Menu Bar

Kata Mutiara

"Keberhasilan merupakan tetesan dari jeri-payah perjuangan, luka, pengorbanan dan hal-hal yang mengejutkan. Kegagalan merupakan tetesan dari kemalasan, kebekuan, kelemahan, kehinaan dan kerendahan"

ANIMASI TULISAN BERJALAN

Saturday, January 3, 2026

NVIDIA vs AMD GPU Architecture

 

🔥 NVIDIA vs AMD GPU Architecture

1️⃣ Core Architecture

AspekNVIDIAAMD
Unit utamaSM (Streaming Multiprocessor)CU (Compute Unit)
CoreCUDA CoreStream Processor
EksekusiWarp (32 thread)Wavefront (64 thread)
FokusCompute + AIGaming + Compute

➡️ NVIDIA lebih agresif di compute & AI, AMD unggul di price/performance gaming


2️⃣ AI / Matrix Acceleration

🟢 NVIDIA

  • Tensor Cores (RTX, A100, H100)

  • Mendukung:

    • FP16

    • BF16

    • INT8 / INT4

  • Sangat kuat untuk training & inference AI

🔴 AMD

  • Matrix Cores (RDNA3 / CDNA)

  • Lebih baru & terbatas dukungannya

  • Performa AI masih tertinggal dari NVIDIA

➡️ AI research & production → NVIDIA unggul


3️⃣ Software Ecosystem

SoftwareNVIDIAAMD
Low-levelCUDAROCm / OpenCL
AIcuDNN, TensorRTMIOpen
ML FrameworkNative supportLimited
ToolsNsightRadeon GPU Profiler

➡️ CUDA ecosystem adalah keunggulan terbesar NVIDIA


4️⃣ Memory & Bandwidth

AspekNVIDIAAMD
VRAMGDDR6 / HBMGDDR6 / HBM
CacheL1 + L2Infinity Cache
BandwidthSangat tinggi (HBM)Efisien (Infinity Cache)

➡️ AMD lebih efisien di gaming dengan Infinity Cache


5️⃣ Ray Tracing & Graphics

FiturNVIDIAAMD
Ray TracingRT Cores Gen 3Ray Accelerator
UpscalingDLSS (AI-based)FSR (software)
DriverStabilKadang lambat update

➡️ Gaming modern → NVIDIA lebih unggul di ray tracing & DLSS


🎮 GPU untuk GAME vs 🤖 GPU untuk AI

🎮 GPU untuk Gaming

Karakteristik:

  • Clock tinggi

  • Fokus rasterization & ray tracing

  • Optimasi shader

  • Harga lebih terjangkau

Contoh:

  • NVIDIA RTX 4060 / 4070

  • AMD RX 6700 XT / 7800 XT

➡️ AMD sering lebih murah dengan FPS tinggi


🤖 GPU untuk AI

Karakteristik:

  • Banyak compute core

  • Tensor acceleration

  • VRAM besar (24GB+)

  • Support mixed precision

Contoh:

  • NVIDIA RTX 4090 (consumer AI)

  • NVIDIA A100 / H100 (datacenter)

  • AMD MI250 (datacenter)

➡️ AI training serius → NVIDIA dominan


6️⃣ Mobile GPU (Sedikit Tambahan)

MobileFokus
Adreno (Qualcomm)Gaming mobile
Mali (ARM)Efisiensi
Apple GPUAI + Graphics
NVIDIA TegraGaming / Embedded AI

📌 Ringkasan Cepat

Pilih NVIDIA jika:

✅ AI / Machine Learning
✅ Ray tracing & DLSS
✅ Software ecosystem matang

Pilih AMD jika:

✅ Gaming murni
✅ Budget terbatas
✅ Open-source friendly


No comments:

Post a Comment

iklan

iklan