Seiring artificial intelligence (AI) terus mendorong transformasi digital, data center AI muncul sebagai fasilitas khusus yang dibangun untuk mendukung machine learning tingkat lanjut, deep learning, dan aplikasi komputasi performa tinggi. Di Jakarta—hub digital utama di Asia Tenggara—EDGE DC tampil sebagai penyedia data center terkemuka, menawarkan infrastruktur mutakhir, terukur, dan hemat energi yang dirancang khusus untuk aplikasi AI generasi berikutnya.

Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi fitur-fitur utama, spesifikasi desain, dan perangkat keras mutakhir yang mendefinisikan sebuah data center AI.

Baca juga: Penggerak Masa Depan : Integrasikan Energi Terbarukan di Data Center

Memahami Data Center AI

Berbeda dengan data center tradisional, data center AI dibangun khusus untuk mendukung kebutuhan komputasi dan penyimpanan yang intensif dari beban kerja AI. Mereka memiliki fitur:

• Pasokan Daya Densitas Tinggi: Data center AI dirancang untuk mengakomodasi komponen yang membutuhkan daya besar seperti GPU dan akselerator. Fasilitas sering dilengkapi dengan dual power feed, generator redundan, dan skor power usage effectiveness (PUE) yang mencerminkan efisiensi energi.
• Sistem Pendinginan Canggih: Dengan komponen seperti GPU yang menghasilkan panas signifikan, pendinginan sangat kritis. Data center AI modern menggunakan solusi canggih seperti liquid cooling atau immersion cooling untuk menjaga suhu operasi optimal sambil memastikan performa tak terputus.
• Jaringan Berkecepatan Tinggi: Untuk mendukung transfer data cepat antara server dan akselerator, pusat-pusat ini mengintegrasikan interkoneksi bandwidth tinggi dan latency rendah yang memungkinkan komunikasi tanpa hambatan.
• Skalabilitas dan Redundansi: Beban kerja AI dapat meningkat dengan cepat. Fasilitas harus menawarkan desain modular dengan konfigurasi rak yang dapat diskalakan dan redundansi dalam daya dan konektivitas, menjamin uptime 99,999%.

Atribut-atribut ini membedakan data center AI dari fasilitas konvensional dengan memastikan daya, pendinginan, dan jaringan bekerja sama dengan sempurna untuk mendukung ribuan GPU dan akselerator khusus.

1. Daya dan Efisiensi Energi

• Densitas Daya Tinggi: Server AI dapat membutuhkan kapasitas daya 50-100 kW per rak. Fasilitas siap-AI direkayasa untuk mendukung kapasitas beban IT tinggi, memastikan mereka dapat menangani kebutuhan daya untuk pelatihan dan inferensi AI.
• Sistem Daya Redundan: Dual power feed, konfigurasi generator N+1, dan sistem UPS yang kuat meminimalkan risiko downtime. Jaringan listrik yang terbebani juga mendorong data center AI untuk mengadopsi microgrid dengan fuel cell, baterai canggih, dan small modular reactor (SMR) untuk ketahanan energi.
• Metrik Efisiensi Energi: Mencapai PUE rendah (sering mendekati 1,24 atau lebih baik) sangat penting untuk mengendalikan biaya operasional dan memastikan penggunaan energi yang efisien. AI diperkirakan akan mendorong konsumsi energi data center global menjadi 3-4% dari total listrik pada 2030, naik dari 1-2% saat ini, menyoroti kebutuhan integrasi energi terbarukan.

2. Solusi Pendinginan

• Liquid dan Immersion Cooling: Untuk secara efisien menghilangkan panas yang dihasilkan oleh penerapan GPU densitas tinggi, data center AI menggunakan teknik seperti direct-to-chip liquid cooling atau immersion cooling. Immersion cooling dapat mengurangi penggunaan energi hingga 30% dibandingkan pendinginan udara, dan sistem hibrid (liquid-to-air/refrigerant) menjadi standar untuk rak AI.
• Desain Rak Optimal: Konfigurasi rak khusus meningkatkan aliran udara dan disipasi panas, yang kritis untuk mempertahankan performa tinggi dalam lingkungan AI. Sistem pendinginan berbasis AI, didukung oleh cognitive digital twin dan analitik prediktif, mengoptimalkan pendinginan secara real-time untuk mengurangi pemborosan energi.
• Penggunaan Ulang Panas: Beberapa fasilitas menggunakan kembali panas server untuk sistem pemanas distrik, selaras dengan praktik ekonomi sirkular dan meningkatkan keberlanjutan secara keseluruhan.

