Penjelasan singkat tapi jelas tentang CPU, GPU, dan TPU — apa bedanya, dan buat apa masing-masing.
1. CPU (Central Processing Unit)
"Otak umum" komputer.
Tugas: Menjalankan semua instruksi dari sistem operasi dan aplikasi.
Keunggulan: Serbaguna, bisa menangani banyak jenis tugas, termasuk logika, input/output, dan operasi sistem.
Contoh penggunaan: Browsing, menjalankan aplikasi Office, membuka file, coding, dll.
Kelemahan: Kurang optimal untuk pekerjaan berat seperti AI atau grafik besar.
2. GPU (Graphics Processing Unit)
"Otak spesialis" untuk grafik dan paralel processing.
Tugas: Awalnya dibuat untuk mengolah grafik (rendering), tapi sekarang dipakai juga untuk AI dan sains.
Keunggulan: Punya ribuan core kecil untuk memproses data secara paralel → cocok untuk deep learning dan training AI.
Contoh penggunaan: Gaming, edit video, training model AI, mining crypto.
Kelemahan: Konsumsi daya besar dan lebih mahal untuk aplikasi skala besar.
3. TPU (Tensor Processing Unit)
"Otak AI buatan Google khusus untuk machine learning."
Tugas: Dirancang khusus untuk menghitung tensor (struktur data besar di AI).
Keunggulan: Super cepat dan efisien untuk tugas AI seperti training dan inference.
Contoh penggunaan: Training model AI raksasa (seperti Google Translate, Google Search, dan ChatGPT), dan sekarang juga inference (seperti di Ironwood).
Kelemahan: Tidak fleksibel seperti CPU/GPU — hanya fokus untuk AI/ML.
---
Analogi Sederhana:
CPU = Seperti manajer umum, bisa mengerjakan apa pun tapi satu per satu.
GPU = Seperti tim pekerja bangunan, bisa kerja bareng-bareng cepat kalau tugasnya serupa.
TPU = Seperti mesin khusus pabrik, sangat cepat tapi cuma bisa ngerjain satu jenis tugas (AI).
