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.

Arsitektur dan Desain Dasar

Duel antara MI450 dan Hopper dimulai dari perbedaan mendasar pada rancangan dasar masing-masing. AMD Instinct MI450 menggunakan teknologi chiplet generasi baru, sementara Nvidia H200 Hopper mengandalkan arsitektur Hopper yang matang. 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 duel GPU AI ini menarik untuk ditelusuri lebih dalam.

Performa Komputasi untuk LLMs

Dalam pengujian performa untuk LLMs, AMD vs. Nvidia menunjukkan kinerja tinggi. Produk AMD terbaru menawarkan efisiensi hingga 40% lebih tinggi. Sementara GPU Nvidia terbaru tetap menjadi acuan utama untuk pelatihan LLM. Dengan pengoptimalan framework AI yang matang, GPU flagship Nvidia masih unggul di beberapa aspek, terutama dalam integrasi dengan cloud. Namun, AMD vs. Nvidia kini berada di level yang saling menyaingi, terutama saat digunakan dalam lingkungan data center modern.

HBM3E vs. HBM3

Salah satu perbedaan mencolok dalam MI450 vs. Hopper terletak pada sistem penyimpanan on-board. GPU AMD Instinct MI450 dilengkapi dengan HBM3E generasi terbaru. Sementara GPU Nvidia H200 masih menggunakan HBM3 standar. Secara teori, arsitektur CDNA 4 dengan HBM3E memberikan kecepatan transfer data lebih tinggi untuk training skala besar. Dengan keunggulan ini, MI450 vs. Hopper di aspek memori tampaknya berpihak pada AMD.

Efisiensi Energi dan Pendinginan

Dalam hal efisiensi energi, MI450 vs. Hopper menunjukkan strategi unik. akselerator AI CDNA 4 diklaim memiliki rasio performa-per-watt tertinggi di kelasnya. AMD menggunakan proses fabrikasi 3nm dari TSMC untuk menekan panas berlebih. Sedangkan Hopper H200 tetap unggul dengan sistem pendingin multi-fan. Namun, pada skala besar, duel performa GPU AI memperlihatkan bahwa MI450 lebih hemat energi, menjadikannya alternatif cerdas untuk pengembang LLM.

Perbandingan Sistem Antar-GPU

AMD Instinct MI450 dan Nvidia H200 juga berbeda dalam cara mereka berkomunikasi antar GPU. AMD memperkenalkan teknologi interkoneksi super cepat, yang memungkinkan peningkatan efisiensi sistem HPC. Sebaliknya, produk Nvidia unggulan masih mengandalkan bus data eksklusif Nvidia dengan kecepatan sekitar 900 GB/s. Hal ini menjadikan MI450 vs. Hopper menarik karena MI450 lebih terbuka dan fleksibel. Bagi pengembang yang ingin mengembangkan model besar secara paralel, MI450 menjadi pilihan fleksibel untuk eksperimen.

Ekosistem Software dan Dukungan Framework

Perbandingan AMD dan Nvidia tidak lengkap tanpa membahas dukungan framework. GPU Nvidia terbaru jelas unggul dengan ekosistem CUDA yang matang. Namun, AMD mulai mengejar lewat ROCm 6.0. Kini, produk berbasis CDNA 4 telah kompatibel dengan framework populer LLM. Dalam konteks perbandingan GPU AI, AMD mulai menonjol dalam dunia open-source.

Keseimbangan Antara Performa dan Biaya

Untuk urusan harga, dua GPU AI kelas atas menunjukkan gap yang cukup besar. produk AI dari AMD biasanya lebih ekonomis untuk skala data center. Sementara Hopper H200 lebih mahal karena dominasi pasar. Bagi perusahaan yang mengembangkan LLM komersial, produk AMD bisa menjadi opsi bernilai tinggi.

Penutup

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