3. Jaringan dan Konektivitas

• Latency Rendah dan Bandwidth Tinggi: Peralatan jaringan canggih—menggabungkan switch berkecepatan tinggi dan konektivitas fiber—memastikan data mengalir antara GPU, CPU, dan sistem penyimpanan dengan delay minimal. Ini vital untuk beban kerja AI yang mengandalkan pemrosesan data paralel yang cepat. Data center hyperscale kini mengadopsi infrastruktur fiber 800G untuk mendukung komunikasi GPU-ke-GPU, mengurangi latency dan footprint fisik.
• Interkoneksi Carrier Global: Konektivitas strategis ke beberapa carrier lokal dan internasional menyediakan akses data yang cepat dan andal. EDGE DC, misalnya, menawarkan opsi konektivitas kaya melalui tautan ke internet exchange besar seperti IIX dan EPIX. Hub edge regional juga muncul untuk melengkapi “pabrik” AI terpusat, mengurangi latency untuk dataset AI.

4. Skalabilitas dan Desain Modular

• Infrastruktur yang Dapat Diperluas: Desain data center modular memungkinkan skalabilitas cepat; rak tambahan, kapasitas daya, dan pendinginan dapat diintegrasikan seiring pertumbuhan beban kerja AI. Modularitas ini kritis karena beban kerja AI diproyeksikan tumbuh secara eksponensial, membutuhkan ekspansi infrastruktur yang cepat.
• Pendekatan Virtual Campus: Fasilitas seperti site terkoneksi EDGE DC (misalnya, EDGE1 dan EDGE2) meningkatkan berbagi sumber daya, redundansi, dan konektivitas keseluruhan. Pendekatan ini memastikan skalabilitas tanpa hambatan dan ketahanan operasional.

Baca juga: Data Center Jakarta: Pusat Inovasi dan Pertumbuhan Digital

Sorotan Perangkat Keras: GPU dan Akselerator

Di jantung setiap data center AI adalah GPU dan akselerator yang memungkinkan komputasi cepat dan pelatihan model. Inovasi terbaru termasuk pendekatan hemat biaya DeepSeek AI, yang mengoptimalkan GPU NVIDIA H800 menggunakan teknik seperti arsitektur Mixture-of-Experts (MoE), komputasi presisi rendah, dan penyeimbangan beban lanjutan untuk mengurangi biaya pelatihan.

Ini mencerminkan tren industri yang lebih luas di mana perusahaan AI menyempurnakan efisiensi perangkat keras untuk menurunkan biaya sambil mempertahankan performa. Seiring beban kerja AI meningkat, kemajuan seperti ini akan terus membentuk generasi berikutnya dari infrastruktur AI.

GPU Nvidia

• Nvidia A100 dan H100: Banyak digunakan di data center untuk pelatihan dan inferensi AI, akselerator ini memberikan performa tak tertandingi dengan bandwidth memori tinggi dan fitur canggih seperti NVLink untuk komunikasi antar-GPU.
• Arsitektur Nvidia Blackwell: Generasi GPU berikutnya, dibangun dengan arsitektur Blackwell Nvidia, menjanjikan performa hingga empat kali lipat dari model saat ini—ideal untuk beban kerja AI yang semakin kompleks.

Akselerator AMD Instinct

• AMD Instinct MI300 Series: Dirancang untuk beban kerja AI dan HPC performa tinggi, akselerator ini memanfaatkan arsitektur CDNA 3 dengan packaging canggih dan memori bandwidth tinggi.

