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.

Membedah Fondasi Teknologi

Komparasi MI450 dan H200 dimulai dari perbedaan mendasar pada rancangan dasar masing-masing. AMD Instinct MI450 menggunakan teknologi chiplet generasi baru, sementara Nvidia H200 Hopper mengandalkan struktur H200 berfokus pada AI compute. MI450 dirancang untuk komputasi intensif dan pelatihan AI berskala besar. Sementara itu, produk andalan Nvidia mengutamakan kecepatan tinggi dalam inferensi. Keduanya mengusung filosofi desain yang kontras, menjadikan duel GPU AI ini menarik untuk ditelusuri lebih dalam.

Performa Komputasi untuk LLMs

Dalam pengujian performa untuk LLMs, dua akselerator AI ini menunjukkan kinerja tinggi. GPU AI CDNA 4 menawarkan peningkatan 2,5 kali dibanding pendahulunya. Sementara Hopper H200 tetap menjadi tolak ukur industri. Dengan kemampuan menjalankan multi-node training, GPU flagship Nvidia masih unggul di beberapa aspek, terutama dalam dukungan library siap pakai. Namun, AMD vs. Nvidia 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 HBM3 standar. Secara teori, sistem memori AMD memberikan kecepatan transfer data lebih tinggi untuk LLMs. Dengan keunggulan ini, MI450 vs. Hopper di aspek memori tampaknya memperlihatkan dominasi CDNA 4.

Konsumsi Daya dan Stabilitas

Dalam hal efisiensi energi, MI450 vs. Hopper menunjukkan arah pengembangan kontras. MI450 diklaim memiliki penggunaan energi yang lebih stabil. AMD menggunakan proses fabrikasi 3nm dari TSMC untuk meningkatkan efisiensi. Sedangkan produk andalan 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 metode penghubung antar modul. AMD memperkenalkan sistem transfer data hingga 1,2 TB/s, yang memungkinkan koordinasi antar GPU berjalan mulus. Sebaliknya, Hopper H200 masih mengandalkan sistem interkoneksi cepat 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.

ROCm vs. CUDA

Perbandingan MI450 vs. Hopper tidak lengkap tanpa membahas dukungan framework. GPU Nvidia terbaru jelas unggul dengan toolchain komprehensif untuk AI dan LLM. Namun, AMD mulai mengejar lewat dukungan software lintas platform. Kini, produk berbasis CDNA 4 telah kompatibel dengan PyTorch, TensorFlow, JAX, hingga Hugging Face. Dalam konteks perbandingan GPU AI, keduanya menghadirkan alternatif yang saling melengkapi.

Mana yang Lebih Worth It untuk LLMs?

Untuk urusan harga, dua GPU AI kelas atas menunjukkan gap yang cukup besar. produk AI dari 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 alternatif hemat biaya tanpa mengorbankan performa.

Penutup

Persaingan GPU AI kelas atas menunjukkan bahwa dunia akselerator komputasi kini semakin kompetitif. produk Nvidia masih memimpin di sisi software dan optimasi, sementara akselerator AI CDNA 4 mulai menunjukkan keunggulan di efisiensi, memori, dan fleksibilitas open-source. Bagi perusahaan atau peneliti yang berfokus pada pengembangan LLM, pilihan antara MI450 vs. Hopper bergantung pada kebutuhan spesifik dan ekosistem yang digunakan. Yang jelas, kehadiran GPU AI AMD menjadi tanda bahwa dominasi Hopper H200 kini mulai mendapat penantang serius—dan ini adalah kabar baik bagi masa depan industri AI yang lebih terbuka dan kompetitif.