Penyesuaian Ukuran Beban Kerja AI: Mencocokkan Sumber Daya GPU dengan Kebutuhan Model
Diperbarui 11 Desember 2025
Pembaruan Desember 2025: 67% tim AI kecil salah menyelaraskan perangkat keras pertama dengan kebutuhan beban kerja—40% mengalokasikan berlebihan atau kurang. Alat Zoomer dari Meta menghasilkan puluhan ribu laporan profiling setiap hari, menjadi standar industri. Pada tahun 2025, 76% beban kerja AI perusahaan memerlukan optimasi sumber daya otomatis. VRAM tetap menjadi kendala utama, tetapi bandwidth PCIe, tata letak NUMA, dan throughput penyimpanan semakin menentukan kinerja dunia nyata.
Alat Zoomer dari Meta telah menjadi standar de facto di seluruh perusahaan untuk optimasi beban kerja GPU, menghasilkan puluhan ribu laporan profiling setiap hari.[^1] Bekerja di semua beban kerja pelatihan dan inferensi, Zoomer memberikan pengurangan waktu pelatihan dan peningkatan QPS yang signifikan melalui debugging dan optimasi cerdas. Alat ini mencontohkan kematangan penyesuaian ukuran beban kerja dari tuning manual menjadi optimasi otomatis dan berkelanjutan yang beroperasi pada skala hiper.
Studi menunjukkan bahwa hampir 67% tim AI kecil salah menyelaraskan perangkat keras pertama mereka dengan kebutuhan beban kerja aktual, dengan 40% mengalokasikan berlebihan atau kurang.[^2] Masalah ini muncul ketika tim hanya fokus pada VRAM dan mengabaikan batasan terkait seperti bandwidth PCIe, tata letak NUMA, dan throughput penyimpanan. Analisis pasar menunjukkan bahwa pada tahun 2025, sekitar 76% beban kerja AI perusahaan akan memerlukan beberapa bentuk optimasi sumber daya otomatis untuk mempertahankan efektivitas biaya.[^3] Metodologi penyesuaian ukuran mengubah alokasi sumber daya GPU dari tebakan menjadi disiplin teknik.
Memahami kebutuhan beban kerja
Penyesuaian ukuran yang efektif memerlukan pemahaman karakteristik beban kerja di berbagai dimensi sumber daya.
Kebutuhan memori
Kapasitas VRAM menentukan model terbesar yang muat di GPU tanpa offloading atau partisi. Model transformer tumbuh secara linear dengan jumlah parameter, panjang konteks, dan ukuran batch. Model 7B parameter pada presisi FP16 memerlukan sekitar 14GB hanya untuk bobot, ditambah memori tambahan untuk aktivasi, status optimizer, dan KV cache.
Bandwidth memori memengaruhi throughput untuk beban kerja yang terbatas memori. Beban kerja inferensi sering terhambat pada bandwidth memori daripada kapasitas komputasi. A100 menyediakan bandwidth HBM 2 TB/s sementara L40S menyediakan 864 GB/s, memengaruhi throughput inferensi secara proporsional untuk model yang terbatas memori.
Kebutuhan kapasitas memori berbeda secara dramatis antara pelatihan dan inferensi. Pelatihan memerlukan memori untuk bobot model, gradien, status optimizer, dan aktivasi. Inferensi hanya memerlukan bobot dan aktivasi waktu inferensi. Model yang memerlukan pelatihan 8-GPU mungkin dapat melayani inferensi pada satu GPU dengan optimasi yang tepat.
Kebutuhan komputasi
Kapasitas FLOPS menentukan throughput maksimum untuk beban kerja yang terbatas komputasi. Melatih model besar cenderung menuju operasi yang terbatas komputasi, mendapat manfaat dari GPU dengan FLOPS lebih tinggi. Operasi matriks padat memenuhi sumber daya komputasi GPU ketika dikonfigurasi dengan benar.
Operasi sparse dan attention menunjukkan pola komputasi yang berbeda. Flash attention dan optimasi serupa mengubah trade-off komputasi-memori, menggeser beberapa beban kerja dari terbatas memori menjadi terbatas komputasi. Profiling beban kerja harus memperhitungkan optimasi algoritmik ini.
Pemilihan presisi memengaruhi kebutuhan memori dan komputasi. Pelatihan FP16 dan BF16 menggunakan setengah memori dari FP32 sambil meningkatkan throughput pada tensor core. Kuantisasi INT8 dan INT4 lebih lanjut mengurangi kebutuhan untuk inferensi. Presisi yang dipilih untuk beban kerja secara fundamental membentuk kebutuhan perangkat keras.
Kebutuhan interkoneksi
Beban kerja multi-GPU memerlukan bandwidth interkoneksi yang sesuai dengan strategi paralelisme. Tensor parallelism lintas GPU membutuhkan bandwidth tertinggi, mendapat manfaat dari agregat NVLink 900 GB/s. Pipeline parallelism mentolerir bandwidth lebih rendah dengan latensi lebih tinggi. Sinkronisasi gradien data parallelism membutuhkan bandwidth moderat yang berskala dengan ukuran model.
