<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Chip_Grafis_dan_Kecerdasan_Buatan</id>
	<title>Chip Grafis dan Kecerdasan Buatan - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Chip_Grafis_dan_Kecerdasan_Buatan"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Chip_Grafis_dan_Kecerdasan_Buatan&amp;action=history"/>
	<updated>2026-04-19T15:30:12Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Chip_Grafis_dan_Kecerdasan_Buatan&amp;diff=11482&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Chip_Grafis_dan_Kecerdasan_Buatan&amp;diff=11482&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-27T07:59:01Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Chip grafis tidak hanya digunakan untuk rendering grafis, tetapi juga memainkan peranan penting dalam bidang kecerdasan buatan ([[artificial intelligence]]/AI). GPU modern dirancang untuk menangani komputasi paralel dalam jumlah besar, sehingga sangat cocok untuk pelatihan dan inferensi model AI. Hal ini menjadikan chip grafis sebagai tulang punggung dalam perkembangan teknologi AI saat ini.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Komputasi Paralel pada GPU ==&lt;br /&gt;
Arsitektur GPU memungkinkan pemrosesan ribuan thread secara simultan, berbeda dengan [[CPU]] yang berfokus pada komputasi serial. Kemampuan ini dimanfaatkan dalam aplikasi [[machine learning]] untuk mempercepat proses training dan inference.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Framework dan Pustaka AI ==&lt;br /&gt;
Banyak framework AI populer seperti [[TensorFlow]] dan [[PyTorch]] telah dioptimalkan untuk berjalan di atas GPU. Dengan demikian, proses pengembangan dan eksekusi model AI menjadi jauh lebih efisien.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Peran dalam Data Center dan Cloud ==&lt;br /&gt;
Chip grafis kini banyak digunakan di [[data center]] dan layanan [[komputasi awan]] untuk menjalankan beban kerja AI skala besar, seperti analisis data, pengenalan gambar, dan pemrosesan bahasa alami.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>