Intel Ungkap Kemampuan GPU D Series Berbasis Crescent Island untuk Pemrosesan AI

Intel memperkenalkan rincian terbaru GPU D Series berbasis arsitektur Crescent Island dalam ajang Open Compute Project Global Summit pada 12 Oktober 2026. Akselerator ini dirancang khusus untuk kebutuhan pemrosesan kecerdasan buatan atau AI inference di pusat data, dengan kapasitas memori hingga 480 GB LPDDR5X, bandwidth 1,5 TB/s, serta performa komputasi mencapai 1,3 petaflops FP8. Berbekal arsitektur Xe3P dan konsumsi daya yang dirancang berada dalam batas 350 watt, Intel berupaya menghadirkan teknologi pemrosesan AI yang lebih efisien. GPU D Series juga ditujukan untuk menjalankan model bahasa besar, sistem agen AI, dan berbagai layanan inferensi berskala perusahaan.

Crescent Island Menjadi Fondasi GPU Intel untuk Komputasi Pusat Data

Kemajuan industri komputasi AI semakin meningkatkan permintaan perangkat keras khusus AI. Di tengah perkembangan model bahasa besar, perusahaan teknologi berupaya mengatasi hambatan berupa konsumsi daya yang tinggi. Sebagai bagian dari strategi pengembangan AI, Intel mengumumkan GPU D Series sebagai keluarga akselerator AI untuk pusat data. Produk tersebut sebelumnya dikenal dengan nama kode Crescent Island yang mulai diumumkan pada tahun sebelumnya. Berkat pembaruan informasi tersebut, Intel memperjelas kemampuan perangkat kerasnya.

Pengumuman GPU D Series berlangsung pada konferensi OCP Global Summit. Forum teknologi tersebut mempertemukan pengembang teknologi pusat data. Produsen semikonduktor tersebut mengarahkan GPU D Series sebagai akselerator untuk pemrosesan model secara berkelanjutan. Tidak seperti GPU yang difokuskan pada permainan, perangkat ini dirancang untuk menjalankan model AI. Oleh sebab itu, evaluasi performa harus memperhatikan jenis pekerjaan inferensi. Strategi pengembangan ini mencerminkan meningkatnya kebutuhan komputasi khusus.

Arsitektur Xe3P Hadirkan Performa AI hingga 1,3 Petaflops

Fitur penting dari Intel GPU D Series adalah kapasitas memori hingga 480 GB LPDDR5X. Dukungan memori besar ini mendukung pemrosesan data inferensi yang intensif. Selain itu, perusahaan menyebut bandwidth memori hingga 1,5 TB/s. Bandwidth tinggi membantu mengurangi hambatan akses data. Dalam pengoperasian model bahasa besar, pemindahan data sering menentukan tingkat efisiensi. Meski kapasitasnya tergolong tinggi, hasil penggunaan dapat berbeda menurut model.

Pada aspek arsitektur GPU, GPU D Series menggunakan Xe3P yang dirancang untuk pemrosesan paralel. Berdasarkan spesifikasi yang diumumkan, perangkat ini menawarkan performa teoretis hingga 1,3 petaflops FP8. Presisi numerik FP8 mendukung pemrosesan AI dengan representasi angka kecil. Akan tetapi, angka teoretis tidak selalu tercapai pada seluruh pekerjaan. Sebagai bagian dari rancangan perangkat, Intel menetapkan batas daya sekitar 350 watt. Rancangan tersebut mendukung pengoperasian pusat data yang lebih terukur.

Cara GPU D Series Memproses Operasi Matriks Kecerdasan Buatan

Teknologi mikroarsitektur Xe3P mendukung kemampuan inti GPU D Series. Berdasarkan pemaparan Intel, Crescent Island mengintegrasikan 32 unit pemrosesan Xe serta 256 unit akselerasi matriks XMX. Unit pemrosesan XMX berfungsi sebagai bagian perangkat keras yang mendukung operasi matematika paralel. Pada jaringan saraf modern, perhitungan numerik membutuhkan pengolahan matriks dalam jumlah besar. Oleh sebab itu, pemrosesan khusus matriks membantu menjalankan beban jaringan saraf. Berkat rancangan pemrosesan paralel, GPU D Series dirancang menangani pemrosesan model secara berkelanjutan.

