AMD MI300X बनाम NVIDIA H100: वैकल्पिक GPU समाधानों के साथ CUDA एकाधिकार को तोड़ना

अपडेटेड 8 दिसंबर, 2025

AMD का MI300X एक्सेलेरेटर $15,000 में आता है जबकि यह 192GB मेमोरी प्रदान करता है, H100 के $32,000 में 80GB की तुलना में, जो मूल रूप से उस अर्थव्यवस्था को बाधित कर रहा है जिसने NVIDIA को AI एक्सेलेरेटर बाजार का 92% हिस्सा हासिल करने दिया।¹ जो संगठन कभी NVIDIA की कीमतों को अपरिहार्य मानते थे, अब उन्हें पता चल रहा है कि AMD की पेशकश कई वर्कलोड के लिए आधी कीमत पर H100 के प्रदर्शन से मेल खाती है, जबकि विशाल मेमोरी क्षमता महंगे मल्टी-GPU कॉन्फ़िगरेशन को समाप्त करती है। यह व्यवधान ठीक उस समय आता है जब कंपनियां NVIDIA की आवंटन बाधाओं से विकल्पों की तलाश में हैं।

दिसंबर 2025 अपडेट: AMD की प्रतिस्पर्धी स्थिति काफी मजबूत हुई है। MI325X Q4 2024 में 256GB HBM3e मेमोरी के साथ लॉन्च हुआ (200GB से अधिक वाला पहला AI GPU), जो 2025 की शुरुआत में Vultr और अन्य के माध्यम से क्लाउड पर उपलब्ध है। MI355X (CDNA 4 आर्किटेक्चर) H2 2025 के लिए ट्रैक पर है, जो 288GB मेमोरी और 8x प्रदर्शन वृद्धि का वादा करता है। इस बीच, MI300X को Microsoft Azure, Meta, Dell Technologies, HPE और Lenovo सहित प्रमुख उद्यमों में अपनाया गया है। NVIDIA के Blackwell सिस्टम अब शिप हो रहे हैं, लेकिन AMD का आक्रामक रोडमैप—सालाना नए GPU आर्किटेक्चर—प्रतिस्पर्धी दबाव बनाए रखता है।

NVIDIA के वर्चस्व को तोड़ने के लिए प्रतिस्पर्धी हार्डवेयर से अधिक की आवश्यकता है—इसके लिए इकोसिस्टम परिवर्तन की जरूरत है। CUDA की 15 साल की बढ़त ने NVIDIA के प्रोग्रामिंग मॉडल में 3 मिलियन डेवलपर्स, 500+ अनुकूलित लाइब्रेरी और ऐसे फ्रेमवर्क बनाए जो NVIDIA हार्डवेयर मानते हैं।² AMD का ROCm प्लेटफॉर्म HIP ट्रांसलेशन के माध्यम से CUDA संगतता का वादा करता है, लेकिन शुरुआती अपनाने वाले रिपोर्ट करते हैं कि उन्होंने ऐसे एज केस को हल करने में महीने बिताए जो NVIDIA सिस्टम पर "बस काम करते हैं"।³ सॉफ्टवेयर गैप असली एकाधिकार का प्रतिनिधित्व करता है, सिलिकॉन लाभ नहीं।

Microsoft द्वारा Azure OpenAI सेवाओं के लिए हजारों MI300X एक्सेलेरेटर की तैनाती AMD की एंटरप्राइज तैयारी को मान्य करती है जबकि अपनाने की चुनौतियों को भी उजागर करती है।⁴ इंजीनियरों ने PyTorch प्रदर्शन को अनुकूलित करने में छह महीने बिताए, व्यापक कर्नेल ट्यूनिंग के बाद ही H100 थ्रूपुट का 95% हासिल किया। Oracle Cloud Infrastructure ने सॉवरेन क्लाउड डिप्लॉयमेंट के लिए MI300X चुना जहां NVIDIA आपूर्ति बाधाओं ने H100 प्राप्त करना असंभव बना दिया।⁵ ये डिप्लॉयमेंट MI300X व्यवहार्यता साबित करते हैं जबकि CUDA निर्भरता से बचने के लिए आवश्यक इंजीनियरिंग निवेश को उजागर करते हैं।

