GPU Software for IA: CUDA vs. ROCm
As especificações brutas de hardware contam apenas metade da história na computação por GPU. Para medir o desempenho real de IA, executamos 52 testes distintos comparando o MI300X da AMD com as H100, H200 e B200 da NVIDIA, em cenários multi-GPU e de alta concorrência.
Embora o MI300X da AMD apresente 1.307 TFLOPS face aos 990 TFLOPS da H100/H200 da NVIDIA, uma vantagem teórica de 32%, o desempenho no mundo real mostra um cenário diferente:
A lacuna CUDA: quando o software supera o hardware
A nossa análise introduz a lacuna CUDA, que quantifica até que ponto a otimização de software da NVIDIA melhora o desempenho esperado do seu hardware com base nas especificações de hardware.
Uma pontuação positiva indica que o ecossistema de software da NVIDIA proporciona ganhos de desempenho além do que os TFLOPS brutos permitiriam prever.
Desempenho de throughput multi-GPU
Ao escalar para múltiplas GPUs, a lacuna CUDA torna-se cada vez mais pronunciada:
Configuração | AMD MI300X | NVIDIA H100 | Vantagem Teórica de TFLOPS da AMD¹ | Vantagem Real de Throughput da NVIDIA² | Pontuação da Lacuna CUDA³ |
|---|---|---|---|---|---|
2x GPU | 35.638 tok/s | 46.129 tok/s | +32,1% | 29,4% | 61,5 |
4x GPU | 60.986 tok/s | 84.683 tok/s | +32,1% | 38,9% | 71,0 |
8x GPU | 101.069 tok/s | 147.606 tok/s | +32,1% | 46% | 78,1 |
Análise: Apesar da clara vantagem teórica do MI300X, a NVIDIA mantém uma liderança crescente de throughput à medida que o número de GPUs aumenta. As pontuações da lacuna CUDA na faixa de 61–78 refletem como a stack de software da NVIDIA desbloqueia desempenho muito além das expectativas de hardware. Consulte a nossa metodologia de cálculo para detalhes.
Nota: Os valores de TFLOPS baseiam-se em computação densa em todas as GPUs.
Análise de latência
Para aplicações em tempo real, a latência é frequentemente mais crítica do que o throughput:
Na configuração de 8× GPU, a H100 da NVIDIA oferece 31,9% menos latência do que a MI300X.
Impacto prático: Para aplicações de IA interativas, como chatbots ou serviços de inferência em tempo real, estas diferenças de latência traduzem-se diretamente na qualidade da experiência do utilizador.
Desempenho de concorrência: Cenários reais de SaaS
Os benchmarks mais reveladores simulam ambientes de produção reais com múltiplos utilizadores simultâneos. Os resultados mostram como o desempenho de concorrência muda drasticamente com base na intensidade da carga de trabalho:
Desempenho de concorrência: Análise
- A 16 utilizadores concorrentes, a NVIDIA oferece um throughput visivelmente superior:
- H100: +30,8% mais throughput
- H200: +34,4% mais throughput
- B200: +76,5% mais throughput
Estes resultados mostram que a NVIDIA supera as expectativas baseadas em hardware mesmo em cargas de trabalho leves, com pontuações da lacuna CUDA variando de 34,6 a 66,5.
- A 128 utilizadores concorrentes, as vantagens de throughput aumentam à medida que os custos indiretos de escalonamento e gestão de memória se tornam mais importantes:
- H100: +38,7% mais throughput
- H200: +43,0% mais throughput
- B200: +105,3% mais throughput
A B200 mais do que duplica o throughput da MI300X neste nível, enquanto as pontuações da lacuna CUDA sobem para 63,4–75,1.
- A 512 utilizadores concorrentes, o ecossistema de software torna-se o fator de desempenho definidor:
- H100: +67,0% mais throughput
- H200: +37,4% mais throughput
- B200: +77,9% mais throughput
No geral, o benchmark de concorrência revela a divergência mais acentuada entre a AMD e a NVIDIA. À medida que a intensidade da carga de trabalho no mundo real aumenta, a stack de execução CUDA mais madura da NVIDIA continua a escalar o throughput, enquanto a MI300X atinge um patamar mais cedo. Em ambientes do tipo SaaS com muitos pedidos simultâneos, a maturidade do software, e não a computação bruta, é o fator dominante de desempenho.
