Courtesy of Forbes

Persaingan Nvidia dan AMD di Pelatihan AI dengan Inovasi Precision 4-bit

Memberikan gambaran tentang persaingan dan kemajuan terbaru di pasar pelatihan AI, terutama inovasi Nvidia dengan FP4 dan bagaimana AMD menanggapi perkembangan tersebut, serta memperlihatkan pentingnya benchmarking MLPerf dalam menilai performa pelatihan AI secara objektif.

12 Nov 2025, 23.00 WIB

50 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Nvidia tetap menjadi pemimpin dalam pelatihan AI dengan inovasi seperti FP4.
AMD menunjukkan kemajuan yang signifikan dan menjadi pesaing serius di pasar GPU.
MLCommons memainkan peran penting dalam menyediakan benchmark yang objektif untuk mengevaluasi performa AI.

Dunia AI saat ini tidak hanya fokus pada proses inferensi, tetapi pelatihan model AI juga sangat penting dan membutuhkan daya komputasi besar. Keduanya saling bertarung dalam hal performa dan efisiensi di pasar pelatihan AI yang semakin kompetitif. Nvidia dan AMD adalah dua pemain utama yang bersaing ketat, dengan beberapa pemain lain seperti Google dan Cerebras juga terlibat.

Nvidia berhasil unggul dengan inovasi pada penggunaan floating point 4-bit (FP4) yang dapat menggandakan performa chip bila akurasi tetap terjaga. Mereka juga mengombinasikan hardware dengan perbaikan software dan jaringan untuk mendukung pelatihan model sangat besar di cluster dengan ribuan GPU, sehingga memberikan keunggulan signifikan dalam benchmark MLPerf.

AMD sudah semakin mendekat ke performa Nvidia dan mendukung FP4 di generasi terbaru MI350, namun mereka masih ragu apakah pengurangan presisi ini benar-benar memberikan keuntungan yang besar secara keseluruhan. AMD lebih yakin untuk terus bersaing menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk menjaga akurasi sekaligus mendapatkan keunggulan performa.

Benchmark yang digunakan hanya mengukur sebagian kecil proses pelatihan dan bukan keseluruhan. Pelatihan model besar tetap membutuhkan waktu berminggu-minggu sampai bulan, menunjukkan bahwa kecepatan chip dan teknologi jaringan tetap menjadi faktor kunci dalam menurunkan durasi pelatihan AI.

Dalam beberapa bulan ke depan, pengguna dan pengamat AI akan menantikan hasil benchmark terbaru, termasuk dari Google Ironwood, yang berpotensi memberi kejutan. Pertarungan teknologi fokus pada peningkatan performa melalui presisi rendah dan optimalisasi sistem akan menjadi perhatian utama di pasar pelatihan AI.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2025/11/12/ai-training-im-not-dead-yet/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Keberhasilan Nvidia dalam mengadopsi precision rendah menunjukkan masa depan efisiensi AI yang lebih hemat energi, tapi penting untuk mengevaluasi dampak precision rendah pada kualitas model secara menyeluruh."

Ian Goodfellow

"Nvidia memimpin karena ekosistem lengkap yang mereka bangun, bukan hanya chip; sementara AMD harus mengejar inovasi dalam ekosistem dan jaringan agar bisa menantang secara nyata."

Diane Greene

"Persaingan ketat di benchmark MLPerf menandakan tahap kematangan teknologi yang sangat cepat, dan kita bisa berharap akselerasi yang lebih besar dalam pengembangan AI dalam beberapa tahun ke depan."

Analisis Kami

"Nvidia berhasil mempertahankan dominasinya dengan inovasi di FP4, yang jelas memberikan peningkatan performa besar dan menunjukkan integrasi hardware-software yang solid. AMD memang sudah sangat dekat, namun ketidakyakinannya pada presisi rendah menunjukkan bahwa akan ada perdebatan teknologi panjang, terutama soal akurasi versus kecepatan dalam pelatihan AI."

Prediksi Kami

Dalam beberapa kuartal ke depan, kompetisi antara Nvidia dan AMD akan semakin ketat dengan fokus pada keunggulan presisi dan performa skala besar, sementara Google Ironwood berpotensi mengejutkan pasar dengan hasil benchmark yang akan diumumkan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan pelatihan AI dan mengapa penting?

Pelatihan AI adalah proses membangun model pembelajaran mesin yang memerlukan banyak daya komputasi. Ini penting karena model yang baik dapat meningkatkan kemampuan AI dalam memahami dan memproses data.

Siapa yang mendominasi pasar pelatihan AI saat ini?

Saat ini, Nvidia mendominasi pasar pelatihan AI, tetapi AMD juga semakin kompetitif.

Apa itu FP4 dan bagaimana pengaruhnya terhadap performa pelatihan?

FP4 adalah metode pengolahan dengan presisi 4-bit yang diadopsi Nvidia untuk meningkatkan performa pelatihan. Ini dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan tanpa mengorbankan akurasi jika diterapkan dengan benar.

Apa yang dilakukan MLCommons?

MLCommons adalah organisasi yang mengembangkan benchmark untuk menilai performa model pembelajaran mesin. Mereka melakukan evaluasi secara berkala melalui MLPerf untuk melihat kemajuan dalam teknologi AI.

Mengapa AMD masih ragu untuk mengadopsi pengolahan presisi yang lebih rendah?

AMD ragu karena mereka khawatir pengolahan presisi yang lebih rendah mungkin tidak memberikan keuntungan yang signifikan dalam performa, dan mungkin hanya menghasilkan peningkatan kecil.