हार्डवेयर आर्किटेक्चर अलग-अलग दर्शन प्रकट करता है

MI300X पारंपरिक GPU डिज़ाइन को छोड़कर एक APU (Accelerated Processing Unit) आर्किटेक्चर अपनाता है जो एक ही पैकेज पर CPU और GPU क्षमताओं को जोड़ता है। आठ Zen 4 CPU कोर CDNA 3 GPU कॉम्प्लेक्स के साथ समान मेमोरी स्पेस साझा करते हैं, पारंपरिक आर्किटेक्चर को बाधित करने वाले PCIe बॉटलनेक को समाप्त करते हैं।⁶ एकीकृत मेमोरी मॉडल का मतलब है कि CPU GPU मेमोरी में कॉपी किए बिना डेटा को प्रीप्रोसेस कर सकता है, समय और पावर दोनों बचाता है। जो एप्लिकेशन CPU और GPU गणना को इंटरलीव करते हैं, वे अकेले इस आर्किटेक्चरल लाभ से 40% प्रदर्शन सुधार देखते हैं।

मेमोरी क्षमता MI300X की किलर फीचर बन जाती है, आठ HBM3 स्टैक के माध्यम से 5.3TB/s बैंडविड्थ पर 192GB प्रदान करते हैं।⁷ यह क्षमता संपूर्ण बड़े भाषा मॉडल को लोड करने में सक्षम बनाती है जिनके लिए कई H100 की आवश्यकता होती है, डिप्लॉयमेंट को सरल बनाती है और लागत कम करती है। एक सिंगल MI300X KV कैश और एक्टिवेशन के लिए पर्याप्त जगह के साथ 70 बिलियन पैरामीटर मॉडल को सर्व कर सकता है। उसी कॉन्फ़िगरेशन के लिए जटिल मॉडल शार्डिंग के साथ दो H100 की आवश्यकता होती है। मेमोरी बैंडविड्थ H100 के 3.35TB/s से काफी अधिक है, attention mechanisms जैसे मेमोरी-बाउंड ऑपरेशंस को तेज करती है।

चिपलेट डिज़ाइन प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखते हुए AMD की आक्रामक मूल्य निर्धारण को सक्षम बनाता है। MI300X तेरह चिपलेट का उपयोग करता है: चार कंप्यूट डाइज़, चार I/O डाइज़ और पांच एक्टिव इंटरपोज़र डाइज़ जो सब कुछ कनेक्ट करते हैं।⁸ छोटे चिपलेट बनाने से मोनोलिथिक डिज़ाइन की तुलना में यील्ड में नाटकीय रूप से सुधार होता है, लागत 30-40% कम होती है। NVIDIA का H100 मोनोलिथिक डाई 814mm² तक फैला है, रेटिकल लिमिट के करीब, जो वॉल्यूम की परवाह किए बिना हर चिप को महंगा बनाता है। AMD का मॉड्यूलर दृष्टिकोण मैन्युफैक्चरिंग को अधिक कुशलता से स्केल करता है।

पावर एफिशिएंसी वर्कलोड के आधार पर एक सूक्ष्म कहानी बताती है। MI300X 750W TDP खपत करता है जबकि H100 का 700W है, जो मेमोरी क्षमता को ध्यान में रखने तक बदतर लगता है।⁹ जो वर्कलोड H100 के 80GB में फिट होते हैं, वे MI300X पर 7% अधिक पावर खपत दिखाते हैं। हालांकि, जिन वर्कलोड को मेमोरी बाधाओं के कारण दो H100 की आवश्यकता होती है, वे कुल 1,400W खपत करते हैं बनाम MI300X के 750W, 46% पावर बचत। क्रॉसओवर पॉइंट लगभग 85GB मॉडल साइज पर बैठता है, जिसके ऊपर MI300X नाटकीय रूप से अधिक कुशल हो जाता है।

इंटरकनेक्ट क्षमताएं क्लस्टर स्केलिंग क्षमता निर्धारित करती हैं। MI300X GPU के बीच 896GB/s पर AMD के Infinity Fabric को सपोर्ट करता है, NVLink के 900GB/s के साथ प्रतिस्पर्धी।¹⁰ हालांकि, Infinity Fabric सीधे केवल आठ GPU कनेक्ट करता है जबकि NVLink की NVLink Switch सिस्टम में 256 GPU तक कनेक्ट करने की क्षमता है। यह सीमा MI300X को छोटे क्लस्टर तक सीमित करती है या बड़े डिप्लॉयमेंट के लिए Ethernet/InfiniBand की आवश्यकता होती है। AMD का आगामी Infinity Fabric 4 256-GPU कनेक्टिविटी का वादा करता है, लेकिन कई संगठनों के आर्किटेक्चर के लिए प्रतिबद्ध होने के बाद आता है।

सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम अपनाने में घर्षण पैदा करता है

ROCm (Radeon Open Compute) CUDA के लिए AMD का जवाब है, लेकिन परिपक्वता में अंतर वर्षों से अधिक है—इसमें डेवलपर माइंडशेयर, डॉक्यूमेंटेशन गुणवत्ता और इकोसिस्टम इंटीग्रेशन शामिल है। ROCm 6.0 PyTorch 2.0 और TensorFlow 2.15 सहित प्रमुख फ्रेमवर्क को सपोर्ट करता है, लेकिन प्रदर्शन अनुकूलन के लिए मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है जहां CUDA स्वचालित रूप से काम करता है।¹¹ AMD CUDA कोड को ट्रांसलेट करने के लिए HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) प्रदान करता है, सरल कर्नेल के लिए 90% स्वचालित रूपांतरण सफलता प्राप्त करता है लेकिन जटिल एप्लिकेशन के लिए मैनुअल फिक्स की आवश्यकता होती है।¹²

लाइब्रेरी उपलब्धता माइग्रेशन के लिए सबसे तत्काल चुनौती प्रस्तुत करती है। NVIDIA की cuDNN, cuBLAS और Thrust लाइब्रेरी के ROCm में MIOpen, rocBLAS और rocThrust के रूप में समकक्ष हैं, लेकिन फीचर पैरिटी अधूरी रहती है।¹³ NVIDIA के Triton inference server जैसी विशेष लाइब्रेरी में AMD समकक्ष का अभाव है, जो संगठनों को विकल्प खोजने या कस्टम समाधान विकसित करने के लिए मजबूर करता है। गायब लाइब्रेरी अक्सर कोर फंक्शनालिटी के बजाय महत्वपूर्ण प्रोडक्शन फीचर्स को सपोर्ट करती हैं, जो केवल डिप्लॉयमेंट के दौरान पता चलती हैं।

फ्रेमवर्क ऑप्टिमाइजेशन प्रदर्शन अंतराल प्रकट करता है जो बेंचमार्क छिपा देते हैं। PyTorch ROCm बैकएंड के माध्यम से MI300X पर चलता है, लेकिन कई ऑपरेशन अनुकूलित कर्नेल के बजाय धीमे जेनेरिक इम्प्लीमेंटेशन पर वापस आ जाते हैं।¹⁴ Flash Attention, transformer मॉडल प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण, ने हाल ही में ROCm सपोर्ट प्राप्त किया और CUDA इम्प्लीमेंटेशन से 20% धीमा चलता है। Mixed precision training समान पेनल्टी दिखाती है। AMD और फ्रेमवर्क मेंटेनर सक्रिय रूप से अंतराल को बंद करते हैं, लेकिन गति प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट को निराश करती है।

डेवलपर टूलिंग परिपक्वता उत्पादकता को काफी प्रभावित करती है। NVIDIA का Nsight 15 वर्षों में परिष्कृत व्यापक प्रोफाइलिंग और डिबगिंग क्षमताएं प्रदान करता है। AMD का ROCm प्रोफाइलर समान फीचर्स प्रदान करता है लेकिन लोकप्रिय IDE और वर्कफ़्लो टूल्स के साथ इंटीग्रेशन का अभाव है। डॉक्यूमेंटेशन गुणवत्ता व्यापक रूप से भिन्न होती है: कुछ ROCm फीचर्स में उत्कृष्ट गाइड हैं जबकि अन्य न्यूनतम उदाहरण प्रदान करते हैं। असंगति डेवलपर्स को स्थापित पैटर्न का पालन करने के बजाय प्रयोग करने के लिए मजबूर करती है, जटिल एप्लिकेशन के लिए विकास समय 2-3x बढ़ाती है।