A atual linha de GPUs: Gerações AMD e NVIDIA
Os nossos benchmarks colocam a MI300X da AMD contra as H100, H200 e B200 da NVIDIA. Ambos os fabricantes já lançaram silício mais recente desde então, pelo que aqui está como se posiciona a linha em meados de 2026.
As tabelas abaixo listam taxas de computação densa. Com dispersão estruturada, ambos os fabricantes praticamente duplicam estes valores.
O principal produto atual da AMD é a série CDNA4 MI350 (MI350X e MI355X), a primeira parte Instinct com tipos de dados nativos FP6 e FP4 (MXFP4), a contrapartida da AMD aos formatos de baixa precisão do Blackwell da NVIDIA. A AMD afirma que a série MI350 atinge até 4 vezes a computação e até 35 vezes a inferência da MI300X, embora esse valor compare a MI355X em FP4 com a MI300X em FP8, em vez de um teste comparável. 1 2 3
A NVIDIA também já ultrapassou a B200 no nosso benchmark. O Blackwell Ultra (o chip B300 e a placa GB300) tornou-se o topo de gama de produção no final de 2025, com 288 GB de HBM3e (acima dos 192 GB da B200 com a mesma largura de banda de ~8 TB/s) e 15 PFLOPS de computação NVFP4 densa. À escala de rack, a unidade é a GB300 NVL72: 72 GPUs Blackwell Ultra e 36 CPUs Grace dentro de um domínio NVLink de 130 TB/s. A próxima plataforma da NVIDIA, Vera Rubin, foi anunciada na GTC 2026 com disponibilidade para parceiros prevista para o segundo semestre de 2026; as especificações do chip Rubin ainda são reportadas pela imprensa e não confirmadas.4
Comparação de funcionalidades
NVIDIA CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) é a plataforma proprietária de computação paralela e modelo de programação da NVIDIA. Lançado em 2006, o CUDA beneficiou de quase duas décadas de desenvolvimento, otimização e construção de ecossistema.
Principais vantagens:
- Ecossistema maduro: Bibliotecas extensas (cuDNN, cuBLAS, TensorRT) otimizadas ao longo de mais de 18 anos.
- Adoção por developers: Milhões de developers formados em programação CUDA.
- Integração com frameworks: Integração profunda com PyTorch, TensorFlow e todos os principais frameworks de IA.
- Otimizações de compilador: Otimizações de compilação e tempo de execução altamente sofisticadas.
Limitações:
- Dependência do fornecedor: Tecnologia proprietária exclusiva do hardware NVIDIA.
- Código fechado: Contribuições da comunidade e transparência limitadas.
- Custo: O domínio de mercado permite preços mais elevados.
AMD ROCm
ROCm (Radeon Open Compute) é a plataforma de computação de GPU de código aberto da AMD, concebida como uma alternativa ao CUDA.
Principais vantagens:
- Código aberto: Desenvolvimento orientado pela comunidade e transparência.
- Valor do hardware: Frequentemente emparelhado com hardware mais poderoso no papel (TFLOPS mais elevados).
- Portabilidade: Concebido para funcionar em várias arquiteturas de GPU AMD.
- Custo competitivo: Opções de hardware mais acessíveis.
Limitações:
- Maturidade do ecossistema: Plataforma significativamente mais jovem (lançada em 2016).
- Otimização de bibliotecas: Bibliotecas e integrações com frameworks menos otimizadas.
- Adoção por developers: Comunidade de developers mais pequena e menos recursos.
- Problemas de compatibilidade: Desafios de compatibilidade frequentes com frameworks populares.
- Documentação: Menos abrangente comparada ao CUDA.
Porque é que existe a lacuna CUDA?
1. Otimização de bibliotecas
As bibliotecas cuDNN, cuBLAS e TensorRT da NVIDIA são meticulosamente otimizadas para operações específicas. Anos de profiling e otimização significam que as operações diárias de IA são executadas com uma eficiência próxima do máximo teórico.
