Edge Machine Learning (Edge ML) adalah solusi bagi berbagai permasalahan komputasi awan dan ledakan perangkat pintar yang terhubung ke cloud. Sebagai sebuah terobosan baru, Edge ML memerlukan tools dukungan agar dapat bekerja optimal. Salah satunya adalah RAM (Random Access Memory).
Melalui ulasan ini, kita akan membahas pengertian Edge ML dan Random Access Memory, pentingnya penyimpanan untuk Edge ML, hingga faktor yang memengaruhi kebutuhan memori.
Apa Itu RAM dan Edge Machine Learning?
Random Access Memory merupakan suatu hardware dalam perangkat komputasi yang berfungsi untuk menyediakan penyimpanan sementara bagian sistem operasi hingga program software.
Hardware satu ini juga dikenal sebagai memori utama bagi komputer. Perangkat keras ini memiliki kemampuan membaca dan menulis lebih cepat dari jenis penyimpanan lain seperti HDD, SSD, ataupun optical drives.
Sementara itu, Edge ML merupakan metode untuk menurunkan ketergantungan jaringan cloud dengan memungkinkan perangkat cerdas menganalisis data secara lokal. Artinya, analisis data dapat menggunakan server lokal maupun di level perangkat saja.
Di masa lalu, pemrosesan data mengharuskan kumpulan data dikirim ke cloud yang jauh melalui jaringan. Kondisi ini berpotensi memunculkan beberapa masalah seperti fungsi yang tidak optimal karena jarak terlalu jauh, latensi, hingga keamanan data.
Sementara itu, komputasi Edge memungkinkan lingkungan cloud menjangkau lokasi yang terlalu jauh sekalipun agar dapat menjaga konektivitas berkelanjutan dengan pusat data.
Pentingnya Random Access Memory untuk Aplikasi Edge Machine Learning
Sama halnya dengan aplikasi lain, Edge ML memerlukan dukungan tools yang tepat agar kinerja algoritma dan waktu untuk melatih model bisa maksimal. Salah satu tools yang punya peran vital adalah RAM.
Lalu, apa peran RAM untuk Edge ML?
1. Memungkinkan Penanganan Data yang Lebih Efisien
Algoritma Edge ML sangat kompleks dan juga butuh banyak pemrosesan data dan komputasi. Data yang digunakan dalam machine learning cenderung besar sehingga butuh kapasitas penyimpanan yang memadai dan kecepatan akses yang baik agar dapat mengolah data dengan tepat dan cepat.
Hardware ini menyediakan ruang untuk memuat, memproses, dan memfasilitasi pengoperasian Edge ML dan mengurangi kemacetan I/O disk.
2. Membuat Pelatihan dan Inferensi Model Lancar
Ketika melatih model machine learning, dibutuhkan berbagai operasi matematika yang perhitungannya memerlukan memori besar. Dukungan dari RAM yang memadai membuat perhitungan lancar sehingga konvergensi model diperoleh lebih cepat dan akurasinya juga lebih baik.
3. Memengaruhi Speed dan Performa Machine Learning
Makin tinggi ukuran dan kompleksitas data, maka kebutuhan Random Access Memory makin besar. Jika kebutuhan kapasitas penyimpanan ini tidak memadai, hal itu dapat menyebabkan delay dan menghambat efisiensi serta efektivitas proses pembelajaran.
4. Memiliki Peran Penting dalam Aplikasi Real-time
Jika aplikasi Edge ML membutuhkan prediksi atau keputusan secara real–time, maka butuh kapasitas penyimpanan besar untuk membuat prediksi cepat tanpa latensi. Kapasitas yang memadai juga membuat penyimpanan parameter model dan komputasi inferensi lebih efisien.
Dengan memahami pentingnya Random Access Memory dalam Edge ML, maka pihak pengembang dan data scientists dapat membuat keputusan terkait persyaratan perangkat keras dan bagaimana cara mengoptimalkan sistem agar kinerjanya maksimal.
Penentuan besarnya RAM ini perlu dihitung dengan tepat karena sangat berpengaruh terhadap kinerja ataupun performa aplikasi ke depannya
Faktor yang Memengaruhi Penentuan Besarnya Random Access Memory
Ketika Edge ML punya jumlah Random Access Memory yang mumpuni, maka ini memastikan algoritma machine learning dapat menangani dan memanipulasi data secara efektif serta efisien. Pada dasarnya, spesifikasi minimum untuk machine learning adalah RAM sebesar 8GB.
Namun, angka tersebut akan terus meningkat seiring bertambahnya data yang diproses oleh machine learning. Berikut adalah beberapa faktor yang dapat kamu pertimbangkan untuk menentukan besarnya Random Access Memory yang dibutuhkan:
- Kumpulan data yang besar membutuhkan memori lebih banyak untuk memuat dan memproses secara efektif dan efisien.
- Kompleksitas model dari machine learning juga menjadi faktor penentu. Makin rumit modelnya, maka makin besar pula kebutuhan penyimpanan.
- Fitur atau dimensi kumpulan data yang tinggi membuat kebutuhan memori untuk menyimpan dan memanipulasi data menjadi meningkat.
- Ukuran batch training dalam machine learning menentukan banyaknya sampel yang diproses sekaligus. Makin tinggi ukuran batch, maka kebutuhan memori juga bertambah.
- Algoritma atau kerangka kerja setiap machine learning punya kebutuhan memori yang berbeda.
- Peningkatan kebutuhan memori mungkin terjadi untuk mendukung bertambahnya beban kerja komputasi dan implementasi machine learning.
- Sistem operasi yang dipakai oleh Edge ML juga akan mengonsumsi memori. Pastikan jumlah Random Access Memory memadai untuk tugas-tugas machine learning dan ada sisa ruang bagi OS untuk bekerja sebagaimana mestinya.
Kebutuhan RAM untuk Edge ML dapat kamu optimalkan dengan berbagai cara. Contohnya seperti penggunaan data generator, memilih struktur data untuk meminimalisir penggunaan memori, hingga mengoptimalkan ukuran batch training dan model pembelajaran. Semoga informasi di atas bermanfaat ya!
