Peran Storage pada GenAI
Storage: Pahlawan Tak Terlihat di Balik Ledakan AI
Ketika orang bicara soal Artificial Intelligence (AI), topik yang paling sering muncul biasanya GPU. Semua orang berlomba-lomba memamerkan jumlah GPU, performa model, dan benchmark terbaru.
Namun ada satu hal yang jarang dibicarakan, padahal justru menjadi penentu apakah proyek AI berjalan lancar atau justru tersendat: storage dan data infrastructure.
GPU Bukan Apa-Apa Tanpa Data
Bayangkan GPU sebagai mesin jet. Cepat, kuat, dan mahal. Tapi mesin jet tidak akan bisa terbang kalau suplai bahan bakarnya tersendat. Nah, dalam konteks AI, data adalah bahan bakar, dan storage adalah pipa yang mengalirkannya.
Jika data tidak mengalir dengan cukup cepat, GPU akan menganggur sambil “menunggu bahan bakar.” Hasilnya?
- Training cycle melambat
- Biaya komputasi membengkak (karena GPU dihitung per jam, meskipun idle)
- Model “canggih” hanya berhenti di level R&D, tak pernah siap produksi
Mengapa Storage Sangat Krusial dalam AI?
-
Throughput besar untuk training
Dataset AI modern bisa mencapai ratusan terabyte bahkan petabyte. Storage harus bisa melayani request data dalam jumlah masif, tanpa jeda. -
Scalability
Model makin besar → data makin banyak. Tanpa storage yang scalable, bottleneck akan muncul. -
Reliability
Bayangkan training berjalan 3 minggu, lalu storage crash. Semua hasil hilang. Risiko ini lebih mahal dari sekadar harga GPU. -
Fleksibilitas
AI workflow tidak hanya training. Ada preprocessing, labeling, inferensi, hingga archival. Semua itu butuh storage yang bisa melayani multi-workload.
VAST Data: Menghapus Bottleneck “Tak Terlihat”
Inilah masalah yang coba diselesaikan oleh perusahaan seperti VAST Data. Alih-alih fokus pada "flashy demo", mereka fokus ke hal fundamental: mencegah AI project tersedak oleh bottleneck storage.
Arsitektur mereka berbasis flash + disaggregated design, membuat data dapat:
- Diakses secepat memory,
- Tumbuh skala sebesar cloud,
- Tetap andal dan hemat biaya.
Hasilnya? GPU tidak pernah “kelaparan data.”
Kesimpulan: Infrastruktur yang Tak Terlihat, Tapi Menentukan
Masa depan AI bukan hanya ditentukan oleh desain model atau jumlah GPU, tapi juga oleh rantai pasokan data yang menopangnya.
Di balik semua hype GPU, storage adalah pahlawan tak terlihat yang menjaga agar seluruh sistem tetap hidup.
Jadi, apakah storage adalah bagian paling underrated dari AI stack saat ini? Jawabannya: iya, dan mungkin akan menjadi faktor pembeda terbesar di era AI berikutnya.
ilustrasi diagram pipeline AI (storage → network → GPU → model)
