MAKASSAR, UNHAS.TV- Menurut media South China Morning Post (SCMP)  (30/1), para pakar dari Universitas Cina-Rusia yang berlokasi di Shenzhen telah mengembangkan algoritma berkinerja tinggi yang mampu menyelesaikan tugas komputasi kompleks menggunakan prosesor grafis konsumen. Peningkatan kecepatan yang dicapai mencapai 800 kali lipat dibandingkan dengan metode klasik.

Media itu menyatakan bahwa “pengembangan ini membuka peluang untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks di berbagai industri, termasuk industri penerbangan, antariksa, dan militer, dengan menggunakan chip murah yang tersedia secara luas dan tidak tunduk pada sanksi Amerika Serikat."

Professor Yang Yang, ketua tim penelitian yang mengembangkan algoritma tersebut, menyebutkan bahwa metode ini “memungkinkan para ilmuwan untuk mengurangi waktu proses komputasi yang biasanya memakan waktu berhari-hari menjadi hanya beberapa jam atau bahkan menit, dengan menggunakan prosesor grafis biasa yang ada di rumah.”

Algoritma baru ini memecahkan masalah umum yang dihadapi oleh Rusia dan Cina, yang sama-sama mendapat sanksi dari Amerika Serikat dan mengalami kesulitan dalam memperoleh prosesor Nvidia yang dipercepat untuk komputasi berkinerja tinggi, termasuk yang digunakan dalam kecerdasan buatan.

Meskipun sanksi tersebut juga mencakup chip biasa, dampaknya lebih kecil. Para peneliti Cina telah berhasil mengubah Nvidia menjadi prosesor yang sepenuhnya mendukung kecerdasan buatan. Mereka juga membeli komputer gaming, kemudian mengekstrak kartu grafis Nvidia dari perangkat tersebut dan menjualnya secara terpisah, sehingga dapat menghindari sanksi.

Algoritma baru ini pada dasarnya memungkinkan para peneliti untuk mengatasi sanksi dan menggunakan kartu grafis Nvidia yang dirancang untuk gaming dalam komputasi ilmiah, yang masih dapat dibeli secara resmi di Rusia, meskipun dengan harga yang tinggi.

Metode Baru Cina-Rusia Meningkatkan Kecepatan Pemrosesan Kartu Grafis NVIDIA hingga 800 Kali Lipat

Kolaborasi ilmuwan Cina-Rusia telah berhasil mengembangkan metode baru dengan algoritma yang dapat meningkatkan kinerja prosesor grafis hingga 800 kali lipat. Algoritma ini, yang digunakan dalam simulasi kerusakan dan keretakan material, mampu melakukan perhitungan kompleks dalam waktu yang luar biasa singkat. Apakah teknologi ini dapat memberikan definisi baru tentang kekuatan pemrosesan dan mengubah jalannya penelitian ilmiah?

Dunia di sekitar kita dipenuhi dengan teknologi yang harus diuji dalam lingkungan simulasi sebelum dibangun. Desain jembatan dan gedung pencakar langit yang tahan gempa, analisis kinerja material dalam mesin jet, dan sistem dalam industri militer semuanya membutuhkan pemodelan yang kompleks. Namun, pemodelan ini memiliki masalah besar: menjalankan simulasi ini memakan waktu dan biaya yang sangat tinggi, sehingga dalam skala besar, praktis tidak dapat dilakukan.

Metode Peridynamics (PD) adalah salah satu teknik yang paling banyak digunakan dalam bidang ini. Pemodelan ini digunakan untuk menganalisis keretakan material, tetapi perhitungannya sangat berat sehingga simulasi skala besar membutuhkan waktu berminggu-minggu bahkan berbulan-bulan. Menghadapi tantangan ini, para ilmuwan telah mencari cara untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan ini, tetapi hingga kini belum ada solusi yang dapat menghasilkan lompatan besar dalam kinerja.

Kini, para ilmuwan Cina dari Universitas Shenzhen MSU-BIT (dengan kolaborasi antara Universitas Negeri Moskow dan Institut Teknologi Beijing) telah mengubah persamaan ini. Tampaknya, dengan algoritma baru ini, akan terjadi dentuman besar dalam dunia simulasi.

Revolusi Cina-Rusia dalam Pemrosesan Berat

Menurut laporan Tom’s Hardware (3/1), tim yang dipimpin oleh Profesor Yang Yang telah mengoptimalkan desain algoritma dan manajemen memori dengan pemahaman mendalam tentang arsitektur inti pemrosesan grafis CUDA NVIDIA. Hasil dari upaya ini adalah pengembangan kerangka kerja baru bernama PD-General, yang telah menciptakan transformasi signifikan dalam pemrosesan berat.

