Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah mengalami perkembangan yang sangat cepat, dengan generative AI (GenAI) menjadi salah satu bidang yang paling menarik perhatian. Dengan semakin banyaknya aplikasi yang memanfaatkan teknologi ini, penting bagi industri untuk memiliki metrik yang tepat untuk menilai performa layanan AI. Baru-baru ini, MLCommons, sebuah konsorsium yang berfokus pada standar industri untuk pembelajaran mesin, meluncurkan MLPerf Endpoints, sebuah rangkaian benchmark inovatif yang dirancang khusus untuk mengukur layanan GenAI. Di tengah perubahan ini, AMD telah mengambil langkah penting dengan memilih untuk berinvestasi dalam standar terbuka untuk benchmarking layanan AI, dan inilah alasan di balik keputusan tersebut.
Transformasi dalam Evaluasi Performansi GenAI
Pergeseran dalam evaluasi performa GenAI sangat jelas terlihat saat ini. Sebelumnya, fokus utama adalah pada performa perangkat keras, tetapi sekarang perhatian beralih kepada cara penyedia layanan mengelola dan menyajikan produk mereka. Walaupun pengukuran throughput token GPU tetap penting, kemampuan untuk menghadirkan token tersebut kepada pengguna kini menjadi prioritas utama. Infrastruktur juga telah berubah; dari pendekatan yang berfokus pada kerangka kerja individual, kini beralih ke layanan yang lebih terkelola dan terintegrasi.
Peran AMD dalam MLPerf Endpoints
Sejak awal pengembangan, AMD telah berperan aktif dalam merumuskan beban kerja, pedoman, serta infrastruktur yang digunakan untuk evaluasi kinerja. MLPerf Endpoints menawarkan berbagai fitur canggih, seperti arsitektur berbasis API dan mekanisme pengiriman bergulir (rolling submission) yang memungkinkan proses benchmarking berlangsung dengan cepat dan efisien, sejalan dengan pembaruan perangkat lunak yang terus dikembangkan.
Visi Keterbukaan yang Dipegang oleh AMD
AMD berkomitmen untuk memimpin inisiatif ini karena percaya bahwa generasi benchmark AI yang akan datang harus bersifat terbuka, dikelola oleh komunitas, dan relevan dengan aplikasi dunia nyata. Bagi AMD, kepemimpinan di sektor AI lebih dari sekadar keunggulan dalam performa; ini juga tentang berkontribusi dalam menciptakan standar yang transparan dan dapat diandalkan.
Pernyataan Corporate VP AMD
Corporate VP AMD, Emad Barsoum, menekankan pentingnya evaluasi yang transparan. “AMD telah lama mendukung standar terbuka dan benchmarking berbasis komunitas. Sebagai anggota pendiri MLCommons, kami yakin bahwa evaluasi yang jujur memberikan keuntungan bagi seluruh ekosistem. MLPerf Endpoints memperluas semangat kolaboratif ini ke dalam layanan GenAI,” ujarnya.
Mendukung Software Terbuka melalui AMD ROCm™
Komitmen AMD terhadap keterbukaan juga terlihat melalui perangkat lunak AMD ROCm™, yang menawarkan landasan terbuka untuk pengembangan AI. ROCm dirancang dengan tujuan untuk memastikan transparansi dan kompatibilitas yang luas dalam penggunaan. Selain itu, AMD juga menerapkan prinsip yang sama dengan menyediakan panduan reproduksibilitas untuk semua pengajuan MLPerf Inference dan Training yang menggunakan framework AI open-source.
MLPerf sebagai Standar Industri
David Kanter, Co-founder MLCommons, menambahkan, “MLPerf Endpoints mengukur performa AI sesuai dengan pengalaman pengguna nyata melalui endpoint API langsung. Dukungan AMD sejak awal dengan menggunakan infrastruktur produksi nyata menjadikan MLPerf sebagai standar industri yang dapat dipercaya.”
Masa Depan AI yang Berbasis Realita
MLPerf Endpoints mencerminkan prinsip-prinsip yang dipegang oleh AMD, yaitu keterbukaan, transparansi, dan kemajuan berbasis komunitas. Dengan mengukur GenAI dalam konteks penggunaan layanan produksi, benchmark ini memberikan gambaran performa yang lebih akurat dibandingkan dengan model evaluasi yang tertutup. Hal ini menjadi sangat penting ketika AI mulai bertransformasi menjadi layanan yang lebih luas di berbagai industri.
