang terus berkembang. Untuk mendukung pelatihan model bahasa besar, Microsoft membangun tumpukan perangkat keras dan perangkat lunak khusus yang efisien dalam menjalankan beban kerja AI skala besar.
**Menghadapi Tantangan Infrastruktur Skala Besar**
Menjalankan infrastruktur skala besar untuk AI bukanlah tugas yang mudah. Mark Russinovich menjelaskan bahwa tantangan-tantangan ini meliputi pengelolaan sumber daya yang intensif, menghadapi kegagalan yang terjadi secara rutin, dan kemampuan untuk mendiagnosis serta memperbaiki masalah dengan cepat.
Dalam hal ini, Microsoft Azure telah mengatasi tantangan ini dengan pendekatan komprehensif. Mereka menggunakan perangkat keras canggih yang dapat mendukung komputasi mentah di seluruh dunia. Salah satu solusi yang digunakan adalah mengelompokkan GPU dengan bandwidth tinggi dan menyediakan konektivitas yang dibutuhkan untuk melatih model secara efisien. Mereka juga memanfaatkan platform perangkat lunak Azure untuk mengoptimalkan kinerja GPU dengan lapisan pengelolaan penuh di atasnya.
**Pentingnya Penjadwalan Global dan Kontainerisasi**
Dalam menjalankan beban kerja AI skala besar, penting untuk memiliki mekanisme penjadwalan yang efisien untuk mengalokasikan sumber daya GPU secara optimal. Microsoft Azure menggunakan proyek Forge yang dirancang khusus untuk tujuan ini. Proyek ini menyediakan layanan kontainerisasi dan penjadwalan global untuk menjalankan beban kerja AI di seluruh dunia. Dengan menggunakan proyek ini, pelanggan dapat memanfaatkan sumber daya GPU dengan efisien dan menjalankan pekerjaan mereka tanpa gangguan.
**Komputasi Rahasia: Keamanan dan Kolaborasi dalam AI**
Satu aspek penting dalam pengembangan dan penggunaan AI adalah perlindungan data sensitif dan keamanan dalam berkolaborasi. Microsoft Azure telah mengatasi masalah ini dengan pengembangan Komputasi Rahasia. Dengan Komputasi Rahasia, data dan model dilindungi dalam lingkungan eksekusi yang aman dan tidak dapat diakses oleh pihak ketiga, termasuk operator Azure. Ini memungkinkan kolaborasi rahasia antara pihak-pihak yang ingin berbagi data dan pengetahuan tanpa mengorbankan keamanan.
**Pandangan ke Depan: Inovasi yang Terus Berkembang**
Percakapan ini mengungkapkan bahwa Microsoft Azure berkomitmen untuk terus berinovasi dalam membangun dan mengoptimalkan infrastruktur AI skala besar. Dengan merilis GPU rahasia dan mengembangkan layanan seperti proyek Forge, Azure terus meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi dalam menjalankan beban kerja AI.
**Kesimpulan**
Infrastruktur AI yang mendukung model bahasa besar seperti GPT memerlukan solusi yang canggih dan komprehensif. Microsoft Azure telah mengambil langkah-langkah besar untuk membangun infrastruktur yang mampu menjalankan beban kerja AI skala besar dengan efisien dan aman. Dengan inovasi seperti proyek Forge dan Komputasi Rahasia, Azure memungkinkan para ahli AI dan pengembang untuk mengoptimalkan model mereka tanpa mengorbankan keamanan dan kualitas.
