MI450 vs. Hopper (Nvidia H200) Analisis Perbandingan Performa untuk Large Language Models (LLMs)

Dalam dunia komputasi modern yang semakin berfokus pada kecerdasan buatan (AI), performa perangkat keras menjadi faktor penentu dalam mengembangkan Large Language Models (LLMs) seperti GPT atau Claude. Dua raksasa yang kini mendominasi ranah komputasi AI adalah AMD dengan Instinct MI450, dan Nvidia dengan Hopper H200. Keduanya bersaing ketat untuk memimpin pasar akselerator AI kelas atas. Artikel ini akan mengupas tuntas perbandingan MI450 vs. Hopper, melihat bagaimana keduanya berperforma dalam menangani beban kerja besar yang dibutuhkan oleh model bahasa generatif masa kini.

Perbandingan Arsitektur MI450 vs. Hopper

Komparasi MI450 dan H200 dimulai dari perbedaan mendasar pada struktur inti masing-masing. AMD Instinct MI450 menggunakan arsitektur CDNA 4, sementara Nvidia H200 Hopper mengandalkan struktur H200 berfokus pada AI compute. MI450 dirancang untuk efisiensi energi tinggi di pusat data. Sementara itu, Hopper H200 mengutamakan optimasi untuk CUDA dan TensorRT. Keduanya mengusung tujuan yang sama namun pendekatan berbeda, menjadikan MI450 vs. Hopper menarik untuk ditelusuri lebih dalam.

Benchmark MI450 vs. Hopper

Dalam pengujian performa untuk LLMs, dua akselerator AI ini menunjukkan hasil yang luar biasa. MI450 menawarkan peningkatan 2,5 kali dibanding pendahulunya. Sementara Hopper H200 tetap menjadi tolak ukur industri. Dengan dukungan CUDA, Tensor Cores, dan software ekosistem yang luas, GPU flagship Nvidia masih unggul di beberapa aspek, terutama dalam dukungan library siap pakai. Namun, AMD vs. Nvidia kini berada di level yang semakin kompetitif, terutama saat digunakan dalam lingkungan data center modern.

HBM3E vs. HBM3

Salah satu perbedaan mencolok dalam pertarungan MI450 dan H200 terletak pada kapasitas dan bandwidth data. MI450 dilengkapi dengan memori ultra cepat hingga 128GB. Sementara GPU Nvidia H200 masih menggunakan kapasitas 141GB. Secara teori, HBM3E milik MI450 memberikan kecepatan transfer data lebih tinggi untuk LLMs. Dengan keunggulan ini, AMD vs. Nvidia di aspek memori tampaknya memperlihatkan dominasi CDNA 4.

Konsumsi Daya dan Stabilitas

Dalam hal efisiensi energi, MI450 vs. Hopper menunjukkan strategi unik. MI450 diklaim memiliki rasio performa-per-watt tertinggi di kelasnya. AMD menggunakan arsitektur chiplet modular untuk menekan panas berlebih. Sedangkan GPU Nvidia tetap unggul dengan sistem pendingin multi-fan. Namun, pada skala besar, MI450 vs. Hopper memperlihatkan bahwa MI450 lebih hemat energi, menjadikannya alternatif cerdas untuk pengembang LLM.

Konektivitas dan Skalabilitas

AMD Instinct MI450 dan Nvidia H200 juga berbeda dalam desain interkoneksi internal. AMD memperkenalkan sistem transfer data hingga 1,2 TB/s, yang memungkinkan komunikasi lintas node real-time. Sebaliknya, produk Nvidia unggulan masih mengandalkan sistem interkoneksi cepat dengan kecepatan sekitar 900 GB/s. Hal ini menjadikan dua platform AI ini menarik karena ekosistem AMD lebih adaptif. Bagi pengembang yang ingin mendukung open framework seperti ROCm, MI450 menjadi pilihan lebih terbuka dan ekonomis.

ROCm vs. CUDA

Perbandingan MI450 vs. Hopper tidak lengkap tanpa membahas software ekosistem. Hopper H200 jelas unggul dengan ekosistem CUDA yang matang. Namun, AMD mulai mengejar lewat ROCm 6.0. Kini, MI450 telah kompatibel dengan PyTorch, TensorFlow, JAX, hingga Hugging Face. Dalam konteks perbandingan GPU AI, AMD mulai menonjol dalam dunia open-source.

Mana yang Lebih Worth It untuk LLMs?

Untuk urusan harga, AMD Instinct MI450 dan Nvidia H200 menunjukkan perbedaan signifikan. GPU AMD biasanya ditawarkan dengan harga lebih kompetitif. Sementara produk flagship Nvidia lebih mahal karena dominasi pasar. Bagi perusahaan yang mengembangkan LLM komersial, MI450 bisa menjadi opsi bernilai tinggi.

Akhir Kata

Duel AMD dan Nvidia menunjukkan bahwa dunia akselerator komputasi kini dipenuhi gebrakan baru. Hopper H200 masih memimpin di sisi software dan optimasi, sementara produk AMD mulai menunjukkan keunggulan di efisiensi, memori, dan fleksibilitas open-source. Bagi perusahaan atau peneliti yang mencari efisiensi performa dan biaya, pilihan antara MI450 vs. Hopper bergantung pada prioritas performa dan skalabilitas. Yang jelas, kehadiran teknologi CDNA 4 menjadi tanda bahwa dominasi ekosistem CUDA kini mulai mendapat penantang serius—dan ini adalah kabar baik bagi masa depan industri AI yang lebih terbuka dan kompetitif.