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

Komparasi MI450 dan H200 dimulai dari perbedaan mendasar pada struktur inti masing-masing. AMD Instinct MI450 menggunakan desain efisien berbasis CDNA 4, sementara Nvidia H200 Hopper mengandalkan sistem monolitik dengan efisiensi tinggi. akselerator AI dari AMD dirancang untuk menangani workload HPC serta inferensi LLM. Sementara itu, Hopper H200 mengutamakan kecepatan tinggi dalam inferensi. Keduanya mengusung filosofi desain yang kontras, menjadikan perbandingan MI450 dan H200 menarik untuk ditelusuri lebih dalam.

Performa Komputasi untuk LLMs

Dalam pengujian performa untuk LLMs, dua akselerator AI ini menunjukkan hasil yang luar biasa. Produk AMD terbaru menawarkan skor FP8 dan FP16 yang mengesankan. Sementara akselerator H200 tetap menjadi standar performa di dunia AI. Dengan pengoptimalan framework AI yang matang, GPU flagship Nvidia masih unggul di beberapa aspek, terutama dalam kompatibilitas framework AI. Namun, MI450 vs. Hopper kini berada di level yang semakin setara, terutama saat digunakan dalam komputasi multi-GPU dengan bandwidth tinggi.

Kapasitas Memori dan Bandwidth

Salah satu perbedaan mencolok dalam komparasi dua GPU AI terletak pada teknologi memori. GPU AMD Instinct MI450 dilengkapi dengan memori ultra cepat hingga 128GB. Sementara produk Nvidia unggulan masih menggunakan bandwidth hingga 4,8 TB/s. Secara teori, arsitektur CDNA 4 dengan HBM3E memberikan respons komputasi yang lebih cepat untuk LLMs. Dengan keunggulan ini, duel GPU AI di aspek memori tampaknya berpihak pada AMD.

Konsumsi Daya dan Stabilitas

Dalam hal efisiensi energi, AMD MI450 dan Nvidia H200 menunjukkan pendekatan berbeda. akselerator AI CDNA 4 diklaim memiliki rasio performa-per-watt tertinggi di kelasnya. AMD menggunakan teknologi pendingin adaptif untuk menjaga kinerja tetap konsisten. Sedangkan produk andalan Nvidia tetap unggul dengan sistem pendingin multi-fan. Namun, pada skala besar, MI450 vs. Hopper memperlihatkan bahwa performa konsisten di bawah beban tinggi, menjadikannya alternatif cerdas untuk pengembang LLM.

Perbandingan Sistem Antar-GPU

MI450 vs. Hopper juga berbeda dalam metode penghubung antar modul. AMD memperkenalkan teknologi interkoneksi super cepat, yang memungkinkan peningkatan efisiensi sistem HPC. Sebaliknya, GPU Nvidia H200 masih mengandalkan NVLink 4.0 dengan bandwidth besar namun tertutup ekosistem. Hal ini menjadikan MI450 vs. Hopper menarik karena Hopper tetap unggul dalam optimasi internal. Bagi pengembang yang ingin mendukung open framework seperti ROCm, GPU AMD terbaru menjadi pilihan relevan untuk riset AI terbuka.

Pertarungan di Ranah Pengembang AI

Perbandingan AMD dan Nvidia tidak lengkap tanpa membahas kompatibilitas pengembang. produk Nvidia jelas unggul dengan dukungan TensorRT dan cuDNN. Namun, AMD mulai mengejar lewat ROCm 6.0. Kini, produk berbasis CDNA 4 telah kompatibel dengan berbagai platform AI open-source. Dalam konteks MI450 vs. Hopper, keduanya menghadirkan alternatif yang saling melengkapi.

Keseimbangan Antara Performa dan Biaya

Untuk urusan harga, AMD Instinct MI450 dan Nvidia H200 menunjukkan strategi harga berbeda. GPU AMD biasanya menyediakan rasio kinerja per dolar lebih tinggi. Sementara produk flagship Nvidia dibanderol dengan biaya investasi tinggi. Bagi perusahaan yang memerlukan efisiensi biaya, akselerator AI CDNA 4 bisa menjadi opsi bernilai tinggi.

Kesimpulan

Duel AMD dan Nvidia menunjukkan bahwa dunia akselerator komputasi kini bergerak ke arah inovasi terbuka. Hopper H200 masih unggul dalam integrasi ekosistem, 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 AMD vs. Nvidia bergantung pada strategi investasi jangka panjang. Yang jelas, kehadiran GPU AI AMD 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.