AMD MI300X vs NVIDIA H100: Memecah Monopoli CUDA dengan Solusi GPU Alternatif
Diperbarui 8 Desember 2025
Akselerator MI300X dari AMD berharga $15.000 sambil menawarkan memori 192GB dibandingkan dengan H100 yang memiliki 80GB seharga $32.000, secara fundamental mengganggu ekonomi yang memungkinkan NVIDIA menguasai 92% pasar akselerator AI.¹ Organisasi yang dulunya menerima harga NVIDIA sebagai hal yang tak terhindarkan kini menemukan bahwa penawaran AMD menyamai performa H100 untuk banyak beban kerja dengan separuh biaya, sementara kapasitas memori yang masif menghilangkan konfigurasi multi-GPU yang mahal. Disrupsi ini hadir tepat ketika perusahaan sangat membutuhkan alternatif dari kendala alokasi NVIDIA.
Pembaruan Desember 2025: Posisi kompetitif AMD telah menguat secara signifikan. MI325X diluncurkan pada Q4 2024 dengan memori HBM3e 256GB (GPU AI pertama yang melampaui 200GB), dengan ketersediaan cloud melalui Vultr dan lainnya pada awal 2025. MI355X (arsitektur CDNA 4) dijadwalkan untuk H2 2025, menjanjikan memori 288GB dan peningkatan performa 8x lipat. Sementara itu, adopsi MI300X telah meluas ke perusahaan-perusahaan besar termasuk Microsoft Azure, Meta, Dell Technologies, HPE, dan Lenovo. Sistem Blackwell dari NVIDIA kini telah dikirimkan, tetapi roadmap agresif AMD—arsitektur GPU baru setiap tahun—mempertahankan tekanan kompetitif yang tinggi.
Memecah cengkeraman NVIDIA membutuhkan lebih dari sekadar perangkat keras yang kompetitif—ini menuntut transformasi ekosistem. Keunggulan 15 tahun CUDA telah menciptakan 3 juta pengembang yang fasih dalam model pemrograman NVIDIA, 500+ pustaka yang dioptimalkan, dan framework yang mengasumsikan perangkat keras NVIDIA.² Platform ROCm dari AMD menjanjikan kompatibilitas CUDA melalui translasi HIP, tetapi pengguna awal melaporkan menghabiskan berbulan-bulan menyelesaikan kasus-kasus khusus yang "langsung berfungsi" pada sistem NVIDIA.³ Kesenjangan perangkat lunak merepresentasikan monopoli yang sesungguhnya, bukan keunggulan silikon.
Penerapan puluhan ribu akselerator MI300X oleh Microsoft untuk layanan Azure OpenAI memvalidasi kesiapan enterprise AMD sambil mengungkap tantangan adopsi.⁴ Para engineer menghabiskan enam bulan mengoptimalkan performa PyTorch, mencapai 95% throughput H100 hanya setelah tuning kernel yang ekstensif. Oracle Cloud Infrastructure memilih MI300X untuk penerapan sovereign cloud di mana kendala pasokan NVIDIA membuat H100 mustahil diperoleh.⁵ Penerapan-penerapan ini membuktikan kelayakan MI300X sambil menyoroti investasi engineering yang diperlukan untuk lepas dari ketergantungan CUDA.
Arsitektur perangkat keras mengungkapkan filosofi yang berbeda
MI300X meninggalkan desain GPU tradisional untuk arsitektur APU (Accelerated Processing Unit) yang menggabungkan kemampuan CPU dan GPU dalam satu paket. Delapan core CPU Zen 4 berbagi ruang memori yang sama dengan kompleks GPU CDNA 3, menghilangkan bottleneck PCIe yang membatasi arsitektur tradisional.⁶ Model unified memory berarti CPU dapat melakukan preprocessing data tanpa menyalin ke memori GPU, menghemat waktu dan daya. Aplikasi yang menyelipkan komputasi CPU dan GPU melihat peningkatan performa 40% dari keunggulan arsitektur ini saja.
