AMD MI300X vs 엔비디아 H100/H200 성능 비교SemiAnalysis는 AMD MI300X와 Nvidia H100/H200 GPU를 대상으로 약 5개월간 독립적인 분석과 벤치마킹을 진행했습니다. 본 보고서는 GPU 훈련 성능, 사용자 경험, 총소유비용(TCO) 등을 비교하고, AMD의 소프트웨어 문제점을 지적하며 개선 방안을 제안합니다.
핵심 요약
1. 성능 격차
GEMM 성능: H100/H200은 각각 720, 1,280 TFLOP/s를 기록했으나, MI300X는 620, 990 TFLOP/s로 뒤처짐.
훈련 성능: MI300X는 작은 모델(GPT 1.5B)과 비표준적 주의(attention) 구조(예: Mistral 7B)에서 성능이 저하됨.
FP8 훈련: AMD는 FP8 성능 향상을 위해 노력했으나, 여전히 H100/H200에 뒤처짐.
2. 소프트웨어 문제AMD의 ROCm 소프트웨어는 버그가 많아 초기 설정과 훈련에 시간이 많이 소요됨.
NVIDIA CUDA는 더 높은 안정성과 사용자 경험을 제공하며, AMD는 이를 따라잡기 어려움.
PyTorch에서 AMD는 플래그 설정, 수동 튜닝 등의 복잡한 과정이 필요하지만, Nvidia는 기본값으로 잘 작동.
3. 총소유비용(TCO)MI300X는 저렴한 이더넷 네트워킹 덕분에 Nvidia 대비 TCO가 낮지만,
소프트웨어 문제로 인해 실질적인 성능 대비 비용 효율이 낮음.
4. AMD의 네트워킹 한계AMD의 xGMI(스케일 업 패브릭)는 Nvidia의 NVLink에 비해 낮은 대역폭과 제한된 연결성을 보임.
Nvidia의 SHARP 기술은 통신 성능을 대폭 향상시키는 반면, AMD는 유사한 기능을 제공하지 않음.
5. 추천 개선안소프트웨어 QA 강화: AMD는 PyTorch의 자동화된 CI/CD 테스트 환경을 확대하고, 버그 발견 전담 인력을 늘려야 함.
내부 테스트 강화: AMD 경영진은 출시 전 제품을 직접 사용해 불편한 점을 확인하고 개선해야 함.
Meta 협력 강화: AMD는 Meta와 협력하여 Llama 같은 대규모 모델 훈련 환경에서 MI300X를 최적화해야 함.
환경 설정 간소화: 복잡한 플래그 설정을 기본값으로 통합하여 사용자 경험을 개선해야 함.
6. 결론AMD는 하드웨어 스펙상으로는 Nvidia를 능가할 잠재력을 가지고 있지만, 소프트웨어와 네트워킹 한계로 인해 경쟁력이 저하되고 있음. Nvidia의 Blackwell GPU 출시가 임박한 상황에서 AMD는 소프트웨어 QA 및 사용자 경험 개선에 더욱 집중해야 함.
https://semianalysis.com/2024/12/22/mi300x-vs-h100-vs-h200-benchmark-part-1-training/
