NVIDIA RTX AI PC Day di UPH: Mahasiswa Buktikan Kemampuan GPU RTX untuk Riset AI

NVIDIA baru saja menggelar acara RTX AI PC Day di Universitas Pelita Harapan. Di acara ini, tiga mahasiswa UPH memaparkan bagaimana GPU RTX bisa bantu penelitian mereka.

Kemampuan GPU NVIDIA RTX untuk Penelitian

Pertama, ada Richie Cedrick Adrian, mahasiswa jurusan Artificial Intelligence. Ia membuat penelitian bertajuk SPAM-Polyp: Teknologi AI Peningkat Performa Pendeteksi Polip. Pada penelitian ini, ia mengembangkan AI agar dapat mendeteksi penyakit polip, yakni indikator awal dari kanker kolorektal.

Di sini, ia membandingkan kemampuan CPU dan GPU RTX 5090 untuk menjalankan pelatihan model PVT (Pyramid Vision Transformer), dengan training yang dilakukan dalam 60 epochs. Hasilnya, RTX 5090 dapat memproses 81 detik per epoch, lebih cepat 14 – 16 kali lipat dibandingkan pemrosesan melalui CPU, yang butuh 20 – 22 menit per epoch.

Berikutnya ada Annabel Kineta Jovinne Caron, mahasiswa jurusan Informatika. Penelitiannya adalah mencari rute kabel bawah laut optimal di selat Makassar untuk menghubungkan Kalimantan Timur ke Sulawesi Barat.

Jovinne menggunakan algoritma Floyd-Warshall yang diparalelisasi dengan GPU RTX 5070 Ti, lalu dioptimalkan dengan pendekatan blok. Hasilnya, RTX 5070 Ti bisa memproses 120 kali lebih cepat ketimbang mengolahnya melalui CPU.

Ia turut mengungkapkan mengapa GPU lebih unggul dalam paralelisasi. Alasannya, algoritma Floyd-Warshall terdiri dari jutaan tugas kecil yang serupa, dan ini lebih cocok dikerjakan di GPU yang memiliki ribuan core yang bekerja serentak.

Baca Juga: Update Frame Generation NVIDIA Tingkatkan FPS Hingga 35%, Bisa untuk RTX 50 dan RTX 40!

Terakhir, ada Bryan Daniel Angelino, mahasiswa jurusan Sistem Informasi. Ia mengembangkan SIPETIK, atau Sistem Pemantau Hama Sawah Cerdas Berbasis AI dan Dashboard Monitoring untuk Pertanian Indonesia. Penelitian ini mengembangkan sistem pengawasan sawah dengan bantuan AI. 

Di awal pengembangannya, AI sering salah mengidentifikasi hama, dengan mengira manusia sebagai hama. Setelah menggunakan RTX 5070, sistem AI yang dikembangkan bisa mendeteksi dengan lebih baik. Bahkan, bila digabung dengan Tensor Core + RT, model yang ia kembangkan bisa deteksi hama jauh lebih cepat.

Penelitian yang dikembangkan oleh ketiga mahasiswa ini menunjukkan kemampuan GPU NVIDIA RTX untuk mengembangkan AI. Hal ini sejalan dengan harapan NVIDIA untuk mentransformasi mahasiswa dari sekedar AI User menjadi AI Builder. ““Dengan bantuan AI, mahasiswa dapat mempercepat proses riset dan mengembangkan hasil yang memiliki kualitas serta relevansi lebih tinggi terhadap kebutuhan industri,” ujar Adrian Lesmono, Country Consumer Business Lead NVIDIA Indonesia.