Kapasitas memori menjadi fitur unggulan MI300X melalui delapan tumpukan HBM3 yang menghadirkan 192GB pada bandwidth 5,3TB/s.⁷ Kapasitas ini memungkinkan pemuatan seluruh large language model yang membutuhkan beberapa H100, menyederhanakan penerapan dan mengurangi biaya. Satu MI300X dapat melayani model 70 miliar parameter dengan ruang yang cukup untuk KV cache dan aktivasi. Konfigurasi yang sama membutuhkan dua H100 dengan model sharding yang kompleks. Bandwidth memori melampaui 3,35TB/s H100 secara signifikan, mempercepat operasi memory-bound seperti mekanisme attention.
Desain chiplet memungkinkan harga agresif AMD sambil mempertahankan performa kompetitif. MI300X menggunakan tiga belas chiplet: empat compute die, empat I/O die, dan lima active interposer die yang menghubungkan semuanya.⁸ Memproduksi chiplet yang lebih kecil meningkatkan yield secara dramatis dibandingkan desain monolitik, mengurangi biaya 30-40%. Die monolitik H100 dari NVIDIA mencakup 814mm², mendekati batas reticle, membuat setiap chip mahal terlepas dari volume. Pendekatan modular AMD menskalakan manufaktur dengan lebih efisien.
Efisiensi daya menceritakan kisah yang bernuansa tergantung pada beban kerja. MI300X mengonsumsi TDP 750W dibandingkan dengan 700W H100, tampaknya lebih buruk hingga kita memperhitungkan kapasitas memori.⁹ Beban kerja yang muat dalam 80GB H100 menunjukkan konsumsi daya 7% lebih tinggi pada MI300X. Namun, beban kerja yang membutuhkan dua H100 karena kendala memori mengonsumsi total 1.400W versus 750W MI300X, penghematan daya 46%. Titik crossover berada di sekitar ukuran model 85GB, di atasnya MI300X menjadi jauh lebih efisien.
Kemampuan interkoneksi menentukan potensi penskalaan kluster. MI300X mendukung Infinity Fabric AMD pada 896GB/s antar GPU, kompetitif dengan 900GB/s NVLink.¹⁰ Namun, Infinity Fabric hanya menghubungkan delapan GPU secara langsung versus kemampuan NVLink untuk menghubungkan hingga 256 GPU dalam sistem NVLink Switch. Keterbatasan ini membatasi MI300X ke kluster yang lebih kecil atau memerlukan Ethernet/InfiniBand untuk penerapan yang lebih besar. Infinity Fabric 4 yang akan datang dari AMD menjanjikan konektivitas 256-GPU, tetapi hadir setelah banyak organisasi berkomitmen pada arsitektur tertentu.
Ekosistem perangkat lunak menciptakan hambatan adopsi
ROCm (Radeon Open Compute) merepresentasikan jawaban AMD terhadap CUDA, tetapi kesenjangan kematangan mencakup lebih dari sekadar tahun—ini mencakup mindshare pengembang, kualitas dokumentasi, dan integrasi ekosistem. ROCm 6.0 mendukung framework utama termasuk PyTorch 2.0 dan TensorFlow 2.15, tetapi optimasi performa memerlukan intervensi manual di mana CUDA bekerja secara otomatis.¹¹ AMD menyediakan HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) untuk menerjemahkan kode CUDA, mencapai tingkat keberhasilan konversi otomatis 90% untuk kernel sederhana tetapi memerlukan perbaikan manual untuk aplikasi yang kompleks.¹²
Ketersediaan pustaka menghadirkan tantangan paling langsung untuk migrasi. Pustaka cuDNN, cuBLAS, dan Thrust dari NVIDIA memiliki padanan ROCm dalam MIOpen, rocBLAS, dan rocThrust, tetapi paritas fitur tetap tidak lengkap.¹³ Pustaka khusus seperti Triton inference server dari NVIDIA tidak memiliki padanan AMD, memaksa organisasi untuk mencari alternatif atau mengembangkan solusi kustom. Pustaka yang hilang sering mendukung fitur produksi kritis daripada fungsionalitas inti, ditemukan hanya selama penerapan.
