CPU, GPU, dan NPU: Apa Bedanya di Laptop AI?

Penulis: Irvan Gunawan

CPU menjalankan kerja umum komputer, GPU unggul dalam pemrosesan paralel, sedangkan NPU dirancang untuk mempercepat tugas AI yang didukung. Ketiganya bisa bekerja bersama. Adanya NPU tidak otomatis membuat semua aplikasi lebih cepat atau menggantikan kebutuhan GPU.

Saat membaca spesifikasi laptop AI, mulai dari aplikasi yang akan dipakai. Label komponen membantu memahami perangkat, tetapi belum menjelaskan apakah fitur tertentu benar-benar menggunakan komponen itu.

CPU: menjalankan alur program dan pekerjaan umum

CPU adalah Central Processing Unit. Komponen ini mengeksekusi instruksi program dan sistem operasi. Membuka aplikasi, menjalankan logika program, serta mengolah spreadsheet adalah contoh pekerjaan yang melibatkan CPU.

Penjelasan AWS tentang CPU dan GPU menekankan perbedaan arsitektur dan jenis tugas keduanya. Untuk mengenali core dan istilah prosesor lebih lanjut, baca panduan fungsi processor.

GPU: grafis sekaligus komputasi paralel

GPU atau Graphics Processing Unit dapat mengerjakan banyak operasi secara bersamaan. Perannya mencakup rendering grafis, pemrosesan video, dan komputasi AI tertentu. Jadi, GPU tidak hanya relevan untuk bermain game.

GPU dapat terintegrasi dengan prosesor atau berupa komponen diskret. Nama GPU saja belum cukup untuk menilai hasil kerja: dukungan aplikasi, konfigurasi perangkat, dan pekerjaan yang dijalankan tetap perlu diperiksa.

NPU: akselerator untuk tugas AI yang sesuai

NPU adalah Neural Processing Unit. Salah satu penggunaannya adalah inferensi, yaitu menjalankan model yang sudah dilatih untuk menghasilkan prediksi atau keluaran. Ini berbeda dari proses melatih model dari awal.

Menurut Microsoft, NPU membantu menangani tugas AI secara efisien sehingga CPU dan GPU dapat mengerjakan pekerjaan lain. Namun, manfaatnya bergantung pada fitur dan software yang mendukung akselerasi tersebut; bukan jaminan hemat daya atau peningkatan kecepatan untuk setiap aplikasi.

Kenapa aplikasi AI belum tentu memakai NPU?

Jalur pemrosesan ditentukan oleh aplikasi dan model. Dokumentasi Windows AI membedakan penggunaan model di perangkat, akselerasi hardware, serta API cloud. Jika proses dilakukan di server penyedia layanan, memiliki NPU di laptop tidak otomatis memindahkan proses tersebut ke perangkat lokal.

Contoh: saat membandingkan aplikasi pengolah gambar, cek apakah fitur AI yang dibutuhkan berjalan lokal atau melalui layanan cloud. Lalu periksa hardware dan versi aplikasi yang didukung, bukan hanya tulisan “AI” pada nama laptop.

Yang perlu dicek sebelum memilih laptop

• Aplikasi dan fiturnya: sebutkan nama serta versi, lalu baca kebutuhan resminya.
• Lokasi pemrosesan: lokal, cloud, atau kombinasi keduanya.
• Komponen yang didukung: fitur tertentu dapat memerlukan GPU atau NPU yang sesuai.
• Memori dan ruang kerja: jangan melupakan kapasitas RAM serta storage ketika memilih perangkat.

Gunakan hasil pengujian yang menyebut aplikasi, konfigurasi, dan metode pengukuran jika ingin membandingkan performa. Angka pemasaran satu komponen belum menggambarkan seluruh pengalaman menggunakan laptop.