• Jakarta - Indonesia
  • April 14, 2026

Mengindeks Data Vektor Skala Terabyte dalam Waktu Kurang dari Satu Jam dengan HPE dan NVIDIA

Di era AI modern, sistem kecerdasan buatan harus memproses data dalam jumlah yang sangat besar. Data ini bisa mencapai skala petabyte (PB) dan terus bertambah setiap hari hingga terabyte (TB). Biasanya, data tersebut disimpan dalam bentuk vektor di dalam database untuk keperluan pencarian cerdas, seperti chatbot berbasis AI.

Namun, ada tantangan besar: proses indexing (mengatur data agar bisa dicari dengan cepat) dalam skala besar ini bisa memakan waktu berhari-hari hingga berminggu-minggu jika hanya menggunakan CPU. Hal ini memperlambat pengembangan AI dan meningkatkan biaya komputasi. Selain itu, proses yang lambat juga membuat data menjadi “tidak segar”, sehingga hasil AI seperti chatbot bisa kurang akurat.

Solusi: Percepatan dengan GPU

Dengan menggunakan teknologi dari Hewlett Packard Enterprise dan NVIDIA, masalah ini dapat diatasi.

Solusi ini memanfaatkan:

  • HPE Alletra Storage MP X10000 sebagai penyimpanan data berperforma tinggi

  • Teknologi GPU acceleration dari NVIDIA (cuVS dan cuObject)

Hasilnya sangat signifikan:

  • Proses indexing menjadi 17 kali lebih cepat

  • Proses keseluruhan menjadi 8 kali lebih cepat

  • Data skala terabyte bisa diproses dalam kurang dari 1 jam

Bagaimana Sistem Ini Bekerja?

1. Infrastruktur Penyimpanan

Sistem menggunakan cluster penyimpanan dengan:

  • 3 node storage

  • Teknologi NVMe (penyimpanan super cepat)

  • Protokol S3 (standar cloud)

  • Dukungan RDMA (transfer data super cepat antar server)

2. Infrastruktur Komputasi

Untuk pemrosesan data digunakan server:

  • CPU dual-socket

  • 1 GPU NVIDIA H100

  • Software database vektor: Milvus

3. Tahapan Proses Indexing

Proses indexing terdiri dari tiga tahap utama:

  1. Upload
    Data dikirim ke sistem

  2. Ingestion
    Data diproses dan disiapkan

  3. Index Construction
    Sistem membuat indeks agar data bisa dicari dengan cepat

Perbandingan CPU vs GPU

Hasil pengujian menunjukkan perbedaan yang sangat besar:

  • Dengan CPU saja:

    • Total waktu: lebih dari 6 jam

    • 90% waktu habis untuk proses indexing

  • Dengan GPU:

    • Total waktu: kurang dari 47 menit

    • Proses indexing jauh lebih cepat

Ini menunjukkan bahwa bottleneck utama ada di proses komputasi, dan GPU mampu mengatasinya secara efektif.

Peran RDMA dalam Performa

Selain GPU, teknologi RDMA (Remote Direct Memory Access) juga berperan penting.

RDMA memungkinkan:

  • Transfer data langsung antar memori (tanpa CPU)

  • Latensi lebih rendah

  • Performa lebih stabil

Dibandingkan metode biasa (TCP):

  • CPU tidak terbebani

  • Transfer data lebih efisien

  • Cocok untuk beban kerja besar dan paralel

Walaupun peningkatan dari RDMA dalam studi ini hanya sekitar 4% untuk indexing, dampaknya akan jauh lebih besar untuk proses yang lebih berat di sisi I/O (input/output).

Insight Penting dari Studi Ini

Dari hasil penelitian ini, ada beberapa pelajaran penting:

  1. CPU memiliki keterbatasan dalam komputasi besar

  2. GPU mampu menghilangkan bottleneck komputasi

  3. RDMA membantu mengurangi hambatan transfer data

  4. Infrastruktur harus seimbang antara:

    • GPU (komputasi)

    • Storage (penyimpanan cepat)

    • Network (transfer data cepat)

Jika salah satu tidak optimal, performa keseluruhan akan terhambat.

Ringkasan Hasil Utama

Perbandingan CPU vs GPU:

  • Waktu indexing:

    • CPU: 20.440 detik

    • GPU: 1.165 detik

  • Total waktu:

    • CPU: 22.678 detik (~6 jam)

    • GPU: 2.800 detik (~47 menit)

  • Percepatan:

    • Indexing: 17,5x lebih cepat

    • Total proses: 8x lebih cepat

Kesimpulan

Teknologi GPU benar-benar mengubah cara kerja database vektor dalam AI. Dengan kombinasi:

  • GPU NVIDIA

  • Storage cepat dari HPE

  • Jaringan RDMA

Proses yang sebelumnya memakan waktu berjam-jam kini bisa diselesaikan dalam hitungan menit.

Hal ini sangat penting untuk:

  • Chatbot AI

  • Sistem rekomendasi

  • Analitik data real-time

Dengan infrastruktur yang tepat, perusahaan dapat membangun sistem AI yang lebih cepat, akurat, dan efisien.

Langkah Selanjutnya

Ke depan, pengembangan akan difokuskan pada:

  • Penggunaan multi-GPU

  • Optimasi performa upload data

  • Skalabilitas untuk dataset yang lebih besar

Tujuannya adalah menciptakan sistem AI yang bisa berkembang secara linear sesuai kebutuhan.

Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan storage indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi storage.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!