Kisah Sukses dan Sejarah NVIDIA Corporation Serta Perannya di Era AI

Berikut ini adalah artikel mengenai kisah sukses dan sejarah NVIDIA Corporation serta peran penting NVIDIA di era perkembangan AI (Kecerdasan Buatan) yang sangat pesat sekarang ini.

Bagian 1: Berdirinya NVIDIA Corporation

NVIDIA Corporation adalah perusahaan semikonduktor Amerika yang menjadi salah satu produsen utama unit pemrosesan grafis / Graphics Processing Unit (GPU) di dunia. Berbasis di Santa Clara, California, NVIDIA menguasai sekitar 80% pangsa pasar global untuk chip semikonduktor GPU pada tahun 2023.

Berbeda dengan chip semikonduktor unit pemrosesan pusat (CPU) yang bersifat umum, GPU dibuat untuk mempercepat aplikasi yang berbasis grafis, seperti video game, penyuntingan, dan rendering 3D, serta aplikasi kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI) dan pembelajaran mesin / Machine Learning (ML). NVIDIA telah berada di garis depan teknologi GPU selama lebih dari 25 tahun dan merupakan salah satu pelopor awalnya.

Tahun-tahun Awal dan Para Pendirinya

NVIDIA didirikan pada 5 April 1993 oleh tiga ilmuwan komputer Amerika:

• Jen-Hsun (“Jensen”) Huang, yang sebelumnya adalah Direktur CoreWare di LSI Logic dan perancang mikroprosesor di AMD;
• Chris Malachowsky, seorang insinyur yang bekerja di Sun Microsystems;
• Curtis Priem, yang sebelumnya adalah insinyur senior dan perancang chip grafis di IBM dan Sun Microsystems [1] [2].

Ketiganya memiliki visi untuk membawa grafis 3D ke pasar game dan multimedia.

Pada tahun 1995, NVIDIA meluncurkan produk pertamanya, yaitu chip grafis NV1, yang mendukung grafis kuadratik dan audio. Namun, produk ini tidak sukses karena tidak kompatibel dengan standar grafis yang populer saat itu, yaitu Direct3D dan OpenGL.

Pada tahun 1996, NVIDIA merilis chip grafis NV3, yang mendukung grafis 3D segitiga dan kompatibel dengan Direct3D. Chip ini menjadi dasar untuk seri RIVA, yang merupakan produk pertama NVIDIA yang berhasil di pasar [1].

Meroketnya Graphics Processing Unit (GPU)

Pada tahun 1999, NVIDIA menciptakan istilah Graphics Processing Unit (GPU), yang merupakan sirkuit elektronik khusus yang awalnya dirancang untuk mempercepat grafis komputer dan pemrosesan gambar (baik pada kartu video atau tertanam pada motherboard, ponsel, komputer pribadi, workstation, dan konsol game) [3].

Berbeda dengan CPU yang bersifat umum, GPU unggul dalam pemrosesan paralel, yaitu menggunakan lebih banyak inti untuk memungkinkan beberapa proses berjalan secara bersamaan. Sebaliknya, CPU menggunakan pemrosesan serial, yang umumnya membutuhkan penyelesaian satu proses sebelum proses berikutnya dapat dimulai [2].

NVIDIA menjadi salah satu perintis dalam teknologi GPU dengan meluncurkan seri GeForce, yang merupakan GPU pertama yang mendukung transformasi dan pencahayaan perangkat keras, yang meningkatkan kualitas dan kecepatan grafis 3D.

Seri GeForce juga mendukung antarmuka pemrograman aplikasi (API) grafis seperti Direct3D dan OpenGL, yang memungkinkan pengembang perangkat lunak untuk membuat aplikasi grafis yang berjalan di berbagai platform [1].

Setelah menciptakan GPU, NVIDIA menemukan bahwa GPU juga berguna untuk perhitungan non-grafis yang melibatkan masalah paralel yang sangat besar, seperti AI dan ML. Pada tahun 2006, NVIDIA memperkenalkan arsitektur CUDA, yang membuka kemampuan pemrosesan paralel GPU untuk ilmu pengetahuan dan penelitian.

CUDA adalah platform komputasi yang memungkinkan pengembang untuk menggunakan GPU untuk pemrograman umum, bukan hanya untuk grafis. CUDA juga mendukung berbagai bahasa pemrograman, seperti C, C++, Python, dan MATLAB [4].

NVIDIA telah menjadi salah satu pemasok utama perangkat keras dan perangkat lunak AI. Momen terobosannya dalam industri ini terjadi pada tahun 2022, ketika ChatGPT, chatbot AI generatif dari OpenAI, tersedia untuk umum. OpenAI mengembangkan teknologinya menggunakan superkomputer yang didukung oleh 10.000 GPU NVIDIA [2].