Dengan algoritma baru ini, para peneliti telah mencapai kinerja yang sebelumnya tidak terbayangkan. Mereka berhasil melakukan pemodelan material hingga 800 kali lebih cepat daripada metode tradisional. Bagaimana tepatnya peningkatan kecepatan ini? Mari kita lihat dengan contoh yang lebih sederhana:

• 800 kali lebih cepat dari metode lama: Bayangkan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan 800 jam (lebih dari sebulan), sekarang dapat diselesaikan hanya dalam satu jam.
• 100 kali lebih cepat dari program paralel tradisional: Bahkan dibandingkan dengan metode modern seperti OpenMP (yang sendiri merupakan metode canggih untuk pemrosesan paralel), algoritma ini 100 kali lebih cepat. Ini berarti perhitungan yang sebelumnya memakan waktu beberapa hari, sekarang dapat diselesaikan dalam beberapa menit.
• 4.000 tahap pemrosesan hanya dalam 5 menit: Untuk pemodelan besar yang melibatkan jutaan partikel, algoritma baru dapat menjalankan 4.000 tahap simulasi dalam waktu 5 menit. Sedangkan metode sebelumnya membutuhkan waktu beberapa jam atau bahkan berhari-hari untuk jumlah pemrosesan yang sama.
• Hampir 70 juta perhitungan dalam kurang dari 2 menit: Dalam pengujian yang dilakukan, sistem ini mampu melakukan 69,85 juta iterasi perhitungan dalam waktu kurang dari 2 menit. Ini berarti analisis dan pemeriksaan material yang sebelumnya dianggap mustahil, sekarang menjadi mungkin!

Akses Lebih Luas ke Pemrosesan Canggih

Salah satu hasil terpenting dari kemajuan ini adalah peningkatan kecepatan komputasi yang signifikan. Kemampuan ini memungkinkan para peneliti melakukan simulasi kompleks menggunakan kartu grafis biasa, yang berarti selamat tinggal pada superkomputer mahal! Kini, penelitian ilmiah dan industri yang sebelumnya hanya mungkin dilakukan di pusat-pusat canggih dengan biaya tinggi, akan menjadi lebih terjangkau bagi lebih banyak pengguna.

Perang Chip Antara Amerika Serikat Vs. Cina & Rusia. (Credit: x.com).

Aplikasi Luas di Berbagai Industri

Algoritma baru ini dapat menciptakan transformasi mendasar dalam bidang-bidang yang memerlukan analisis material yang tepat, termasuk:

• Industri Dirgantara dan Pertahanan: Membantu pemodelan yang lebih baik tentang stres dan keretakan material dalam pembuatan pesawat dan peralatan canggih.
• Rekayasa dan Manufaktur: Memungkinkan pengujian material yang lebih cepat dan akurat dalam proyek industri dan konstruksi.
• Penelitian Militer: Pengembangan material tahan benturan untuk peralatan pertahanan.

Selain semua pencapaian ilmiah dan teknikal ini, kita tidak boleh mengabaikan implikasi ekonomi dan politiknya. Pengembangan algoritma ini bukan hanya sebuah lompatan ilmiah, tetapi tampaknya akan mengubah persamaan kekuatan dalam bidang teknologi.

Mengurangi Ketergantungan pada Teknologi Asing

Saat ini, banyak penelitian ilmiah dan industri bergantung pada superkomputer dan prosesor super canggih yang sebagian besar diproduksi oleh perusahaan-perusahaan Barat. Namun, algoritma baru Cina ini dapat mengurangi kebutuhan ini secara signifikan. Seperti apakah itu?

• Mengurangi kebutuhan akan perangkat keras canggih Barat: Banyak perhitungan berat sebelumnya hanya dapat dilakukan pada superkomputer mahal dan prosesor kuat buatan Amerika dan Eropa. Namun, dengan algoritma ini, simulasi canggih kini dapat dilakukan pada prosesor grafis biasa.
• Menghindari sanksi perdagangan dan teknologi: Dalam beberapa tahun terakhir, sanksi internasional telah membatasi akses beberapa negara, termasuk China dan Rusia, terhadap prosesor canggih. Teknologi ini dapat memungkinkan negara-negara tersebut untuk melanjutkan penelitian ilmiah dan militer mereka tanpa bergantung pada perangkat keras Amerika.
• Meningkatkan kemandirian teknologi China dan Rusia: Kemajuan ini tidak hanya meningkatkan kecepatan pemrosesan ilmiah, tetapi juga memungkinkan negara-negara seperti China dan Rusia untuk mengurangi ketergantungan mereka pada perangkat keras asing dan menuju ke arah kemandirian teknologi.

Akhirnya, Sebuah Transformasi Ilmiah atau Langkah Strategis?

Para peneliti dalam proyek ini (yang hasilnya telah dipublikasikan dalam jurnal Computational Mechanics) percaya bahwa optimasi ini tidak terbatas pada peridynamics, tetapi juga dapat digunakan dalam banyak bidang ilmiah lainnya. Mengingat implikasi dari kemajuan ini, tampaknya ini bukan hanya sekadar pencapaian ilmiah, tetapi juga permainan baru dalam persaingan teknologi dan ekonomi global telah dimulai.(*)