Perusahaan layanan cloud asal Prancis, Scaleway, mengumumkan kerja sama dengan AMD untuk membangun superkomputer kecerdasan buatan komersial di Swedia. Pengumuman yang disampaikan pada 13 Oktober 2026 dalam acara ai-PULSE di Paris ini menjadi bagian dari upaya memperkuat infrastruktur AI Eropa. Superkomputer tersebut akan menggunakan akselerator AMD Instinct MI355X untuk mendukung pelatihan dan pengoperasian model kecerdasan buatan berskala besar. Kehadiran teknologi ini diharapkan memperluas pilihan komputasi bagi startup, pengembang AI, dan perusahaan yang membutuhkan kapasitas pemrosesan tinggi. Proyek tersebut juga menarik perhatian karena menggabungkan kepentingan kedaulatan digital Eropa dengan pemanfaatan energi rendah karbon di kawasan Nordik.
Scaleway dan AMD Siapkan Superkomputer AI Komersial Pertama di Eropa
Penyedia infrastruktur digital asal Prancis tersebut mengungkap pengembangan pusat komputasi kecerdasan buatan di Swedia. Inisiatif pembangunan tersebut diperkenalkan melalui acara tahunan ai-PULSE di Paris. Proyek ini menjadi penerapan superkomputer Scaleway pertama di luar Prancis. Scaleway menyatakan, proyek tersebut menjadi superkomputer AMD untuk penggunaan komersial pertama di kawasan Eropa. Walaupun menawarkan pencapaian penting, status komersial tidak berarti Eropa sebelumnya belum menggunakan GPU AMD pada superkomputer. Dalam bidang komputasi ilmiah, superkomputer LUMI di Finlandia telah menggunakan teknologi AMD. Berkat pengembangan ini, Scaleway memperluas akses komputasi AI melalui layanan bisnis.
Infrastruktur komputasi yang direncanakan ditujukan untuk startup, perusahaan AI, serta organisasi bisnis. Para calon pelanggan membutuhkan sumber daya komputasi besar dalam pekerjaan AI. Dalam pengembangan kecerdasan buatan modern, ketersediaan akselerator menjadi salah satu pertimbangan utama. Berkat pembangunan sistem baru, Scaleway menambah keragaman teknologi pada portofolio cloud. Pilihan yang lebih luas dapat membantu perusahaan menyesuaikan sistem dengan kebutuhan. Meski memiliki potensi tersebut, keuntungan pelanggan akan dipengaruhi konfigurasi serta karakter aplikasi. Karena alasan itulah, pengembangan superkomputer perlu dinilai dari layanan yang akhirnya tersedia.
Teknologi GPU AMD untuk Pelatihan dan Inferensi Model AI
Teknologi pemrosesan inti dalam proyek adalah GPU pusat data seri Instinct MI355X. Chip tersebut dirancang untuk menangani perhitungan paralel pada pusat data. Dibandingkan perangkat grafis untuk komputer pribadi, akselerator tersebut dirancang untuk kebutuhan pusat data. Komponen pemrosesan paralel tersebut mendukung pemrosesan matriks dalam jumlah besar. Kemampuan tersebut penting dalam pelatihan model bahasa besar. Berkat dukungan akselerator AMD, proyek ini dirancang memenuhi kebutuhan komputasi perusahaan. Walaupun GPU memiliki kemampuan tinggi, kecepatan kerja nyata tidak dapat dinilai hanya dari model chip.
Selain digunakan untuk pelatihan, AMD Instinct MI355X juga dapat menangani inferensi AI. Pelatihan model membutuhkan perhitungan berulang untuk memperbarui bobot jaringan. Di sisi lain, inference menggunakan model untuk menghasilkan respons. Dua aktivitas komputasi tersebut memerlukan pengaturan sumber daya sesuai karakter aplikasi. Untuk menggambarkan penerapannya, organisasi dapat menjalankan eksperimen model serta aplikasi produksi. Melalui layanan cloud, pelanggan tidak harus membeli seluruh perangkat keras sendiri. Namun perlu diperhatikan, biaya sewa dan penggunaan jangka panjang tetap perlu dihitung.
Peran Perangkat Lunak Terbuka dalam Superkomputer Scaleway
Untuk mendukung penggunaan GPU, AMD menyediakan perangkat pengembangan Radeon Open Compute. Perangkat lunak ROCm dirancang sebagai ekosistem komputasi terbuka untuk akselerator AMD. Melalui ekosistem tersebut, pengembang dapat menjalankan berbagai kerangka kerja AI. Kerangka kerja populer seperti PyTorch menjadi bagian dari ekosistem pengembangan yang didukung. Dukungan alat pemrograman ini penting bagi perusahaan yang ingin memindahkan pekerjaan AI. Meskipun ekosistemnya semakin berkembang, kompatibilitas setiap aplikasi harus diperiksa. Oleh sebab itu, pemilihan ROCm perlu disesuaikan dengan perangkat dan aplikasi.