2. Tecnologia de compilador
O compilador CUDA realiza otimizações sofisticadas, incluindo:
- Fusão automática de kernels
- Otimização de padrões de acesso à memória
- Paralelismo ao nível de instrução
- Estratégias de alocação de registos
3. Integração com frameworks
PyTorch e TensorFlow têm o CUDA profundamente integrado no seu núcleo:
- Kernels CUDA personalizados para operações comuns
- Alocadores de memória otimizados
- Comunicação multi-GPU eficiente
- Implementações maduras de treino distribuído
4. Efeitos de ecossistema
- Mais developers a encontrar e reportar oportunidades de otimização
- Vantagens de co-design hardware-software
- Parcerias da indústria a impulsionar prioridades de otimização
- Testes e profiling extensivos em diversas cargas de trabalho
Implicações no mundo real
Para engenheiros de ML e cientistas de dados
- Implementações em produção: As vantagens de desempenho do CUDA multiplicam-se em ambientes de produção com alta concorrência
- Velocidade de desenvolvimento: Melhores ferramentas e documentação aceleram o desenvolvimento
- Resolução de problemas: Um ecossistema maduro significa resolução de problemas mais rápida
Para organizações
- Análise de TCO: A poupança de custos de hardware com a AMD pode ser anulada pela redução do throughput e aumento da latência
- Considerações de escalabilidade: A lacuna CUDA aumenta com a escala, as implementações empresariais favorecem a NVIDIA
- Avaliação de risco: As contrapartidas entre dependência do fornecedor vs. desempenho requerem uma avaliação cuidadosa
Para a indústria
- Concorrência: A competitividade do hardware da AMD é minada pela lacuna de software.
- Inovação: Pressão sobre a AMD para acelerar o desenvolvimento do ROCm.
- Potencial do código aberto: A natureza aberta do ROCm poderá eventualmente mobilizar esforços otimizados pela comunidade.
Adicionar como fonte preferencialMetodologia de cálculo da lacuna CUDA
A Pontuação da Lacuna CUDA é utilizada em todo o texto para quantificar como o desempenho real da NVIDIA excede (ou fica aquém) do que as especificações de hardware por si só preveriam. Todos os benchmarks de throughput, latência e escalabilidade aqui referenciados:
A pontuação é calculada da seguinte forma:
Vantagem teórica de TFLOPS da AMD
- Positivo → AMD é teoricamente mais poderosa
- Negativo → NVIDIA é teoricamente mais poderosa
Vantagem de throughput da NVIDIA
Indica quão superior é o throughput da NVIDIA em cargas de trabalho reais.
Pontuação da lacuna CUDA
Onde:
- Formulação equivalente:
Uma Pontuação da Lacuna CUDA mais elevada indica que a stack de software da NVIDIA, CUDA, as suas bibliotecas, otimizações de compilador e tempo de execução, proporcionam um desempenho que excede as expectativas baseadas no hardware.
Valores de referência de TFLOPS
Todos os valores de TFLOPS abaixo são taxas de computação densa (não dispersa), alinhadas com as especificações do fabricante e utilizadas de forma consistente em todos os benchmarks:
- AMD MI300X: 1307,4 TFLOPS
- NVIDIA H100 SXM: 990 TFLOPS
- NVIDIA H200 SXM: 990 TFLOPS
- NVIDIA B200 SXM: 2250 TFLOPS
Normalização de computação densa
Para garantir uma comparação justa:
- AMD MI300X: Taxa densa fornecida diretamente
- NVIDIA H100, H200, B200: Taxa densa derivada de TFLOPS dispersos do fabricante / 2
Isto garante que as Pontuações da Lacuna CUDA refletem o impacto do software e não as diferenças na aceleração de computação dispersa.
Conclusão
Para a AMD eliminar a lacuna CUDA, surgem várias estratégias:
- Otimização de bibliotecas: Foco na otimização de operações críticas para frameworks populares.
- Incentivos para developers: Criar programas para atrair developers CUDA para o ROCm.
- Estratégia de parcerias: Trabalhar diretamente com os mantenedores de frameworks para otimizações nativas.
- Investimento em documentação: Igualar ou exceder a qualidade da documentação do CUDA.
- Construção de comunidade: Aproveitar as vantagens do código aberto para crowdsourcing de otimizações.
- Co-Design Hardware-Software: Utilizar insights de benchmarks para projetar hardware otimizado para ROCm.
A batalha entre CUDA e ROCm ilustra uma verdade fundamental na computação: os ecossistemas de software podem ser mais valiosos do que as capacidades brutas de hardware. A MI300X da AMD oferece TFLOPS impressionantes no papel, mas o investimento de 18 anos da NVIDIA no CUDA cria vantagens de desempenho que desafiam as especificações de hardware.
A Pontuação da Lacuna CUDA, variando de 28,7 a 99,1 nos nossos benchmarks, quantifica esta vantagem de software. Mostra que, em escala e sob condições reais, o software otimizado pode proporcionar ganhos de desempenho equivalentes a ter hardware que é 30-99% mais poderoso do que realmente é.