Komponen Penting Lainnya

• CPU Performa Tinggi: Server AI sering menggabungkan GPU densitas tinggi dengan CPU kuat (seperti AMD EPYC atau prosesor Intel Xeon) untuk mengelola orkestrasi dan komputasi tujuan umum.
• Switch Jaringan Khusus: Switch canggih dan solusi interkoneksi memastikan latency rendah dan throughput tinggi di seluruh data center, penting untuk mengelola aliran data masif yang khas dari beban kerja AI. DPU (Data Processing Unit) juga semakin populer, mengalihkan tugas jaringan dari CPU untuk membebaskan sumber daya untuk beban kerja AI.
• Server Arm: Meskipun masih niche, server berbasis Arm (misalnya, AWS Graviton) muncul sebagai alternatif hemat energi, berpotensi mengurangi biaya daya data center AI.

EDGE DC: Data Center AI-ready di Jakarta

EDGE DC memanfaatkan lokasi strategisnya di pusat Jakarta untuk menyediakan ekosistem digital yang kuat, sangat cocok untuk kebutuhan data center AI. Berikut bagaimana EDGE DC menonjol:

• Lokasi Strategis: Terletak di distrik bisnis pusat Jakarta, EDGE DC menawarkan konektivitas tak tertandingi dengan akses ke internet exchange besar seperti EPIX. Ini memastikan latency rendah dan transfer data kecepatan tinggi yang penting untuk operasi AI.
• Infrastruktur Mutakhir: Fasilitas seperti EDGE2 dibangun khusus dengan lebih dari 3.400 rak dan kapasitas beban IT 23 MW, dirancang untuk mendukung penerapan hyperscale dan AI.
• Latency Rendah dan Keandalan Tinggi: Dengan SLA standar ketersediaan daya 99,999%, EDGE DC menjamin uptime mission-critical untuk bisnis yang bergantung pada aplikasi berbasis AI.
• Skalabilitas Siap Masa Depan: Komitmen EDGE DC untuk ekspansi berkelanjutan memastikan bahwa seiring pertumbuhan kebutuhan AI, fasilitasnya akan terus menawarkan solusi daya, konektivitas, dan pendinginan yang diperlukan.

Baca juga: Strategi Transformasi Digital: Mengoptimalkan Cloud Computing atau Data Center?

Masa Depan Data Center AI

Revolusi AI mendorong batas-batas desain data center. Inovasi seperti disagregasi GPU, desain rak modular, dan teknik pendinginan yang dioptimalkan untuk AI mendefinisikan ulang lanskap infrastruktur digital. Operasi berbasis AI, didukung oleh Large Language Model (LLM) seperti ChatGPT, memungkinkan manajemen otonom untuk pendinginan, penyeimbangan beban, dan pemeliharaan prediktif. Selain itu, data center hybrid quantum-classical mulai muncul, membutuhkan pendinginan kriogenik dan enkripsi quantum-safe untuk aplikasi penelitian AI.

Dengan beban kerja AI yang tumbuh secara eksponensial, fasilitas seperti EDGE DC memimpin dalam menyediakan lingkungan yang dapat diskalakan dan hemat energi yang penting untuk inovasi masa depan. Langkah-langkah regulasi, termasuk Peraturan Pemerintah No. 33/2023 tentang Konservasi Energi dan dorongan Asia Tenggara untuk data center yang lebih ramah lingkungan, mempengaruhi pertimbangan desain, memastikan keberlanjutan sambil memenuhi tuntutan beban kerja berbasis AI.

Data center AI merepresentasikan evolusi signifikan dari fasilitas tradisional. Dengan solusi daya, pendinginan, dan jaringan khusus, bersama dengan perangkat keras mutakhir seperti GPU Nvidia A100/H100 dan akselerator AMD Instinct, pusat-pusat ini dibangun untuk menangani kebutuhan komputasi yang menuntut dari aplikasi AI modern.

Jelajahi EDGE DC untuk memastikan bisnis digital Anda siap menghadapi masa depan dan memanfaatkan potensi penuh teknologi berbasis AI.