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

MI450 vs. Hopper dimulai dari perbedaan mendasar pada struktur inti masing-masing. AMD Instinct MI450 menggunakan arsitektur CDNA 4, sementara Nvidia H200 Hopper mengandalkan arsitektur Hopper yang matang. GPU AMD Instinct MI450 dirancang untuk menangani workload HPC serta inferensi LLM. Sementara itu, GPU Nvidia H200 mengutamakan kecepatan tinggi dalam inferensi. Keduanya mengusung arah pengembangan yang unik, menjadikan duel GPU AI ini menarik untuk ditelusuri lebih dalam.

Performa Komputasi untuk LLMs

Dalam pengujian performa untuk LLMs, MI450 vs. Hopper menunjukkan kemampuan bersaing. MI450 menawarkan efisiensi hingga 40% lebih tinggi. Sementara GPU Nvidia terbaru tetap menjadi standar performa di dunia AI. Dengan pengoptimalan framework AI yang matang, 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.

Kecepatan Data yang Menentukan

Salah satu perbedaan mencolok dalam MI450 vs. Hopper terletak pada kapasitas dan bandwidth data. GPU AMD Instinct MI450 dilengkapi dengan bandwidth mencapai lebih dari 6 TB/s. Sementara Hopper H200 masih menggunakan HBM3 standar. Secara teori, sistem memori AMD memberikan kecepatan transfer data lebih tinggi untuk training skala besar. Dengan keunggulan ini, AMD vs. Nvidia di aspek memori tampaknya berpihak pada AMD.

Konsumsi Daya dan Stabilitas

Dalam hal efisiensi energi, MI450 vs. Hopper menunjukkan arah pengembangan kontras. MI450 diklaim memiliki rasio performa-per-watt tertinggi di kelasnya. AMD menggunakan proses fabrikasi 3nm dari TSMC untuk menekan panas berlebih. Sedangkan GPU Nvidia tetap unggul dengan pengaturan termal otomatis. Namun, pada skala besar, duel performa GPU AI memperlihatkan bahwa performa konsisten di bawah beban tinggi, menjadikannya pilihan ideal untuk data center masa depan.

Infinity Fabric vs. NVLink

MI450 vs. Hopper juga berbeda dalam desain interkoneksi internal. AMD memperkenalkan sistem transfer data hingga 1,2 TB/s, yang memungkinkan koordinasi antar GPU berjalan mulus. Sebaliknya, produk Nvidia unggulan masih mengandalkan NVLink 4.0 dengan kecepatan sekitar 900 GB/s. Hal ini menjadikan MI450 vs. Hopper menarik karena MI450 lebih terbuka dan fleksibel. Bagi pengembang yang ingin mendukung open framework seperti ROCm, GPU AMD terbaru menjadi pilihan relevan untuk riset AI terbuka.

ROCm vs. CUDA

Perbandingan AMD dan Nvidia tidak lengkap tanpa membahas kompatibilitas pengembang. Hopper H200 jelas unggul dengan ekosistem CUDA yang matang. Namun, AMD mulai mengejar lewat framework open-source untuk komputasi AI. Kini, MI450 telah kompatibel dengan berbagai platform AI open-source. Dalam konteks AMD vs. Nvidia, Nvidia masih unggul di ekosistem tertutup.

Mana yang Lebih Worth It untuk LLMs?

Untuk urusan harga, AMD Instinct MI450 dan Nvidia H200 menunjukkan perbedaan signifikan. MI450 biasanya lebih ekonomis untuk skala data center. Sementara Hopper H200 lebih mahal karena dominasi pasar. Bagi perusahaan yang memerlukan efisiensi biaya, akselerator AI CDNA 4 bisa menjadi alternatif hemat biaya tanpa mengorbankan performa.

Akhir Kata

MI450 vs. Hopper menunjukkan bahwa dunia akselerator komputasi kini semakin kompetitif. GPU AI terkemuka masih memimpin di sisi software dan optimasi, sementara MI450 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 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.