Optimasi framework mengungkapkan kesenjangan performa yang dikaburkan benchmark. PyTorch berjalan di MI300X melalui backend ROCm, tetapi banyak operasi kembali ke implementasi generik yang lebih lambat daripada kernel yang dioptimalkan.¹⁴ Flash Attention, kritis untuk performa model transformer, baru-baru ini mendapat dukungan ROCm dan berjalan 20% lebih lambat dari implementasi CUDA. Training mixed precision menunjukkan penalti serupa. AMD dan pemelihara framework aktif menutup kesenjangan, tetapi kecepatannya membuat frustasi penerapan produksi.
Kematangan tooling pengembang mempengaruhi produktivitas secara signifikan. Nsight dari NVIDIA menyediakan kemampuan profiling dan debugging komprehensif yang disempurnakan selama 15 tahun. ROCm profiler dari AMD menawarkan fitur serupa tetapi kurang integrasi dengan IDE dan workflow tool populer. Kualitas dokumentasi bervariasi liar: beberapa fitur ROCm memiliki panduan yang sangat baik sementara yang lain menawarkan contoh minimal. Inkonsistensi ini memaksa pengembang untuk bereksperimen daripada mengikuti pola yang mapan, meningkatkan waktu pengembangan 2-3x untuk aplikasi kompleks.
Dinamika dukungan komunitas sangat menguntungkan NVIDIA. Stack Overflow berisi 50.000+ pertanyaan CUDA versus 500 untuk ROCm.¹⁵ GitHub menampung ribuan contoh CUDA versus ratusan untuk AMD. Ketika pengembang menghadapi masalah, menemukan solusi untuk CUDA memakan waktu menit sementara masalah ROCm mungkin memerlukan investigasi berhari-hari. Kesenjangan komunitas menciptakan biaya tersembunyi karena organisasi harus menyelesaikan masalah secara internal daripada memanfaatkan pengetahuan kolektif.
Benchmark performa memerlukan interpretasi yang cermat
Perbandingan FLOPS mentah menguntungkan MI300X dengan 383 TFLOPS FP16 versus 378 TFLOPS H100, tetapi keunggulan 1,3% menghilang dalam beban kerja nyata.¹⁶ Keunggulan bandwidth memori sebesar 58% (5,3TB/s vs 3,35TB/s) memberikan manfaat performa yang lebih bermakna untuk operasi memory-bound. Inferensi large language model, yang didominasi oleh bandwidth memori, berjalan 35-40% lebih cepat pada MI300X ketika model muat dalam memori single-GPU. Performa training bervariasi liar berdasarkan campuran operasi dan kualitas optimasi.
Hasil MLPerf menyediakan perbandingan standar tetapi memerlukan analisis cermat. Pengajuan resmi MI300X dari AMD mencapai 95% performa H100 pada training BERT ketika membandingkan akselerator tunggal.¹⁷ Namun, hasil tersebut memerlukan optimasi ekstensif oleh engineer AMD selama enam bulan. Organisasi yang tidak memiliki keahlian serupa melihat performa relatif 70-80% pada awalnya. Kesenjangan menyempit seiring ROCm matang, tetapi mengharapkan paritas langsung dengan H100 mengarah pada kekecewaan.
Penerapan dunia nyata mengungkapkan variasi spesifik beban kerja. Lambda Labs melaporkan MI300X unggul dalam inferensi batch besar, melayani 2,3x lebih banyak pengguna bersamaan daripada H100 untuk model parameter 70B.¹⁸ Keunggulan ini sepenuhnya berasal dari kapasitas memori yang memungkinkan ukuran batch yang lebih besar. Sebaliknya, inferensi sensitif latensi batch kecil berjalan 15% lebih lambat pada MI300X karena overhead peluncuran kernel. Memahami karakteristik beban kerja menjadi kritis untuk pemilihan platform.
