Dexop.com – Dunia komputasi sedang mengalami pergeseran paradigma yang besar. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan kecerdasan buatan (AI) di berbagai lini—mulai dari produktivitas pribadi hingga aplikasi enterprise—perangkat keras pun harus beradaptasi. Tidak lagi cukup mengandalkan GPU untuk semua tugas berat, kini tren baru yang disebut sebagai Discrete NPU AMD mulai mencuat dan diyakini akan menjadi masa depan AI PC yang lebih efisien dan hemat daya.
Langkah ini menandai momen penting dalam sejarah teknologi personal computing. AMD, perusahaan yang selama ini dikenal kuat di sektor CPU dan GPU, kini tengah merancang sebuah produk yang bisa menjadi pengubah permainan: chip Neural Processing Unit (NPU) terpisah, atau yang sering disebut sebagai Discrete NPU AMD.
AMD Mulai Bicara Terbuka Tentang Discrete NPU
Dalam sesi pengarahan eksklusif menjelang acara Advancing AI milik AMD, Rahul Tikoo—pemimpin divisi CPU client AMD—mengungkap bahwa AMD sedang menjajaki peluang untuk mengembangkan Discrete NPU yang tidak lagi melekat dalam chip CPU atau GPU, tetapi berdiri sebagai akselerator independen.
“Kami sedang berbicara dengan para pelanggan tentang use case dan peluang untuk akselerator AI khusus yang bukan GPU, tapi bisa menjadi NPU,” ungkap Tikoo.
Pernyataan ini tidak hanya mencerminkan keseriusan AMD dalam menjawab tantangan pasar, tapi juga menunjukkan bahwa Discrete NPU AMD akan menjadi pilar keempat AMD setelah CPU, GPU, dan APU.
Kenapa Dunia Butuh Discrete NPU AMD?
Sejak era AI generatif dimulai, GPU menjadi tulang punggung dalam mempercepat proses pelatihan dan inferensi model AI. Namun, kebutuhan daya dan panas yang ditimbulkan oleh GPU membuatnya kurang ideal untuk desain PC modern, terutama laptop tipis dan perangkat edge computing.
Di sinilah Discrete NPU AMD masuk. Dibandingkan GPU, NPU dirancang khusus untuk inferensi AI, sehingga dapat bekerja lebih efisien dalam konteks daya dan termal. Dengan ukuran yang lebih kecil dan konsumsi daya yang lebih rendah, Discrete NPU AMD sangat cocok untuk perangkat masa kini yang membutuhkan kinerja tinggi dalam bentuk portabel.
Pelopor di Depan: Dell dan Qualcomm Sudah Mulai Bergerak
Sebelum AMD, Dell sudah mencuri start dengan menyematkan Qualcomm AI 100 Inference Card dalam laptop mereka. Ini menjadi tonggak penting karena kartu tersebut merupakan Discrete NPU enterprise-grade pertama untuk PC. Langkah Dell membuktikan bahwa pasar sudah siap menerima solusi AI di luar GPU.
Kini AMD mencoba mengambil peran yang lebih besar dengan Discrete NPU AMD yang berbasis pada warisan teknologi dari akuisisi Xilinx. Teknologi AI Engine milik Xilinx, yang telah diintegrasikan dalam seri Ryzen AI, menjadi fondasi yang kuat bagi AMD untuk mengembangkan chip akselerator AI yang berdiri sendiri.
Teknologi yang Siap Diskala: Dari 50 TOPS ke 100 TOPS
Christopher Cyr, CTO dari Sterling Computers, menilai bahwa arsitektur NPU AMD sangat skalabel. Dalam wawancara eksklusif, ia menyatakan:
“Kalau satu tile NPU bisa memberi 50 TOPS, tinggal tambah jadi dua untuk 100 TOPS. Asalkan efisien daya dan tidak sepanas GPU, ini akan jadi lompatan besar.”
Dengan arsitektur modular seperti ini, Discrete NPU AMD tidak hanya cocok untuk laptop, tapi juga bisa diperluas ke desktop, workstation, bahkan server edge yang membutuhkan inferensi AI real-time tanpa harus bergantung pada cloud.
Tekanan dari Intel dan NVIDIA: Persaingan Makin Sengit
Langkah AMD bukan tanpa tekanan. Intel telah lebih dulu menyematkan NPU dalam chip Core Ultra, bahkan mengusung brand AI PC untuk lini produknya. Di sisi lain, NVIDIA tetap menjadi raja dalam komputasi AI dengan GPU yang mendominasi pasar cloud dan data center.
Namun, AMD memiliki kartu truf: membangun Discrete NPU yang lebih hemat daya, terjangkau, dan cocok untuk produk konsumen massal. Jika berhasil, ini akan membuka segmen pasar baru yang belum tergarap oleh NVIDIA.
