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

Duel antara MI450 dan Hopper dimulai dari perbedaan mendasar pada struktur inti masing-masing. AMD Instinct MI450 menggunakan teknologi chiplet generasi baru, sementara Nvidia H200 Hopper mengandalkan arsitektur Hopper yang matang. MI450 dirancang untuk menangani workload HPC serta inferensi LLM. Sementara itu, Hopper H200 mengutamakan latensi rendah. Keduanya mengusung tujuan yang sama namun pendekatan berbeda, menjadikan duel GPU AI ini menarik untuk ditelusuri lebih dalam.

Kinerja dalam Pelatihan Model Bahasa Besar

Dalam pengujian performa untuk LLMs, MI450 vs. Hopper menunjukkan hasil yang luar biasa. GPU AI CDNA 4 menawarkan skor FP8 dan FP16 yang mengesankan. Sementara akselerator H200 tetap menjadi tolak ukur industri. Dengan kemampuan menjalankan multi-node training, H200 masih unggul di beberapa aspek, terutama dalam integrasi dengan cloud. Namun, AMD vs. Nvidia kini berada di level yang semakin kompetitif, terutama saat digunakan dalam lingkungan data center modern.

Kapasitas Memori dan Bandwidth

Salah satu perbedaan mencolok dalam MI450 vs. Hopper terletak pada sistem penyimpanan on-board. produk AI AMD dilengkapi dengan memori ultra cepat hingga 128GB. Sementara produk Nvidia unggulan masih menggunakan kapasitas 141GB. Secara teori, HBM3E milik MI450 memberikan respons komputasi yang lebih cepat untuk training skala besar. Dengan keunggulan ini, AMD vs. Nvidia di aspek memori tampaknya dimenangkan oleh MI450.

Siapa yang Lebih Efisien di Pusat Data?

Dalam hal efisiensi energi, AMD MI450 dan Nvidia H200 menunjukkan strategi unik. GPU AMD terbaru diklaim memiliki rasio performa-per-watt tertinggi di kelasnya. AMD menggunakan proses fabrikasi 3nm dari TSMC untuk meningkatkan efisiensi. Sedangkan GPU Nvidia tetap unggul dengan sistem pendingin multi-fan. Namun, pada skala besar, duel performa GPU AI memperlihatkan bahwa AMD memimpin dalam efisiensi termal, menjadikannya alternatif cerdas untuk pengembang LLM.

Konektivitas dan Skalabilitas

dua akselerator AI kelas atas juga berbeda dalam metode penghubung antar modul. AMD memperkenalkan teknologi interkoneksi super cepat, yang memungkinkan komunikasi lintas node real-time. Sebaliknya, GPU Nvidia 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, GPU AMD terbaru menjadi pilihan lebih terbuka dan ekonomis.

Ekosistem Software dan Dukungan Framework

Perbandingan dua GPU AI terpopuler tidak lengkap tanpa membahas kompatibilitas pengembang. produk Nvidia jelas unggul dengan dukungan TensorRT dan cuDNN. Namun, AMD mulai mengejar lewat dukungan software lintas platform. Kini, AMD Instinct MI450 telah kompatibel dengan PyTorch, TensorFlow, JAX, hingga Hugging Face. Dalam konteks MI450 vs. Hopper, 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 lebih ekonomis untuk skala data center. Sementara produk flagship Nvidia lebih mahal karena dominasi pasar. Bagi perusahaan yang membangun infrastruktur AI skala besar, akselerator AI CDNA 4 bisa menjadi alternatif hemat biaya tanpa mengorbankan performa.

Kesimpulan

Duel AMD dan Nvidia menunjukkan bahwa dunia akselerator komputasi kini bergerak ke arah inovasi terbuka. Hopper H200 masih unggul dalam integrasi ekosistem, sementara akselerator AI CDNA 4 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 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.