Beban kerja GPU tunggal mungkin masih memerlukan bandwidth PCIe untuk pemuatan data. Penyajian inferensi throughput tinggi membaca input model dan menulis output secara terus-menerus. PCIe Gen5 menyediakan 64 GB/s yang dapat dipenuhi oleh inferensi batch tinggi.
Profiling dan pengukuran
Penyesuaian ukuran memerlukan pengukuran daripada asumsi tentang perilaku beban kerja.
Alat profiling
NVIDIA Nsight Systems menyediakan profiling seluruh sistem yang menunjukkan aktivitas CPU, GPU, dan interkoneksi dari waktu ke waktu.[^4] Tampilan timeline mengungkapkan periode idle, peluncuran kernel, dan transfer data. Profiling mengidentifikasi apakah beban kerja terbatas komputasi, terbatas memori, atau mengalami hambatan lain.
Nsight Compute menyediakan analisis tingkat kernel terperinci yang menunjukkan okupansi yang dicapai, throughput memori, dan pemanfaatan komputasi.[^5] Analisis mengidentifikasi peluang optimasi dalam kernel individual. Alat ini memandu optimasi kode yang mengubah kebutuhan perangkat keras.
PyTorch Profiler dan TensorFlow Profiler mengintegrasikan profiling ke dalam framework ML.[^6] Integrasi menyederhanakan profiling beban kerja ML tanpa mempelajari alat terpisah. Wawasan khusus framework melengkapi profiling tingkat GPU.
Metrik utama
Persentase pemanfaatan GPU menunjukkan berapa fraksi waktu GPU menjalankan kernel. Pemanfaatan rendah menunjukkan hambatan CPU, masalah pemuatan data, atau periode idle antara operasi. Pemanfaatan tinggi menunjukkan beban kerja menggunakan GPU yang dialokasikan secara efektif.
Pemanfaatan memori melacak konsumsi memori puncak dan rata-rata. Memori puncak menentukan kebutuhan memori GPU minimum. Memori rata-rata menunjukkan potensi berbagi atau alokasi GPU lebih kecil jika puncak dapat dikurangi.
Okupansi SM (Streaming Multiprocessor) mengukur seberapa penuh sumber daya komputasi dimanfaatkan. Okupansi rendah dengan pemanfaatan tinggi menunjukkan overhead peluncuran kernel. Optimasi dapat meningkatkan throughput tanpa mengubah perangkat keras.
Standarisasi benchmark
Benchmark MLPerf menyediakan perbandingan beban kerja standar di berbagai konfigurasi perangkat keras.[^7] Benchmark mencakup skenario pelatihan dan inferensi dengan model representatif. Hasil MLPerf memungkinkan perbandingan perangkat keras yang objektif tanpa bergantung pada klaim pemasaran vendor.
Platform NVIDIA memberikan waktu tercepat untuk melatih di setiap benchmark MLPerf Training v5.1, dengan inovasi di seluruh chip, sistem, dan perangkat lunak yang memungkinkan kepemimpinan kinerja pelatihan yang berkelanjutan.[^8] MLPerf v5.1 menggantikan BERT-Large dan Stable Diffusion yang lebih lama dengan Llama 3.1 8B dan FLUX.1, mencerminkan lanskap beban kerja AI yang berkembang.[^9]
Metodologi penyesuaian ukuran
Penyesuaian ukuran sistematis mengikuti proses terstruktur dari kebutuhan hingga validasi.
Pengumpulan kebutuhan
Dokumentasikan arsitektur model termasuk jumlah parameter, jenis layer, dan kebutuhan presisi. Arsitektur secara fundamental membatasi kebutuhan memori dan komputasi. Large language model, vision transformer, dan model difusi memiliki profil sumber daya yang berbeda.
Definisikan kebutuhan kinerja termasuk target throughput, SLA latensi, dan ekspektasi ukuran batch. Kebutuhan menentukan apakah konfigurasi memadai, bukan hanya apakah berjalan. Konfigurasi yang berjalan tetapi melewatkan target latensi tetap kurang ukuran.
Identifikasi kebutuhan penskalaan dan ekspektasi pertumbuhan. Infrastruktur harus mengakomodasi pertumbuhan beban kerja yang direncanakan tanpa penggantian lengkap. Penyesuaian ukuran untuk beban kerja hari ini sambil merencanakan untuk besok menghindari keusangan prematur.
Pemilihan kandidat
Identifikasi opsi GPU yang sesuai dengan kebutuhan dasar. Kapasitas memori menyaring opsi yang tidak dapat memuat beban kerja. Kemampuan komputasi menyaring opsi yang tidak dapat memenuhi kebutuhan throughput. Irisan mendefinisikan kandidat yang layak.
Pertimbangkan generasi dan arsitektur GPU. Arsitektur lebih baru seperti Blackwell menawarkan kinerja per watt yang lebih baik tetapi biaya akuisisi lebih tinggi. Arsitektur lama seperti Ampere menawarkan biaya lebih rendah dengan kinerja yang cukup untuk banyak beban kerja. Ekonomi tergantung pada karakteristik beban kerja dan durasi deployment.
