Generative AI akan mengubah lanskap ide kreatif secara mendalam, dan AI agen merupakan kemajuan penting dalam pengembangan teknologi ini. Agen AI ini memiliki kemampuan untuk menangani tantangan kompleks selangkah demi selangkah secara efisien melalui penalaran otonom tingkat lanjut dan perencanaan berulang.

Tren menjalankan model AI pada sistem lokal tengah berkembang pesat di berbagai sektor. Pemrosesan AI lokal menawarkan banyak manfaat, termasuk privasi yang lebih baik, latency yang berkurang, dan kemampuan untuk bekerja secara offline. Pergeseran ini mengubah cara organisasi mengembangkan dan menerapkan AI, memungkinkan inovasi berkelanjutan dan pembuatan prototipe cepat tanpa terlalu bergantung pada sumber daya cloud. Sebaliknya, infrastruktur cloud dan pusat data dicadangkan untuk tugas yang lebih berat dan penerapan yang lebih luas.

Tiap industri menemukan manfaat unik dari AI lokal, tergantung pada kebutuhan mereka: dalam perawatan kesehatan, AI memfasilitasi analisis data pasien yang aman dan diagnosis yang lebih cepat, dalam keuangan, AI digunakan untuk deteksi penipuan dan penilaian risiko instan, dan dalam manufaktur, AI memberikan manfaat berupa kontrol kualitas instan dan pemeliharaan prediktif.

Memahami keseimbangan antara parameter dan presisi penting untuk mengoptimalkan ukuran memori GPU pada model AI. Parameter, yang merupakan nilai yang dipelajari dalam suatu model, tidak hanya meningkatkan kecerdasan model tetapi juga meningkatkan kebutuhan memori. Presisi, atau tingkat detail tempat parameter ini disimpan, memengaruhi ruang yang ditempatinya dalam memori. Presisi yang lebih tinggi lebih akurat tetapi menghabiskan lebih banyak memori, sementara presisi yang lebih rendah menghemat memori tetapi dapat mengorbankan beberapa detail.

Untuk memperkirakan memori GPU yang dibutuhkan, Anda harus terlebih dahulu menentukan jumlah parameter untuk model Anda, yang sering ditemukan dalam nama model atau spesifikasi terperinci. Ketepatan model yang telah dilatih sebelumnya juga memengaruhi persyaratan memori, baik itu FP32 untuk akurasi maksimum atau FP16 untuk keseimbangan antara performa dan akurasi. Format yang lebih baru seperti INT8 dan FP4 mengoptimalkan komputasi AI dengan mengurangi kebutuhan memori dan komputasi sambil mempertahankan akurasi yang wajar.

Kuantisasi merupakan teknik yang berharga saat Anda ingin menjalankan model besar pada GPU dengan memori terbatas. Kuantisasi mengurangi presisi parameter model Anda, mengurangi penggunaan memori sekaligus mempertahankan sebagian besar akurasi model. Teknik kuantisasi tingkat lanjut, seperti yang disediakan oleh NVIDIA TensorRT-LLM, dapat mengompresi model Anda ke dalam format presisi yang lebih kecil.

Seiring dengan semakin terintegrasinya AI dalam kehidupan sehari-hari, semakin penting untuk memiliki stasiun kerja lokal yang kuat untuk menjalankan model. Dengan GPU berkapasitas tinggi dan Tensor Core khusus, stasiun kerja AI yang didukung NVIDIA RTX berada di garis depan dalam memungkinkan pengembangan dan penerapan AI lokal. Stasiun kerja ini membuka kemungkinan baru dalam berbagai domain, mulai dari game hingga pembuatan konten.