Confronto prestazionale tra GPU AMD e NVIDIA nell'inferenza AI: benchmark e analisi tecnica

Analisi approfondita delle performance di inferenza AI tra GPU AMD Instinct e NVIDIA Blackwell/Hopper, con dati da MLPerf, InferenceX e test tecnici su vLLM, S…

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Confronto prestazionale tra GPU AMD e NVIDIA nell'inferenza AI: benchmark e analisi tecnica

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Il panorama dell'inferenza AI tra AMD e NVIDIA: dati a confronto

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L'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa ha spostato l'attenzione dalle prestazioni statiche ai benchmark continui, dove la velocità evolutiva dello stack software determina il vero vantaggio competitivo. AMD e NVIDIA si sfidano su questo terreno con approcci architetturali diversi: mentre NVIDIA affina l'efficienza attraverso motori specializzati come il Transformer Engine, AMD punta sulla capacità di memoria e sulla parallelizzazione su larga scala.

Il benchmark InferenceX e la metodologia di test continuo

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InferenceX, precedentemente noto come InferenceMAX, rappresenta un approccio innovativo al benchmarking dell'inferenza AI. La piattaforma open-source sotto licenza Apache 2.0 esegue test notturni continui sui principali framework di inferenza, catturando i progressi software quasi in tempo reale. Il benchmark copre GPU NVIDIA degli ultimi quattro anni (H100, H200, B200, GB200, GB300) e tutte le GPU AMD western rilasciate negli ultimi tre anni, utilizzando quasi 1000 GPU frontier per ogni esecuzione completa.

La metodologia InferenceX si distingue per l'analisi della curva pareto completa throughput-interattività, anziché concentrarsi esclusivamente sul throughput massimo. Questo approccio riconosce che diversi carichi di lavoro richiedono diversi compromessi: i modelli di riconoscimento vocale in tempo reale necessitano di latenza estremamente bassa, mentre i chatbot per domande e risposte possono tollerare latenze superiori.

SemiAnalysis, l'organizzazione dietro InferenceX, ha ricevuto supporto diretto da Lisa Su e Anush Elangovan per l'accesso alle GPU MI355X e CDNA3, così come da Jensen Huang e Ian Buck per i sistemi GB200 NVL72. Il benchmark è stato riprodotto e validato da principali acquirenti di calcolo come Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle e OpenAI.

Prestazioni NVIDIA Blackwell: i dati MLPerf

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Nel round più recente dei benchmark MLCommons MLPerf, i sistemi basati sull'architettura Blackwell di NVIDIA hanno superato tutti gli altri concorrenti. Il B200 integra il 36% di memoria ad alta banda in più rispetto all'H200 e, elemento critico, può eseguire calcoli chiave di machine learning utilizzando numeri con precisione fino a 4 bit invece degli 8 bit introdotti da Hopper. Le unità di calcolo a bassa precisione sono più compatte, permettendo di integrarne un numero maggiore sul die, accelerando così il calcolo AI.

Nel benchmark Llama3.1 405B, un sistema Supermicro con otto B200 ha raggiunto quasi quattro volte i token al secondo di un sistema Cisco con otto H200. Lo stesso sistema Supermicro è risultato tre volte più veloce del computer H200 più rapido nella versione interattiva di Llama2 70B.

Secondo Dave Salvator, direttore dei prodotti di calcolo accelerato presso NVIDIA, l'azienda ha ottenuto un miglioramento del 60% delle prestazioni su Hopper nell'ultimo anno. L'architettura, entrata in produzione nel 2022, mantiene ancora margine di miglioramento. Il GB200, combinazione di GPU Blackwell e CPU Grace, ha dimostrato le capacità dei data link NVL72: un rack completo di sistemi GB200 raggiunge 869.200 token al secondo su Llama2 70B in un risultato non verificato condiviso con i giornalisti.

AMD Instinct MI325X: competitività dimostrata

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AMD ha posizionato la GPU Instinct MI325X come soluzione con prestazioni competitive rispetto all'H200 di NVIDIA. La MI325X condivide l'architettura del predecessore MI300 ma aumenta memoria ad alta banda e banda di memoria: rispettivamente 256 gigabyte e 6 terabyte al secondo, con incrementi del 33% e 13%.

Secondo Mahesh Balasubramanian, direttore del marketing GPU data center presso AMD, i modelli più grandi possono trarre vantaggio da queste GPU perché il modello può risiedere interamente su una singola GPU o server, eliminando l'overhead di comunicazione tra GPU o server. La rimozione di queste comunicazioni migliora significativamente la latenza.

I risultati MLPerf confermano questa competitività: un computer MI325X con otto GPU si è posizionato tra il 3% e il 7% della velocità di un sistema H200 analogamente configurato nel test Llama2 70B. Nella generazione di immagini, il sistema MI325X è risultato entro il 10% del computer NVIDIA H200.

