Klaster yang Sama, 33 Poin Utilisasi Lebih Tinggi: yang Berubah Adalah Urutan

Sebuah eksperimen manajemen GPU menunjukkan bahwa peningkatan utilisasi hingga 33 poin pada klaster yang sama dapat dicapai tanpa menambah perangkat keras, melainkan hanya dengan mengubah urutan penjadwalan beban kerja. Artikel ini membahas temuan dari tim Dharma-AI dan implikasinya bagi efisiensi infrastruktur AI.

Latar Belakang: Tantangan Utilisasi GPU

Dalam infrastruktur AI modern, GPU merupakan sumber daya yang paling mahal dan paling krusial. Banyak organisasi menghadapi paradoks di mana permintaan komputasi tinggi namun utilisasi aktual klaster GPU cenderung rendah, seringkali berkisar di angka 40-50 persen pada banyak lingkungan produksi.

Permasalahan ini umumnya mendorong tim untuk mempertimbangkan penambahan perangkat keras baru sebagai solusi utama. Namun, sebelum berinvestasi pada kapasitas tambahan, penting untuk menelusuri apakah sumber daya yang sudah ada telah digunakan secara optimal.

Temuan Utama: Urutan yang Berbeda, Hasil yang Berbeda

Tim Dharma-AI melakukan eksperimen pada klaster GPU yang sama dengan konfigurasi perangkat keras identik. Tanpa mengubah jumlah GPU, jenis GPU, maupun kapasitas memori, mereka memodifikasi urutan penjadwalan beban kerja (workload scheduling order).

Hasilnya, utilisasi klaster meningkat hingga 33 poin persentase. Ini berarti sumber daya yang sebelumnya 'menganggur' dapat dimanfaatkan secara signifikan hanya dengan mengatur ulang bagaimana pekerjaan dikirim dan dijalankan ke GPU yang tersedia.

Mengapa Urutan Berpengaruh Terhadap Utilisasi

Urutan penjadwalan memengaruhi bagaimana beban kerja dialokasikan ke unit GPU. Ketika pekerjaan ditempatkan secara sembarangan, kemungkinan terjadi fragmentasi sumber daya—sebagian GPU penuh sementara sebagian lain kosong—menjadi lebih tinggi.

Dengan urutan yang lebih cerdas, sistem dapat mengelompokkan beban kerja berdasarkan kebutuhan memorinya, memprioritaskan pekerjaan yang siap berjalan, dan mengurangi waktu tunggu GPU. Pendekatan ini sering disebut sebagai scheduling-aware placement atau job packing.

Implikasi Praktis bagi Tim Infrastruktur AI

Temuan ini menantang asumsi umum bahwa peningkatan utilisasi selalu membutuhkan investasi perangkat keras baru. Sebelum menambah GPU baru, organisasi disarankan untuk mengevaluasi strategi penjadwalan dan alokasi beban kerja mereka terlebih dahulu.

Pendekatan ini tidak hanya menghemat biaya modal, tetapi juga mengurangi konsumsi energi dan mempercepat waktu penyelesaian pekerjaan secara keseluruhan. Praktik-praktik seperti analisis profil beban kerja, pengujian urutan penjadwalan, dan pemantauan utilisasi real-time menjadi semakin penting.

Pelajaran yang Bisa Dipetik

Eksperimen Dharma-AI menunjukkan bahwa optimasi perangkat lunak dapat memberikan dampak yang sebanding dengan penambahan perangkat keras. Dalam konteks di mana biaya GPU terus meningkat, pendekatan seperti ini menawarkan nilai strategis yang signifikan.

Namun, penting untuk dicatat bahwa hasil spesifik dapat bervariasi tergantung pada jenis beban kerja, karakteristik klaster, dan konfigurasi aplikasi. Eksperimen dan pengukuran pada lingkungan masing-masing organisasi tetap diperlukan untuk menentukan strategi terbaik.

Poin Penting

• Perubahan pada urutan penjadwalan beban kerja dapat meningkatkan utilisasi GPU klaster hingga 33 poin tanpa menambah perangkat keras.
• Fragmentasi sumber daya merupakan salah satu penyebab utama utilisasi GPU yang rendah di klaster produksi.
• Sebelum berinvestasi pada GPU baru, tim infrastruktur AI sebaiknya mengevaluasi strategi penjadwalan terlebih dahulu.
• Job packing dan scheduling-aware placement adalah teknik-teknik kunci untuk memaksimalkan utilisasi klaster yang ada.
• Hasil optimasi dapat bervariasi antar organisasi, sehingga eksperimen dan pengukuran pada lingkungan spesifik tetap diperlukan.

Sumber: https://huggingface.co/blog/Dharma-AI/gpu-management-pt2