Metrik efisiensi daya sangat bergantung pada konfigurasi. AMD mengklaim performa per watt 2,5x lebih baik, tetapi ini membandingkan MI300X yang sepenuhnya digunakan terhadap kluster H100 yang sebagian digunakan yang diperlukan untuk kapasitas memori.¹⁹ Ketika kedua sistem dikonfigurasi secara optimal untuk kapasitas memori mereka, MI300X menunjukkan efisiensi 20% lebih baik untuk model besar dan efisiensi 10% lebih buruk untuk model kecil. Titik crossover di sekitar parameter 100B membuat MI300X semakin menarik seiring ukuran model bertambah.
Penskalaan multi-GPU mengekspos perbedaan arsitektur. NVLink H100 memungkinkan penskalaan hampir linier hingga 8 GPU untuk sebagian besar beban kerja. Infinity Fabric MI300X menunjukkan penskalaan serupa hingga 4 GPU tetapi menurun di luar itu karena efek NUMA dan keterbatasan driver.²⁰ Training terdistribusi lintas node menunjukkan penskalaan identik karena kedua sistem bergantung pada performa jaringan. Keterbatasan ini paling penting bagi pelanggan yang membutuhkan performa single-node untuk penerapan yang disederhanakan.
Analisis biaya mengganggu strategi pengadaan
Biaya akuisisi perangkat keras hanya menceritakan sebagian cerita. MI300X seharga $15.000 versus H100 seharga $32.000 tampak menentukan, tetapi total biaya mencakup daya, pendinginan, ruang rak, dan jaringan. Node MI300X lengkap berharga $120.000 versus $250.000 untuk konfigurasi H100 yang setara. Penghematan perangkat keras 52% berlipat ganda ketika mempertimbangkan infrastruktur: lebih sedikit node memerlukan lebih sedikit peralatan pendukung. Organisasi yang membangun kluster baru menghemat 40-45% dalam pengeluaran modal dengan memilih MI300X.
Biaya operasional bergeser berdasarkan pola pemanfaatan. Konsumsi daya idle MI300X yang lebih tinggi (250W vs 150W) merugikan penerapan dengan pemanfaatan rendah.²¹ Organisasi yang menjalankan training 24/7 melihat perbedaan minimal dalam biaya daya. Keunggulan kapasitas memori mengurangi jumlah node sebesar 30-50% untuk penerapan model besar, menghemat biaya operasional proporsional. Biaya pendinginan mengikuti konsumsi daya, membuat karakteristik beban kerja kritis untuk perhitungan TCO.
Biaya migrasi perangkat lunak sering melebihi penghematan perangkat keras untuk penerapan NVIDIA yang ada. Mengonversi aplikasi CUDA ke ROCm memerlukan 3-6 engineer-month untuk aplikasi tipikal, dengan biaya $150.000-300.000 dalam tenaga kerja.²² Aplikasi kompleks dengan kernel kustom mungkin memerlukan 12+ bulan. Organisasi harus menimbang biaya migrasi terhadap penghematan jangka panjang. Penerapan baru menghindari biaya migrasi, membuat MI300X menarik untuk proyek greenfield.
Perbedaan dukungan vendor mempengaruhi biaya operasional secara signifikan. Ekosistem dukungan matang NVIDIA mencakup konsultan bersertifikat, program pelatihan ekstensif, dan kontrak dukungan enterprise. Ekosistem AMD yang lebih kecil berarti menemukan keahlian berharga 50-100% lebih mahal ketika tersedia.²³ Organisasi harus menganggarkan untuk pengembangan keahlian internal atau tarif konsultasi premium. Kesenjangan dukungan menyempit seiring adopsi meningkat tetapi tetap menjadi pertimbangan bagi enterprise yang menghindari risiko.
Dinamika pasar dan ketersedia
[Konten dipotong untuk terjemahan]