Gaia: Proyek Open Source AMD untuk AI Lokal
Sebagai tambahan dari hardware, AMD juga membangun ekosistem software melalui proyek Gaia—sebuah inisiatif open-source untuk menjalankan model bahasa besar secara lokal di perangkat berbasis Ryzen, tanpa koneksi cloud.
Ini adalah jawaban AMD terhadap kekhawatiran pengguna soal privasi dan latency dalam penggunaan AI. Gaia memungkinkan pengguna menjalankan model seperti LLM, visi komputer, dan NLP secara offline, langsung dari laptop atau PC mereka—dan tentu saja akan berjalan lebih optimal jika ditenagai oleh Discrete NPU AMD.
Tantangan Terbesar: Efisiensi Daya dan Desain Termal
Namun, bukan berarti perjalanan menuju Discrete NPU AMD tanpa tantangan. Masalah utama yang harus diatasi adalah efisiensi daya dan manajemen panas. Jika NPU ini hanya menjadi semacam GPU versi baru yang panas dan boros, maka keunggulannya akan tergerus.
Para OEM seperti HP, Lenovo, dan Dell tentu akan berhati-hati dalam mengadopsi teknologi ini, karena mereka ingin memastikan Discrete NPU AMD bisa masuk ke form factor ultrathin tanpa mengorbankan performa maupun baterai.
Belum Ada Tanggal Rilis, Tapi Semua Komponen Sudah Siap
Ketika ditanya tentang peluncuran resmi Discrete NPU AMD, Tikoo memilih untuk berhati-hati karena masih terikat NDA (Non-Disclosure Agreement). Namun ia menegaskan bahwa AMD sudah memiliki semua “potongan puzzle”-nya—quintessential teknologi tinggal dirakit menjadi produk nyata.
“Kami punya semua komponen kuncinya. Sekarang tinggal bagaimana dan kapan kami menyatukannya,” ujar Tikoo.
Implikasi Jangka Panjang: Masa Depan Komputasi AI di Tangan NPU
Jika berhasil, peluncuran Discrete NPU AMD akan merevolusi cara kita memandang komputasi AI. Tak lagi melulu tentang GPU besar dengan daya 300 watt, tetapi akselerator ringkas dan efisien yang bisa dipasang di laptop, PC desktop, bahkan mini PC dan perangkat edge.
Dalam lima tahun ke depan, lanskap AI PC bisa terlihat sangat berbeda, dengan NPU menggantikan banyak peran GPU di perangkat pribadi dan profesional. AMD, bersama Intel dan Qualcomm, kini berada di garda depan perlombaan ini—dan siapa yang paling efisien, dialah yang akan menang.
FAQ tentang Discrete NPU AMD
Apa itu Discrete NPU AMD?
Discrete NPU AMD adalah chip akselerator AI terpisah yang dirancang untuk menangani beban kerja AI, terutama inferensi, tanpa menggunakan GPU. NPU ini berdiri sendiri di luar CPU dan GPU, dan ditujukan untuk efisiensi daya dan performa tinggi.
Apa bedanya dengan GPU?
GPU dirancang untuk berbagai jenis komputasi paralel, termasuk grafis dan AI, tetapi boros daya dan panas. Sementara itu, Discrete NPU AMD dirancang khusus untuk AI, lebih hemat daya, dan lebih kecil.
Kapan akan dirilis?
Belum ada tanggal resmi, namun AMD telah mengkonfirmasi bahwa mereka sudah dalam tahap diskusi dengan mitra OEM dan memiliki semua komponen teknologi yang dibutuhkan.
Apakah Discrete NPU AMD akan menggantikan GPU?
Tidak sepenuhnya. GPU masih relevan untuk pelatihan model AI dan rendering grafis, namun Discrete NPU AMD bisa mengambil alih tugas inferensi AI di perangkat konsumen dan edge computing.
Siapa saja yang akan menggunakan teknologi ini?
OEM seperti HP, Dell, dan Lenovo disebut sebagai calon mitra potensial. Teknologi ini juga sangat cocok untuk sektor pendidikan, kesehatan, dan bisnis yang mengandalkan AI lokal.
Kesimpulan: AMD Bertaruh Besar pada Discrete NPU
Dengan Discrete NPU AMD, perusahaan tidak hanya mengikuti tren—mereka mencoba menciptakan arah baru dalam evolusi komputasi. Dunia membutuhkan akselerator AI yang lebih efisien, ringan, dan dapat dipasang di mana saja. AMD sepertinya ingin jadi pelopor di lini ini, dan jika mereka berhasil, kita akan menyaksikan babak baru dalam era PC berbasis AI yang tidak lagi bergantung pada GPU.