Il partner AMD Mangoboost ha ottenuto un risultato significativo: prestazioni quasi quadruplicate nel test Llama2 70B distribuendo il calcolo su quattro computer, raggiungendo circa 103.000 token al secondo con un cluster MI300X a 4 nodi. Questo rappresenta la più alta prestazione offline mai registrata nelle submission MLPerf per il benchmark Llama2 70B.

Il progetto MoRI e l'inferenza distribuita

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Per l'inferenza distribuita su MI355X, AMD raccomanda l'utilizzo di SGLang con MoRI (Modular RDMA Interface). MoRI è la libreria di collettivi dispatch/combine MoE e trasferimento KV Cache costruita da zero dal team di ingegneria AMD con sede in Cina. A differenza dell'approccio storico di AMD di clonare NCCL di NVIDIA in RCCL, MoRI è sviluppato ex novo incorporando le lezioni apprese da RCCL e NCCL.

L'uso di MoRI ha prodotto accelerazioni significative: il throughput per GPU è aumentato di oltre il 20% nell'intervallo di interattività 20-45 tok/s/utente in poco più di un mese. AMD ha migliorato drasticamente le prestazioni di inferenza distribuita su GPU Instinct MI355X per DeepSeek FP8 entro 7 giorni, sia nei casi 1K/1K che 8K/1K in InferenceX v2.

Per i modelli su larga scala come DeepSeek R1, l'efficienza dell'inferenza distribuita determina l'economia di deployment. MoRI funge da spina dorsale architetturale per prestazioni di comunicazione superiori e latenza minima.

Multi-Token Prediction e prestazioni single-node

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Le prestazioni single-node costituiscono la base dell'inferenza, mentre Multi-Token Prediction (MTP) rappresenta una funzionalità chiave per migliorare l'esperienza utente. Attraverso kernel fusion e ottimizzazioni mirate nella libreria AITER, AMD migliora l'efficienza di calcolo e l'utilizzo complessivo dell'hardware in configurazioni single-node.

In carichi di lavoro rappresentativi con modelli grandi, la soluzione single-node di AMD offre un incremento di throughput dal 1,08x al 1,2x rispetto alle configurazioni baseline del framework. Questi miglioramenti sono stati validati in PoC rivolti ai clienti, dimostrando miglioramenti prestazionali pratici in ambienti di deployment reali.

AMD sfrutta MTP per ridurre la latenza di decodifica effettiva mantenendo l'accuratezza del modello. Nei test, le GPU MI355X con MTP forniscono throughput per GPU superiore rispetto a B200 nell'intervallo di interattività valutato. La collaborazione con Qwen3 sull'ottimizzazione della latenza illustra come il lavoro coordinato su stack e hardware si traduca in miglioramenti prestazionali misurabili.

L'ecosistema software: CUDA versus ROCm

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Il vero terreno di scontro tra AMD e NVIDIA è l'ecosistema software. CUDA (Compute Unified Device Architecture) rappresenta quasi due decenni di investimenti, fornendo un'esperienza "out of the box" per sviluppatori con integrazione profonda con i framework di machine learning. Questa maturità si traduce in stabilità e supporto esteso, rendendo CUDA l'ambiente predefinito per la maggior parte dei professionisti AI.

ROCm (Radeon Open Compute) di AMD rappresenta l'alternativa open-source. La piattaforma offre visibilità e controllo completi agli sviluppatori, con una suite crescente di librerie ottimizzate e integrazioni framework. Per i team pronti a investire in strumenti aperti, ROCm è utilizzabile in produzione e permette di estrarre più prestazioni per dollaro.

Tuttavia, SemiAnalysis identifica la componibilità come principale criticità per AMD: molte ottimizzazioni funzionano bene isolate, ma combinate tra loro non producono risultati competitivi. Specificamente, la componibilità di disagg prefill, wideEP e inferenza FP4 richiede miglioramenti significativi. NVIDIA dominate quando si abilitano tutte e tre le ottimizzazioni principali.

L'adattamento dei kernel Liger per ROCm

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Liger Kernel, collezione di kernel Triton ottimizzati per il training LLM sviluppata da LinkedIn, è stata adattata con successo per AMD ROCm. La chiave dell'adattamento risiede in OpenAI Triton, linguaggio di programmazione Python-like per codice GPU efficiente multipiattaforma.

La distinzione tecnica fondamentale riguarda il warp_size: le GPU NVIDIA utilizzano tipicamente un warp_size di 32, mentre le GPU AMD MI200 e MI300, compresa MI300X, usano un warp_size di 64. Poiché le GPU hanno un limite sul numero totale di thread in un workgroup (1024 per MI300X), riducendo num_warps da 32 a 16 si mantiene l'equilibrio per l'esecuzione efficiente su GPU AMD.

I benchmark dimostrano che i kernel Liger su AMD offrono riduzione del consumo di memoria e guadagni di velocità significativi rispetto ai kernel Hugging Face standard, sia nel training che nell'inferenza. L'adattamento è stato ufficialmente integrato nel repository principale linkedin/Liger-Kernel.