Pentingnya Metode Evaluasi yang Efektif
Seiring dengan transisi AI menjadi layanan yang lebih umum, industri membutuhkan metode evaluasi yang dapat memengaruhi cara infrastruktur AI dipilih dan diinvestasikan. Dengan memimpin MLPerf Endpoints, AMD menegaskan bahwa masa depan AI harus ditentukan oleh kombinasi performa yang canggih dan standar terbuka. Ke depan, AMD berencana untuk terus berkontribusi dalam pengembangan dan publikasi hasil performa dari unit GPU AMD Instinct™.
Dalam konteks yang lebih luas, keputusan AMD untuk memilih standar terbuka tidak hanya berdampak pada perusahaan itu sendiri, tetapi juga pada seluruh ekosistem AI. Ini memberikan peluang bagi berbagai penyedia layanan dan pengembang untuk berkolaborasi dan meningkatkan kualitas layanan yang mereka tawarkan kepada pelanggan. Dengan demikian, AMD tidak hanya berfokus pada inovasi teknis, tetapi juga pada penciptaan komunitas yang saling mendukung dan berkembang bersama.
Manfaat Standar Terbuka bagi Ekosistem AI
Keputusan AMD untuk berinvestasi dalam standar terbuka memiliki sejumlah manfaat penting bagi ekosistem AI secara keseluruhan:
- Transparansi yang Lebih Baik: Standar terbuka menciptakan lingkungan yang lebih transparan, memungkinkan semua pihak untuk memahami dan mengevaluasi performa layanan AI secara adil.
- Kemudahan Integrasi: Dengan adanya standar yang terbuka, integrasi antara berbagai layanan dan produk menjadi lebih mudah dan efisien.
- Inovasi yang Didorong oleh Komunitas: Keterlibatan komunitas dalam pengembangan standar dapat memacu inovasi yang lebih cepat dan relevan.
- Pengurangan Biaya: Standar terbuka dapat membantu mengurangi biaya pengembangan dan interaksi antara berbagai layanan.
- Peningkatan Kualitas Layanan: Dengan adanya benchmark yang jelas, penyedia layanan dapat terus meningkatkan kualitas produk mereka untuk memenuhi harapan pengguna.
Menghadapi Tantangan di Era Generative AI
Walaupun banyak keuntungan yang ditawarkan oleh generative AI dan standar terbuka, tantangan tetap ada. Beberapa di antaranya mencakup:
- Keamanan dan Privasi: Penggunaan AI dalam layanan generatif dapat menimbulkan risiko terkait data pribadi dan keamanan informasi.
- Regulasi yang Belum Jelas: Banyak negara masih belum memiliki regulasi yang jelas mengenai penggunaan AI, yang dapat menghambat perkembangan industri.
- Kompetisi yang Ketat: Dengan semakin banyaknya perusahaan yang berinvestasi dalam teknologi AI, persaingan di pasar menjadi semakin ketat.
- Kebutuhan akan Keterampilan: Ketersediaan tenaga kerja yang terampil dalam bidang AI masih menjadi tantangan di banyak negara.
- Etika dalam Penggunaan AI: Isu etika dalam penggunaan AI, terutama dalam konteks generative AI, perlu menjadi perhatian serius.
Dengan memahami tantangan ini, AMD berkomitmen untuk tidak hanya mengembangkan teknologi yang lebih baik tetapi juga berpartisipasi aktif dalam diskusi mengenai etika dan regulasi di bidang AI. Langkah ini menunjukkan bahwa AMD siap menghadapi tantangan di masa depan dan berkontribusi pada pengembangan ekosistem AI yang lebih baik.
Rangkuman Komitmen AMD dalam Generative AI
AMD telah menunjukkan komitmen yang kuat dalam memimpin pengembangan generative AI dengan memilih standar terbuka untuk benchmarking layanan. Melalui MLPerf Endpoints dan perangkat lunak ROCm™, AMD tidak hanya menciptakan standar yang dapat diandalkan tetapi juga mendukung pengembangan komunitas yang terbuka dan kolaboratif. Dengan fokus pada transparansi dan relevansi dunia nyata, AMD berupaya memastikan bahwa generative AI dapat berkembang dengan cara yang bermanfaat bagi semua pihak.
Ke depan, AMD akan terus berinvestasi dalam inovasi dan kolaborasi, sambil memastikan bahwa layanan AI yang dihasilkan tidak hanya berkualitas tinggi tetapi juga dapat diakses dan bermanfaat bagi masyarakat luas. Dengan demikian, AMD tidak hanya berperan sebagai pemimpin dalam teknologi, tetapi juga sebagai pendorong perubahan positif di industri AI.
➡️ Baca Juga: Shireen Sungkar Wakafkan Sumur untuk Vidi Aldiano, Inisiatif Sosial yang Mendorong Kebaikan
➡️ Baca Juga: Pola Makan Sehat untuk Mengelola Berat Badan Secara Efektif dan Berkelanjutan