Bagian 2: Kecerdasan Buatan dan NVIDIA Corporation

NVIDIA Corporation tidak hanya menjadi salah satu produsen GPU terkemuka di dunia, tetapi juga menjadi salah satu pelopor dan pemimpin dalam bidang kecerdasan buatan (AI). Dengan menggunakan platform NVIDIA AI, yang mencakup infrastruktur akselerasi, perangkat lunak kelas enterprise, dan model AI, NVIDIA telah membantu mengubah berbagai industri dan memecahkan berbagai tantangan global dengan AI.

Peran NVIDIA dalam Pengembangan Kecerdasan Buatan

NVIDIA memiliki peran penting dalam pengembangan kecerdasan buatan, baik dari sisi perangkat keras maupun perangkat lunak. Dari sisi perangkat keras, NVIDIA menyediakan GPU yang mampu mempercepat pelatihan dan inferensi model AI dengan performa tinggi, efisiensi energi, dan skalabilitas.

GPU NVIDIA juga mendukung berbagai arsitektur AI, seperti jaringan saraf tiruan (ANN), jaringan saraf konvolusional (CNN), jaringan saraf berulang (RNN), jaringan saraf generatif (GAN), dan jaringan saraf transformer [3].

Dari sisi perangkat lunak, NVIDIA menyediakan NVIDIA AI Enterprise, yang merupakan lapisan perangkat lunak dari platform NVIDIA AI. NVIDIA AI Enterprise mempercepat seluruh alur kerja AI, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data, eksplorasi dan visualisasi data, pemodelan dan validasi data, hingga penerapan dan pemantauan model AI. NVIDIA AI Enterprise juga mendukung berbagai kerangka kerja AI, seperti TensorFlow, PyTorch, MXNet, RAPIDS, dan NVIDIA NeMo [5].

Selain itu, NVIDIA juga menyediakan NVIDIA AI Foundation Models and Services, yang merupakan kumpulan model dan layanan AI yang sudah dilatih dan siap digunakan. Model dan layanan ini meliputi berbagai bidang, seperti bahasa, biologi, desain visual, dan avatar digital. Model dan layanan ini dapat dikustomisasi dan dioptimalkan sesuai dengan kebutuhan dan data masing-masing pengguna [6].

Aplikasi AI dalam Berbagai Industri oleh NVIDIA

NVIDIA telah menerapkan kecerdasan buatan dalam berbagai industri, seperti kesehatan, keuangan, ritel, manufaktur, transportasi, dan pendidikan. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi AI yang didukung oleh NVIDIA:

A. Kesehatan

NVIDIA telah membantu institusi kesehatan untuk memanfaatkan AI dalam bidang pengobatan, diagnosis, penelitian, dan pengembangan obat. Misalnya, NVIDIA telah mengembangkan NVIDIA BioNeMo, yang merupakan layanan AI generatif untuk mempercepat penemuan struktur dan fungsi protein dan molekul, yang dapat mempercepat penciptaan kandidat obat baru [7].

NVIDIA juga telah mengembangkan NVIDIA Clara, yang merupakan platform AI untuk pencitraan medis, yang dapat meningkatkan kualitas dan kecepatan pencitraan, serta mendeteksi dan mendiagnosis berbagai kondisi kesehatan.

B. Keuangan

NVIDIA telah membantu institusi keuangan untuk meningkatkan manajemen risiko, pengambilan keputusan berbasis data dan keamanan, serta pengalaman pelanggan dengan AI. Misalnya, NVIDIA telah mengembangkan NVIDIA RAPIDS, yang merupakan platform AI untuk analitik data dan ilmu data, yang dapat mempercepat proses analitik dan pemodelan data dengan menggunakan GPU.

NVIDIA juga telah mengembangkan NVIDIA Jarvis, yang merupakan platform AI untuk percakapan, yang dapat memungkinkan pembuatan aplikasi percakapan yang responsif, alami, dan kontekstual.

C. Ritel

NVIDIA telah membantu peritel untuk meningkatkan hubungan pelanggan dan kinerja merek dengan AI, baik di toko maupun online. Misalnya, NVIDIA telah mengembangkan NVIDIA Metropolis, yang merupakan platform AI untuk kota pintar, yang dapat membantu peritel untuk mengoptimalkan operasi toko, meningkatkan keamanan dan keselamatan, serta meningkatkan loyalitas pelanggan dengan menggunakan analitik video.

NVIDIA juga telah mengembangkan NVIDIA Picasso, yang merupakan layanan AI generatif untuk desain visual, yang dapat membantu peritel untuk menghasilkan konten gambar, video, 3D, dan 360 HDRi dari teks atau gambar

Referensi:

[1]https://www.britannica.com/topic/NVIDIA-Corporation

[2]https://history-computer.com/nvidia-guide/

[3]https://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit

[4]https://www.howtogeek.com/702766/what-is-a-gpu-graphics-processing-units-explained/

[5]https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/

[6]https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/generative-ai/

[7]https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/trustworthy-ai/