Evaluasi trade-off cloud versus on-premises. Cloud memberikan fleksibilitas untuk bereksperimen dengan beberapa jenis GPU sebelum komitmen. On-premises memberikan biaya jangka panjang lebih rendah untuk beban kerja berkelanjutan yang dapat diprediksi. Pendekatan hybrid menggunakan cloud untuk eksperimen dan on-premises untuk produksi.
Pengujian validasi
Jalankan beban kerja aktual pada konfigurasi kandidat untuk mengukur kinerja nyata. Benchmark sintetis mungkin tidak mewakili perilaku beban kerja aktual. Pengujian representatif produksi memvalidasi bahwa kandidat memenuhi kebutuhan.
Uji pada tingkat beban yang diharapkan dan lebih. Konfigurasi yang berkinerja baik pada beban ringan mungkin kesulitan pada pemanfaatan penuh. Stress testing mengungkapkan batas kapasitas sebelum deployment produksi.
Ukur efisiensi biaya di seluruh kandidat. GPU lebih mahal yang menyediakan throughput 3x mungkin biayanya lebih rendah per inferensi daripada GPU lebih murah pada throughput lebih rendah. Analisis total cost of ownership memandu pemilihan akhir.
Autoscaling dan alokasi dinamis
Penyesuaian ukuran statis membiarkan sumber daya idle selama periode permintaan rendah. Alokasi dinamis menyesuaikan sumber daya untuk mencocokkan permintaan aktual.
Horizontal pod autoscaling
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) menskalakan jumlah replika berdasarkan metrik.[^10] Metrik pemanfaatan GPU memicu keputusan penskalaan. Lebih banyak replika menangani beban yang meningkat sementara lebih sedikit replika mengurangi biaya selama periode sepi.
Autoscaling yang sadar GPU memerlukan sumber metrik yang tepat. NVIDIA DCGM menyediakan metrik GPU yang dapat dikonsumsi HPA melalui adapter Prometheus. Pipeline metrik dari GPU ke HPA menentukan responsivitas penskalaan.
KEDA dan penskalaan berbasis event
KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) memungkinkan penskalaan berdasarkan metrik eksternal dan panjang antrian.[^11] Beban kerja inferensi dapat diskalakan berdasarkan kedalaman antrian permintaan daripada pemanfaatan GPU. Pendekatan berbasis event memberikan penskalaan yang lebih responsif untuk beban kerja bursty.
KEDA memfasilitasi pelepasan kuota otomatis dengan mengklaim kuota dari beban kerja idle. Ketika beban kerja selesai tetapi tidak dihapus, KEDA memantau metrik idle dan memicu scale-down ke nol replika, secara signifikan mengurangi biaya operasional.[^11]
Scheduler yang sadar GPU
Scheduler cerdas mempertimbangkan topologi GPU saat menempatkan beban kerja. Pekerjaan multi-GPU mendapat manfaat dari GPU dengan konektivitas NVLink. Scheduler mempertimbangkan topologi interkoneksi bersamaan dengan ketersediaan sumber daya.
AI Computing Broker dari Fujitsu menggunakan orkestrasi yang sadar runtime, memantau beban kerja secara real time dan secara dinamis menetapkan GPU di mana mereka paling dibutuhkan.[^12] Pendekatan ini mewakili pemikiran ulang fundamental dari alokasi statis menuju optimasi berkelanjutan.
Kesalahan penyesuaian ukuran umum
Organisasi membuat kesalahan yang dapat diprediksi yang dapat dihindari dengan metodologi yang tepat.
Over-provisioning
Tim sering menentukan GPU terbesar yang tersedia "untuk aman," membuang sumber daya substansial pada beban kerja yang tidak memerlukannya. Model yang berjalan dengan baik di L4 yang di-deploy di H100 membuang uang dan kapasitas GPU high-end yang langka.
Over-provisioning sering dihasilkan dari profiling yang tidak memadai. Tim berasumsi beban kerja membutuhkan lebih dari yang sebenarnya tanpa pengukuran. Profiling mengungkapkan kebutuhan aktual yang sering mengejutkan tim yang mengharapkan kebutuhan lebih tinggi.
Under-provisioning
Konfigurasi yang kurang ukuran yang secara teknis berjalan tetapi melewatkan target kinerja menyebabkan masalah operasional berkelanjutan. Tim menerima pelatihan lambat atau latensi inferensi tinggi daripada mengakui kesalahan sizing awal.
Kendala memori yang memaksa offloading berlebihan atau ukuran batch lebih kecil mengurangi throughput efektif. GPU yang sedikit lebih besar mungkin memberikan kinerja yang jauh lebih baik dengan menghilangkan kendala ini.
Mengabaikan keseimbangan sistem total
Fokus hanya pada spesifikasi GPU sambil mengabaikan CPU, penyimpanan, dan jaringan menciptakan hambatan sistem. Pemuatan data yang tidak dapat memberi makan GPU membuang kapasitas GPU. Hambatan jaringan selama pelatihan terdistribusi mengurangi penskalaan efektif.
Sekitar 40% tim under-provisio
[Konten dipotong untuk terjemahan]