Ketika sebuah model AI dijalankan, sistem komputasi menjalankan perhitungan terhadap bobot jaringan. Rangkaian pemrosesan ini memerlukan koordinasi antara unit pemrosesan dan memori. Rancangan inti GPU bersama unit XMX membantu menangani perhitungan AI. Meski unit komputasi telah dioptimalkan, penggunaan sumber daya membutuhkan implementasi model yang sesuai. Ketika model tidak dioptimalkan untuk arsitektur GPU, kecepatan pemrosesan belum tentu mencapai potensi perangkat. Karena alasan tersebut, dukungan framework AI mempunyai peran besar.

Kapasitas Pemrosesan LLM dan Agen AI pada Infrastruktur Intel

Salah satu kemampuan yang diunggulkan GPU D Series adalah pemrosesan jaringan saraf dengan parameter sangat banyak. Dalam penjelasan produknya, Intel mengungkapkan bahwa kapasitas perangkat memungkinkan pemrosesan model sekitar 300 miliar parameter. Kemampuan menjalankan model besar ini memanfaatkan kapasitas memori perangkat. Namun demikian, ukuran model saja belum menentukan seluruh kebutuhan sistem. Di samping data parameter, memori digunakan bagi cache dan proses pendukung. Karena itu, kapasitas model perlu dievaluasi bersama panjang konteks.

Ketika satu kartu belum mencukupi, Intel mendukung rancangan sistem dengan beberapa akselerator. Dalam penjelasan arsitektur, konfigurasi delapan GPU D Series dapat mengakomodasi model berparameter melampaui satu triliun. Pendekatan ini membantu membagi penyimpanan parameter. Pada sistem nyata, performa dipengaruhi cara GPU saling berkomunikasi. Dengan mempertimbangkan kebutuhan sistem, hasil pemrosesan bergantung pada rancangan komunikasi. Kendati implementasinya kompleks, sistem tersebut membuka peluang pemrosesan model berukuran sangat besar.

GPU D Series Dirancang untuk Pusat Data dengan Pendingin Udara

Tidak hanya berfokus pada performa AI, Intel mengutamakan kompatibilitas dengan infrastruktur dalam server enterprise. Perangkat ini dirancang dengan rancangan add-in card berbasis PCIe yang mempermudah penerapan dalam perangkat keras pusat data. Intel juga mengandalkan mekanisme air cooling. Pilihan rancangan ini mempermudah penerapan tanpa infrastruktur cairan khusus. Meski rancangan tersebut menawarkan kemudahan, kebutuhan aliran udara tetap harus dipenuhi.

Dalam operasional pusat data, biaya perangkat keras bukan satu-satunya pertimbangan. Penggunaan listrik, pengelolaan suhu, dan pemeliharaan menentukan efisiensi keseluruhan. Berkat pengaturan konsumsi daya 350 watt, Intel menargetkan kebutuhan komputasi yang ekonomis. Walaupun batas daya dapat menjadi indikator, efisiensi aktual memerlukan pengukuran throughput per watt. Di samping kebutuhan listrik, kompatibilitas server menjadi bagian penting dari kesiapan produksi.

Masa Depan Akselerator Intel Berbasis Xe3P untuk Pusat Data

Perkembangan produk Intel untuk kebutuhan inferensi mencerminkan strategi baru dalam persaingan teknologi pusat data. Berkat rancangan GPU berbasis Xe3P, kapasitas LPDDR5X sebesar 480 GB, kecepatan transfer data 1,5 TB/s, dan performa hingga 1,3 petaflops FP8, Intel mendukung pengoperasian model bahasa kompleks. Rancangan daya 350 watt mendukung strategi penerapan pada server. Walaupun spesifikasinya menarik, performa nyata masih memerlukan evaluasi.

Berdasarkan perkembangan peluncuran Oktober 2026, Intel telah memulai pengiriman sampel kepada pelanggan. Akan tetapi, tanggal peluncuran pasar secara menyeluruh belum ditetapkan. Sebagai bagian dari strateginya, Intel memperluas dukungan software berbasis arsitektur Xe bersama penyedia infrastruktur AI. Melalui kolaborasi tersebut, Intel memiliki peluang memperluas kehadiran di industri AI. Bagaimana menurut Anda, apakah akselerator AI berbasis Xe3P mampu meningkatkan persaingan industri AI? Silakan bagikan pendapat Anda mengenai masa depan GPU Intel untuk AI.