Dalam industri kecerdasan buatan atau artificial inteligence (AI), pengembangan dan pelatihan model AI yang kompleks membutuhkan daya komputasi yang tinggi.
Namun, salah satu hambatan utama yang dihadapi adalah kelangkaan dan biaya tinggi Graphics Processing unit (GPU) kelas enterprise seperti Nvidia H100 dan A100.
Masalah ini telah membatasi akses dan partisipasi dalam pengembangan AI, terutama bagi individu atau organisasi dengan sumber daya terbatas.
Berita baiknya adalah  terdapat potensi besar dalam memanfaatkan GPU konsumen yang tersedia dalam jumlah besar.
GPU konsumen ini, yang sebelumnya digunakan untuk penambangan atau terpasang pada komputer rumahan, memiliki potensi untuk mendemokratisasi pengembangan AI dengan memberikan akses yang lebih luas dan biaya yang lebih terjangkau.
Melansir tulisan dari cointelegraph, penulis terinspirasi untuk mengexplore lebih jauh tentang  GPU konsumen, DEKUBE.
DEKUBE, sebuah platform AI yang revolusioner, telah memperkenalkan solusi jaringan untuk pelatihan AI terdistribusi dengan memanfaatkan GPU konsumen.
Pendekatan ini telah membuka peluang yang luar biasa bagi pengembangan dan pelatihan model AI dalam skala besar, menciptakan jaringan yang fleksibel dan efisien secara biaya.
Salah satu tantangan dalam menggunakan GPU konsumen adalah keterbatasan dalam hal memori, daya komputasi, dan bandwidth.
Namun, DEKUBE telah berhasil mengatasi kendala-kendala ini melalui optimasi berbagai aspek proses, termasuk lapisan transmisi jaringan, model bahasa yang digunakan, dan metode pelatihan.
Dengan demikian, penggunaan GPU konsumen dalam jaringan DEKUBE dapat mengatasi kekurangan daya komputasi dan biaya tinggi yang terkait dengan melatih model AI yang besar.
