Banyak perusahaan mulai mencoba workload AI di infrastruktur yang sudah ada. Hasilnya sering mengecewakan: rack panas berlebih, listrik tidak cukup, atau latency yang mengganggu training maupun inference. Colocation sebenarnya bisa jadi solusi, tapi hanya jika dipilih dengan mempertimbangkan karakteristik unik AI.
Berikut empat hal praktis yang layak dicek sebelum memindahkan atau memulai workload AI di fasilitas colocation.
1. Power Density yang Lebih Tinggi
Server AI, terutama yang memakai GPU, membutuhkan daya jauh lebih besar per rack dibanding server tradisional. Beberapa konfigurasi modern bisa mencapai 30–50 kW per rack atau lebih.
Tanyakan ke penyedia colocation berapa power density yang tersedia per rack dan apakah mereka siap menaikkan kapasitas jika kebutuhan Anda tumbuh. Jangan hanya melihat total power facility, tapi fokus pada ketersediaan di level rack yang akan Anda pakai.
2. Cooling yang Mampu Menangani Panas GPU
GPU menghasilkan panas yang sangat terkonsentrasi. Pendingin udara biasa sering tidak cukup efisien. Banyak fasilitas sekarang menawarkan liquid cooling atau hybrid cooling untuk rack high-density.
Pastikan Anda memahami opsi pendinginan yang tersedia dan bagaimana proses migrasi ke cooling yang lebih advanced jika nanti dibutuhkan. Ini bisa menghemat biaya operasional jangka panjang.
3. Konektivitas dan Latency
Untuk inference real-time atau distributed training, latency dan bandwidth sangat berpengaruh. Colocation yang terhubung ke multiple carrier dan internet exchange biasanya memberi fleksibilitas lebih baik.
Jika Anda memakai cloud hybrid, perhatikan juga konektivitas langsung ke provider cloud yang Anda gunakan. Beberapa data center menyediakan private interconnect yang mengurangi latency secara signifikan.
4. Fleksibilitas Scaling dan Remote Hands
Workload AI sering berkembang cepat. Pastikan penyedia punya prosedur yang jelas untuk menambah power, rack, atau bahkan mengganti hardware dalam waktu yang wajar.
Layanan remote hands yang responsif juga penting, terutama saat ada hardware failure pada GPU server yang butuh penanganan fisik cepat.
Penutup
Menjalankan AI di colocation bukan sekadar memindahkan server ke lokasi yang lebih stabil. Ini soal memastikan infrastruktur siap dengan karakteristik power, cooling, dan konektivitas yang berbeda. Dengan mempertimbangkan empat poin di atas sejak awal, Anda mengurangi risiko bottleneck yang baru muncul setelah workload sudah berjalan.
