GPU: Perbandingan CUDA vs ROCm
Perbandingan CUDA vs ROCm
CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah platform proprietary dari NVIDIA yang dirancang untuk komputasi paralel pada GPU NVIDIA, sementara ROCm (Radeon Open Compute) adalah platform open-source dari AMD yang mendukung komputasi serupa pada GPU AMD. Kedua platform ini banyak digunakan untuk aplikasi AI, machine learning (ML), high-performance computing (HPC), dan simulasi. Berdasarkan data terkini hingga September 2025, CUDA masih mendominasi karena ekosistem yang matang, tetapi ROCm telah berkembang pesat dengan rilis ROCm 7.0 yang mendukung lebih banyak hardware dan integrasi framework AI seperti PyTorch.
Berikut adalah perbandingan utama antara keduanya dalam bentuk tabel. Data ini dirangkum dari analisis teknis dan benchmark terbaru, termasuk performa pada workload AI modern seperti training LLM.
| Aspek | CUDA (NVIDIA) | ROCm (AMD) |
|---|---|---|
| Lisensi & Aksesibilitas | Proprietary (gratis untuk developer, tapi terikat ekosistem NVIDIA) | Open-source (bebas modifikasi, kolaborasi komunitas, dan bebas vendor lock-in) |
| Tahun Peluncuran | 2006 (matang, dengan 18+ tahun pengembangan) | 2016 (lebih baru, tapi update cepat; ROCm 7.0 dirilis Agustus 2025) |
| Dukungan Hardware | Semua GPU NVIDIA (consumer seperti RTX, professional seperti A100/H100) | Terbatas pada GPU AMD tertentu (Instinct MI300X/MI325X, Radeon RX 7000/9000; preview untuk Windows/Linux pada Radeon) |
| Dukungan OS | Windows, Linux, macOS (via CUDA Toolkit) | Utama Linux (Ubuntu, Fedora); preview Windows sejak 2025, tapi setup lebih rumit |
| Performa | Lebih cepat secara keseluruhan (optimasi kernel matang; hingga 20-30% lebih baik pada training ML); benchmark MI300X (ROCm) hanya capai 80% A100 (CUDA) pada 2024 | Kompetitif pada hardware baru (MI325X + ROCm 7.0 capai parity atau lebih baik pada inference; uplift 83% dari ROCm 6.0 pada training FP16) |
| Ekosistem & Framework | Integrasi sempurna dengan PyTorch, TensorFlow, cuDNN; dukungan cloud luas (AWS, Azure, Google Cloud) | Dukungan PyTorch/TensorFlow via HIP (mirip CUDA); komunitas berkembang, tapi kurang stabil; update 2025 tambah vLLM dan SGLang untuk serving AI |
| Kemudahan Penggunaan & Migrasi | Mudah install dan debug; tool seperti Nsight lengkap; kode CUDA sulit dipindah ke vendor lain | HIP memudahkan migrasi dari CUDA (konversi otomatis); tapi setup lebih susah (kernel spesifik Linux), dan debugging kurang matang |
| Biaya | Hardware NVIDIA lebih mahal (H100 ~$30K+), tapi ROI tinggi karena performa | Hardware AMD lebih murah (MI300X ~50-70% harga A100), cocok untuk skala besar; open-source hemat lisensi |
| Kelebihan Utama | Ekosistem dominan (standar industri AI/HPC); performa stabil; dukungan komunitas besar | Fleksibilitas open-source; biaya rendah; kemajuan 2025 (ROCm 7.0: dukung Ryzen AI, Radeon Pro, dan update bi-weekly) |
| Kekurangan Utama | Vendor lock-in (tergantung NVIDIA); kurang fleksibel untuk customisasi | Dukungan hardware/OS terbatas; performa kadang lebih lambat tanpa optimasi; ekosistem masih mengejar |
Penjelasan Singkat:
- Untuk AI/ML Pemula/Produksi Cepat: Pilih CUDA jika prioritas adalah kestabilan dan integrasi cepat. NVIDIA mendominasi 80%+ pasar AI karena head start sejak 2006.
- Untuk Skala Besar/Budget Terbatas: ROCm semakin menarik dengan update 2025, seperti integrasi PyTorch di Windows dan performa tinggi pada MI325X untuk inference rack-scale. AMD menargetkan 162 superkomputer TOP500 dengan ROCm.
- Migrasi: Gunakan HIPIFY untuk konversi kode CUDA ke ROCm, tapi uji performa karena arsitektur GPU berbeda (NVIDIA vs AMD).