Il miglioramento software accelerato di AMD

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Secondo i dati InferenceX, il team AMD ha migliorato significativamente le prestazioni per tutte le configurazioni SGLang DeepSeek R1 FP4. Per la stessa interattività, AMD ha quasi raddoppiato il throughput in meno di due mesi. Da dicembre 2025 a gennaio 2026, il software AMD è migliorato fino al 2x nelle prestazioni.

AMD ha deprecato il fork di vLLM di seconda classe per avvicinarsi all'upstream e fornire un'esperienza di prima classe. SemiAnalysis raccomanda ad AMD di aumentare il supporto ai manutentori vLLM e SGLang attraverso contributi di calcolo, codice e revisori dedicati per accelerare il processo di revisione delle PR AMD nell'upstream.

AMD ha integrato il supporto Day-0 per Qwen3 Coder Next su GPU Instinct, con l'obiettivo di abilitare nuovi modelli dal primo giorno e migliorare continuamente le prestazioni successivamente. La strategia Native Integration priorizza l'allineamento con la comunità rispetto alla frammentazione proprietaria.

La roadmap hardware di AMD

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AMD sta eseguendo una distribuzione a fasi per passare dai proof-of-concept tecnici alla ubiquità ecosistemica production-ready, rendendo i miglioramenti FP4, disaggregation e WideEP completamente componibili e pronti per il deployment su larga scala. La roadmap include integrazione funzionale OOT per vLLM/SGLang, supporto per modelli critici (Qwen MoE 235B, DeepSeek V3/V3.2), e piena prontezza produttiva con parità a overhead zero rispetto alle prestazioni standalone ATOM.

La serie GPU Instinct MI450 e Helios stanno procedendo bene nei laboratori, attraversando le fasi di validazione hardware e software. AMD rimane in linea per la rampa produttiva nel secondo semestre e i deployment iniziali ai clienti.

Nuovi benchmark MLPerf per l'AI agentic

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MLPerf ha aggiunto tre nuovi benchmark per riflettere l'evoluzione del machine learning. Il benchmark "Llama2-70B Interactive" richiede che i computer producano almeno 25 token al secondo in qualsiasi circostanza e non impieghino più di 450 millisecondi per iniziare una risposta, simulando la reattività attesa dai chatbot moderni.

Per testare l'"AI agentic", reti capaci di ragionare su compiti complessi, MLPerf ha scelto Llama3.1 405B, caratterizzato da una finestra di contesto ampia di 128.000 token, oltre 30 volte quella di Llama2 70B. Il terzo nuovo benchmark, RGAT (graph attention network), classifica informazioni in una rete utilizzando un dataset di 2 terabyte di articoli scientifici con relazioni tra autori, istituzioni e campi di studio.

Considerazioni economiche e TCO

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Il marketplace GPU decentralizzato emerge come alternativa ai costi dei provider cloud tradizionali. Piattaforme come Fluence connettono sviluppatori con un pool globale di provider data center, offrendo disponibilità GPU in tempo reale e prezzi fino all'80% inferiori rispetto agli hyperscaler. Questo modello permette scalabilità on-demand senza i costi fissi della proprietà hardware.

La scelta tra NVIDIA e AMD dipende dal bilanciamento tra velocità, memoria, ecosistema e costo. NVIDIA rimane la scelta per team che valorizzano deployment rapido, framework basati su CUDA e stabilità provata. AMD si posiziona per carichi di lavoro memory-intensive, budget limitati o preferenza per la flessibilità open-source, con GPU ad alta capacità e stack ROCm in maturazione.

Questo articolo è una sintesi basata esclusivamente sulle fonti elencate.

Implicazioni e scenari

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La competizione nell'inferenza AI si sta spostando dal hardware verso lo stack software. La maturità di CUDA continua a garantire a NVIDIA un vantaggio in termini di stabilità e componibilità delle ottimizzazioni, mentre AMD punta su memoria aggiuntiva e soluzioni come MoRI per colmare il divario.

  • Scenario 1: NVIDIA mantiene la leadership nei deployment complessi che richiedono combinazioni di ottimizzazioni (disagg prefill, wideEP, FP4), dove la componibilità ROCm mostra ancora limitazioni.
  • Scenario 2: AMD riduce progressivamente il gap attraverso sviluppi rapidi su MoRI e SGLang, sfruttando la capacità memoria superiore per modelli sempre più grandi.
  • Scenario 3: La scelta tra piattaforme dipende sempre più dal caso d'uso specifico: single-node con alta interattività versus inferenza distribuita su larga scala.

Cosa monitorare

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  • L'evoluzione della componibilità ROCm nelle combinazioni di ottimizzazioni critiche identificate da SemiAnalysis.
  • I miglioramenti throughput-latenza di MoRI nei benchmark continui InferenceX.
  • L'impatto del Multi-Token Prediction sui tempi di decodifica effettiva.

Nota editoriale: questa sezione propone una lettura analitica dei temi trattati, senza introdurre dati fattuali non presenti nelle fonti.

Fonti

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In breve

  • inference
  • Blackwell
  • Hopper
  • MoRI

Link utili

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