कम्युनिटी सपोर्ट डायनामिक्स भारी रूप से NVIDIA का पक्ष लेते हैं। Stack Overflow में 50,000+ CUDA प्रश्न हैं जबकि ROCm के लिए 500।¹⁵ GitHub पर हजारों CUDA उदाहरण हैं जबकि AMD के लिए सैकड़ों। जब डेवलपर्स को समस्याओं का सामना होता है, CUDA के लिए समाधान खोजने में मिनट लगते हैं जबकि ROCm मुद्दों में दिनों की जांच की आवश्यकता हो सकती है। कम्युनिटी गैप छिपी लागत बनाता है क्योंकि संगठनों को सामूहिक ज्ञान का लाभ उठाने के बजाय आंतरिक रूप से समस्याओं को हल करना होगा।

प्रदर्शन बेंचमार्क में सावधानीपूर्ण व्याख्या की आवश्यकता है

कच्ची FLOPS तुलना MI300X को 383 TFLOPS FP16 बनाम H100 के 378 TFLOPS के साथ पसंद करती है, लेकिन 1.3% लाभ वास्तविक वर्कलोड में गायब हो जाता है।¹⁶ 58% का मेमोरी बैंडविड्थ लाभ (5.3TB/s बनाम 3.35TB/s) मेमोरी-बाउंड ऑपरेशंस के लिए अधिक सार्थक प्रदर्शन लाभ प्रदान करता है। बड़े भाषा मॉडल इंफरेंस, जो मेमोरी बैंडविड्थ द्वारा प्रभुत्व है, MI300X पर 35-40% तेज चलता है जब मॉडल सिंगल-GPU मेमोरी में फिट होते हैं। ट्रेनिंग प्रदर्शन ऑपरेशन मिक्स और ऑप्टिमाइजेशन गुणवत्ता के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न होता है।

MLPerf परिणाम मानकीकृत तुलना प्रदान करते हैं लेकिन सावधानीपूर्ण विश्लेषण की आवश्यकता होती है। AMD का आधिकारिक MI300X सबमिशन सिंगल एक्सेलेरेटर की तुलना करते समय BERT ट्रेनिंग पर H100 प्रदर्शन का 95% प्राप्त करता है।¹⁷ हालांकि, परिणाम के लिए छह महीनों में AMD इंजीनियरों द्वारा व्यापक ऑप्टिमाइजेशन की आवश्यकता थी। समान विशेषज्ञता की कमी वाले संगठन शुरू में 70-80% सापेक्ष प्रदर्शन देखते हैं। ROCm के परिपक्व होने पर अंतर कम होता है, लेकिन H100 के साथ तत्काल समानता की उम्मीद करना निराशा की ओर ले जाता है।

वास्तविक-दुनिया की तैनाती वर्कलोड-विशिष्ट विविधताओं को प्रकट करती है। Lambda Labs रिपोर्ट करता है कि MI300X बड़े बैच इंफरेंस में उत्कृष्ट है, 70B पैरामीटर मॉडल के लिए H100 की तुलना में 2.3x अधिक समवर्ती उपयोगकर्ताओं की सेवा करता है।¹⁸ लाभ पूरी तरह से मेमोरी क्षमता से आता है जो बड़े बैच साइज को सक्षम बनाता है। इसके विपरीत, छोटे बैच लेटेंसी-सेंसिटिव इंफरेंस कर्नेल लॉन्च ओवरहेड के कारण MI300X पर 15% धीमा चलता है। प्लेटफॉर्म चयन के लिए वर्कलोड विशेषताओं को समझना महत्वपूर्ण हो जाता है।

पावर एफिशिएंसी मेट्रिक्स कॉन्फ़िगरेशन पर भारी निर्भर करती हैं। AMD 2.5x बेहतर प्रदर्शन प्रति वाट का दावा करता है, लेकिन यह मेमोरी क्षमता के लिए आवश्यक आंशिक रूप से उपयोग किए गए H100 क्लस्टर के खिलाफ पूरी तरह से उपयोग किए गए MI300X की तुलना करता है।¹⁹ जब दोनों सिस्टम अपनी मेमोरी क्षमता के लिए इष्टतम रूप से कॉन्फ़िगर किए जाते हैं, MI300X बड़े मॉडल के लिए 20% बेहतर एफिशिएंसी और छोटे मॉडल के लिए 10% खराब एफिशिएंसी दिखाता है। लगभग 100B पैरामीटर पर क्रॉसओवर पॉइंट मॉडल साइज बढ़ने पर MI300X को तेजी से आकर्षक बनाता है।

