Training "Introduction NVIDIA GPU SERVER for Data Analytics & Artificial Intelligence for BCA”
Kami mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada seluruh rekan-rekan dari Bank BCA atas partisipasi aktif rekan-rekan, dalam acara training bertajuk “Introduction NVIDIA GPU SERVER for Data Analytics & Artificial Intelligence for BCA.”
Acara ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai bagaimana teknologi NVIDIA GPU Servers dapat mendukung inisiatif Data Analytics dan Artificial Intelligence di Bank BCA.
1. SERVER INTRODUCTION
Fungsi Server
Server memiliki peran krusial sebagai pusat pengolahan data yang memungkinkan efisiensi operasional dalam perusahaan. Dengan server yang tepat, berbagai aplikasi bisnis, termasuk pengolahan transaksi dan penyimpanan data besar, dapat berjalan dengan lancar.
Arsitektur Server
NVIDIA memanfaatkan arsitektur server yang kuat dan fleksibel. Dirancang untuk menangani berbagai beban kerja yang intensif, server ini memberikan performa yang optimal dengan efisiensi yang tinggi. Dengan kemampuan skalabilitas yang fleksibel, server ini mampu memenuhi berbagai kebutuhan bisnis di Bank BCA.
Beban Kerja Umum pada Server
Server digunakan untuk mengelola berbagai beban kerja penting mulai dari penyimpanan data besar, pemrosesan aplikasi cloud, hingga kebutuhan komputasi dalam transaksi finansial.
2. OVERVIEW OF AI AND INTRODUCTION TO GPUS.
Beban Kerja AI Secara Umum
Komputasi untuk Artificial Intelligence (AI) memerlukan sumber daya yang sangat besar, terutama dalam memproses data dalam jumlah besar secara bersamaan. GPU (Graphics Processing Unit) menjadi solusi unggulan untuk menangani komputasi kompleks ini karena kemampuannya dalam memproses data parallel.
Apa Itu CPU dan Bagaimana CPU Melakukan Komputasi?
CPU (Central Processing Unit) adalah unit pengolah pusat yang melakukan komputasi secara berurutan. CPU sangat efisien untuk tugas-tugas yang memerlukan logika dasar, namun terbatas dalam hal komputasi paralel untuk aplikasi AI yang lebih kompleks.
Apa Itu GPU dan Bagaimana GPU Melakukan Komputasi?
Sebaliknya, GPU (Graphics Processing Unit) dirancang untuk komputasi paralel. GPU memiliki ribuan inti pemrosesan yang memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara bersamaan, menjadikannya pilihan terbaik untuk AI, Data Analytics, dan pemrosesan gambar atau video.
3. USE CASES AND COMPARISONS.
Benchmark: CPU vs GPU
Dalam banyak pengujian benchmark, GPU terbukti jauh lebih cepat daripada CPU dalam memproses aplikasi AI dan Data Analytics. Kemampuan GPU untuk melakukan komputasi paralel menjadikannya jauh lebih efisien dalam menangani beban kerja yang kompleks.
Testimoni: CPU vs GPU
Banyak organisasi dan perusahaan terkemuka yang telah beralih dari penggunaan CPU tradisional ke GPU karena efisiensi dan kecepatan yang ditawarkan. Mereka merasakan peningkatan signifikan dalam produktivitas dan kecepatan pemrosesan data.
Mengapa NVIDIA?
NVIDIA telah lama menjadi pemimpin dalam teknologi GPU. Dengan inovasi yang tak tertandingi dan arsitektur yang canggih, NVIDIA menawarkan solusi terbaik dalam hal performa untuk Data Analytics dan Artificial Intelligence. Dengan menggunakan GPU NVIDIA, Bank BCA dapat memperoleh keunggulan kompetitif yang lebih kuat di dunia digital.
Apa kata mereka tentang Training "Introduction NVIDIA GPU SERVER for Data Analytics & Artificial Intelligence for BCA”