Kompetisi perangkat keras untuk pusat data selama ini banyak dipengaruhi ekosistem NVIDIA. Ekosistem pemrograman NVIDIA menggunakan teknologi komputasi paralel yang dikembangkan NVIDIA. Sebaliknya, ROCm menawarkan ekosistem perangkat lunak terbuka. Munculnya beberapa platform akselerasi memberikan alternatif ketika merencanakan infrastruktur. Walaupun tersedia beberapa pilihan, perpindahan dari CUDA ke ROCm dapat memerlukan penyesuaian. Sebagai contoh, tim teknis perlu memeriksa pustaka yang digunakan. Melalui evaluasi kompatibilitas, risiko gangguan saat perpindahan platform dapat dikurangi.
Keunggulan Energi Rendah Karbon dan Infrastruktur Digital Swedia
Pemilihan Swedia berkaitan dengan ketersediaan listrik rendah karbon. Pusat data AI memerlukan pasokan energi yang stabil. Karakter operasional pusat data mencakup aktivitas prosesor serta perangkat pendukung. Kawasan Swedia dikenal memiliki bauran kelistrikan yang banyak memanfaatkan sumber rendah karbon. Kondisi tersebut memberikan daya tarik bagi operator komputasi berskala besar. Meskipun sumber listriknya menguntungkan, pembangunan pusat data tidak otomatis bebas emisi. Karena itu, strategi keberlanjutan harus mencakup seluruh kegiatan operasional.
Di samping ketersediaan listrik rendah karbon adalah pertumbuhan sektor kecerdasan buatan lokal. Scaleway sebelumnya, menjalin kemitraan dengan operator telekomunikasi Tele2. Kemitraan tersebut menjadi bagian dari ekspansi Scaleway pada Mei 2026. Melalui kolaborasi tersebut, perusahaan memperoleh jalur untuk menjangkau pelanggan Swedia. Rencana investasi komputasi tambahan memperkuat strategi pertumbuhan perusahaan. Bagi Swedia, infrastruktur baru membuka peluang bagi pengguna komputasi berkinerja tinggi. Namun demikian, dampak terhadap industri perlu dinilai setelah fasilitas beroperasi.
Kolaborasi Bull dan Mitra Industri dalam Pembangunan Superkomputer
Pembangunan superkomputer AI tidak hanya bergantung pada chip pemrosesan. Untuk melaksanakan pembangunan, perusahaan melibatkan Bull sebagai mitra integrasi serta perawatan sistem. Sebagai bagian dari rantai penyedia teknologi, komponen server melibatkan Giga Computing. Sementara itu, HPE terlibat dalam komponen networking. Penyedia teknologi VAST Data berkontribusi melalui sistem storage. Dalam pengendalian panas perangkat, Motul menyediakan cairan pendingin. Pembagian tugas antarmitra memperlihatkan pentingnya ekosistem industri dalam pusat data AI. Berkat dukungan komponen yang saling melengkapi, pelaksanaan pembangunan melibatkan berbagai bidang keahlian.
Dalam superkomputer AI, konektivitas antarsistem menjadi kebutuhan utama. Ketika ribuan tugas dijalankan, perhitungan membutuhkan komunikasi antarsumber daya. Apabila jaringan menjadi hambatan, waktu pemrosesan dapat meningkat. Perangkat pengelolaan data juga harus mampu melayani kumpulan data yang besar. Di samping jaringan dan storage, pemrosesan intensif menimbulkan beban termal. Infrastruktur pengendalian panas berperan mempertahankan kestabilan komponen. Karena alasan tersebut, keberhasilan proyek membutuhkan keseimbangan berbagai komponen infrastruktur.
Superkomputer AI Swedia Membuka Pilihan Baru bagi Perusahaan
Rencana pembangunan superkomputer AI di Swedia membuka peluang baru dalam pengembangan layanan kecerdasan buatan. Melalui penggunaan AMD Instinct MI355X, perusahaan dapat mempertimbangkan arsitektur pemrosesan yang berbeda. Penggunaan platform komputasi terbuka ROCm menawarkan alternatif dalam pemrograman GPU. Pemilihan Swedia mencerminkan kebutuhan energi serta dukungan ekosistem lokal. Selain itu, dukungan berbagai perusahaan infrastruktur menunjukkan besarnya kebutuhan integrasi sistem. Meski demikian, kapasitas akhir, harga layanan, dan jadwal operasional masih perlu diperhatikan. Dalam perkembangan teknologi AI, keberagaman penyedia dan arsitektur dapat menjadi keuntungan. Menurut Anda, apakah penggunaan energi rendah karbon harus menjadi prioritas pusat data masa depan? Sampaikan pandangan melalui kolom komentar agar diskusi teknologi komputasi semakin bermanfaat.