मल्टी-GPU स्केलिंग आर्किटेक्चरल अंतर उजागर करती है। H100 का NVLink अधिकांश वर्कलोड के लिए 8 GPU तक लगभग-रैखिक स्केलिंग सक्षम बनाता है। MI300X का Infinity Fabric 4 GPU तक समान स्केलिंग दिखाता है लेकिन NUMA इफेक्ट्स और ड्राइवर सीमाओं के कारण उससे आगे डिग्रेड होता है।²⁰ नोड्स में डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग समान स्केलिंग दिखाती है क्योंकि दोनों सिस्टम नेटवर्क प्रदर्शन पर निर्भर हैं। सीमा उन ग्राहकों के लिए सबसे अधिक मायने रखती है जिन्हें सरलीकृत डिप्लॉयमेंट के लिए सिंगल-नोड प्रदर्शन की आवश्यकता है।

लागत विश्लेषण प्रोक्योरमेंट रणनीतियों को बाधित करता है

हार्डवेयर अधिग्रहण लागत कहानी का केवल एक हिस्सा बताती है। $15,000 पर MI300X बनाम $32,000 पर H100 निर्णायक लगता है, लेकिन कुल लागत में पावर, कूलिंग, रैक स्पेस और नेटवर्किंग शामिल है। एक पूर्ण MI300X नोड की कीमत $120,000 है जबकि समकक्ष H100 कॉन्फ़िगरेशन के लिए $250,000। 52% हार्डवेयर बचत इंफ्रास्ट्रक्चर पर विचार करते समय कंपाउंड होती है: कम नोड्स के लिए कम सपोर्टिंग इक्विपमेंट की आवश्यकता होती है। नए क्लस्टर बनाने वाले संगठन MI300X चुनकर कैपिटल एक्सपेंस में 40-45% बचत करते हैं।

ऑपरेशनल एक्सपेंस यूटिलाइजेशन पैटर्न के आधार पर शिफ्ट होते हैं। MI300X की उच्च आइडल पावर खपत (250W बनाम 150W) कम-यूटिलाइजेशन डिप्लॉयमेंट को पेनलाइज करती है।²¹ 24/7 ट्रेनिंग चलाने वाले संगठन पावर कॉस्ट में न्यूनतम अंतर देखते हैं। मेमोरी क्षमता लाभ बड़े मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए नोड काउंट 30-50% कम करता है, आनुपातिक ऑपरेशनल एक्सपेंस बचाता है। कूलिंग कॉस्ट पावर खपत को ट्रैक करती है, जिससे TCO कैलकुलेशन के लिए वर्कलोड विशेषताएं महत्वपूर्ण हो जाती हैं।

सॉफ्टवेयर माइग्रेशन कॉस्ट अक्सर मौजूदा NVIDIA डिप्लॉयमेंट के लिए हार्डवेयर बचत से अधिक होती है। CUDA एप्लिकेशन को ROCm में कन्वर्ट करने के लिए विशिष्ट एप्लिकेशन के लिए 3-6 इंजीनियर-महीने की आवश्यकता होती है, जिसकी लेबर में $150,000-300,000 लागत होती है।²² कस्टम कर्नेल के साथ जटिल एप्लिकेशन के लिए 12+ महीने की आवश्यकता हो सकती है। संगठनों को दीर्घकालिक बचत के मुकाबले माइग्रेशन कॉस्ट को तौलना चाहिए। नई तैनाती माइग्रेशन कॉस्ट से बचती है, जिससे ग्रीनफील्ड प्रोजेक्ट्स के लिए MI300X आकर्षक बनता है।

वेंडर सपोर्ट अंतर ऑपरेशनल कॉस्ट को काफी प्रभावित करते हैं। NVIDIA का परिपक्व सपोर्ट इकोसिस्टम में प्रमाणित कंसल्टेंट, व्यापक ट्रेनिंग प्रोग्राम और एंटरप्राइज सपोर्ट कॉन्ट्रैक्ट शामिल हैं। AMD का छोटा इकोसिस्टम का मतलब है कि उपलब्ध होने पर विशेषज्ञता खोजने में 50-100% अधिक लागत आती है।²³ संगठनों को आंतरिक विशेषज्ञता विकास या प्रीमियम कंसल्टिंग रेट के लिए बजट बनाना होगा। अपनाने के बढ़ने पर सपोर्ट गैप कम होता है लेकिन जोखिम-विरोधी उद्यमों के लिए विचारणीय बना रहता है।

बाजार गतिशीलता और उपलब्धता

[अनुवाद के लिए सामग्री छोटी की गई]