GPU menjadi platform utama untuk mempercepat pembelajaran mesin. Model AI seperti ChatGPT juga sudah dilatih menggunakan GPU dalam lima tahun terakhir.
Sistem GPU telah berhasil mengatasi tantangan ini dengan meningkatkan ke superkomputasi, berkat interkoneksi NVLink cepat dan jaringan Quantum InfiniBand yang kuat.
Stay tuned di media sosial kita untuk mendapatkan informasi menarik lainnya tentang GPU dan Lintasarta Cloudeka yang menjadi partner pertama dari NVIDIA!
Perbedaan yang terakhir, ada di-Number of Cores, di mana CPU memiliki jumlah inti yang relatif lebih sedikit, tetapi masing-masing sangat efisien dan kuat. Sedangkan GPU memiliki "CUDA Cores" atau "Stream Processors," teknologi properti yang dikembangkan oleh NVIDIA.
Selain itu dari Computing Architecture, CPU melakukan pemrosesan serial dari tugas yaitu satu tugas pada satu waktu secara berurutan. Sedangkan GPU melakukan pemrosesan paralel yaitu menangani banyak tugas sekaligus.
Sedangkan GPU memiliki penggunaan yang ditujukan khusus dalam menangani perhitungan yang lebih sederhana namun banyak, tentunya membutuhkan komputasi paralel.
Perbedaan pertama terletak pada Processing Speed di mana CPU menyediakan kekuatan komputasi yang efisien untuk melakukan tugas umum sehari-hari dengan efisien.
Dengan berbagai kecanggihan yang ditawarkan, nasib Google di masa depan tentunya akan terancam.
Menurut Anda, apa yang harus menjadi langkah bagi Google untuk menghadapi tantangan ini?
βKami tahu model ini akan menjadi lebih kompleks di masa depan. Kami ingin menghadirkan pengalaman interaksi yang lebih natural, sehingga manusia hanya perlu fokus berkolaborasi dengan ChatGPT.β
CTO OpenAI, Mira Murati
Akankah hadirnya GPT-4o ini akan menjadi akhir bagi Google?
GPT-4o yang diklaim lebih natural, ekspresif, dan lebih humanis seperti manusia ini menjadi penantang baru dalam persaingan AI.
Kecanggihan AI Terbaru
GPT-4o memiliki kemampuan lebih baik untuk memahami perintah dalam bentuk suara, teks, atau gambar secara real-time.
Sumber: CNBC, Kompas, OpenAI