Perguntas frequentes
Ao comparar CUDA e o ROCm da AMD, as organizações avaliam frequentemente qual o ecossistema que oferece os melhores resultados em computação de alto desempenho, machine learning e desenvolvimento de IA. O CUDA da NVIDIA mantém uma reputação de desempenho superior, maturidade de ecossistema e suporte extensivo de frameworks, especialmente nos principais frameworks de IA utilizados por developers de IA, engenheiros de software e engenheiros da AMD que trabalham em cargas de trabalho de IA modernas. O CUDA continua amplamente adotado devido à sua comunidade robusta de developers, arquitetura de dispositivo unificada e integração profunda com ambientes Linux modernos, permitindo otimização de desempenho com esforço mínimo.
Por outro lado, o hardware AMD, particularmente os aceleradores AMD Instinct, tornou-se uma alternativa viável devido à natureza de código aberto do ROCm, melhorias rápidas no suporte ROCm e desempenho cada vez mais comparável em aplicações reais de IA e desenvolvimento HPC. A plataforma de software de código aberto do ROCm atrai a comunidade open-source, e muitos fornecedores de cloud oferecem agora suporte total ao ecossistema. Para organizações que procuram eficiência de custos, o ROCm oferece uma alternativa atraente às contrapartidas da NVIDIA. No entanto, o CUDA continua a ser a aposta mais segura para equipas com grandes bases de código CUDA existentes ou cargas de trabalho especializadas de processamento de imagem, deep learning e aceleração de IA que dependem das bibliotecas CUDA da NVIDIA.
A migração de aplicações de CUDA para o ROCm da AMD depende do quão profundamente o projeto depende de APIs específicas do CUDA e drivers proprietários. Para muitas cargas de trabalho, especialmente em deep learning, machine learning e inteligência artificial, o ROCm oferece uma interface de computação heterogénea, binários pré-compilados e frameworks de IA cada vez mais maduros que suportam a execução de modelos com modificações mínimas. Isto torna o ROCm mais acessível para equipas que procuram fazer fine-tune de modelos ou testar um novo ambiente de computação sem substituir totalmente a sua infraestrutura existente.
No entanto, o CUDA da NVIDIA fornece um conjunto abrangente de bibliotecas, um modelo de API bem estabelecido e suporte generalizado em distribuições Linux. A quota de mercado e o suporte do ecossistema CUDA também significam que engenheiros de software e developers de IA podem aceder a uma riqueza de documentação, tutoriais e contribuições da comunidade. Embora a natureza de código aberto do ROCm seja atrativa, permitindo-lhe tornar-se cada vez mais competitivo, a migração de aplicações complexas ainda requer uma comparação prática de funcionalidades, suporte de hardware e expectativas de desempenho. Na maioria dos casos, as equipas avaliam se as soluções escaláveis do ROCm e o envolvimento da comunidade open source proporcionam uma vantagem significativa sobre o ecossistema CUDA mais estabelecido.
Para implementações em data center focadas em alto desempenho, aceleração de IA e cargas de trabalho de IA modernas, tanto a NVIDIA como a AMD oferecem soluções atraentes. Ambas, NVIDIA e AMD, fornecem ambientes de hardware capazes. Ainda assim, o CUDA da NVIDIA beneficia de anos de otimização, integração estreita com frameworks de IA e alta estabilidade, tornando-o uma aposta mais segura para as organizações. O CUDA mantém melhor desempenho em muitas tarefas de desenvolvimento de IA e HPC graças ao seu ecossistema maduro e ferramentas amplas.
Em contraste, o ROCm da AMD continua a melhorar de forma constante, apoiado por investimentos substanciais de grandes corporações, fornecedores de cloud e a comunidade open-source em geral. A combinação de hardware AMD, aceleradores AMD Instinct e a stack de software em amadurecimento do ROCm está a tornar o ROCm cada vez mais viável para inteligência artificial, machine learning e desenvolvimento HPC. Para equipas que priorizam abertura, eficiência de custos e uma estratégia de longo prazo construída em ecossistemas abertos, o ROCm oferece uma alternativa atraente com potencial significativo. Ainda assim, o CUDA da Nvidia mantém uma vantagem significativa em maturidade de ecossistema, ferramentas para developers e arquitetura de dispositivo unificada, o que continua a atrair developers de IA, engenheiros de software e empresas com recursos substanciais.
Leitura adicional
- Top 30 Fornecedores Cloud de GPU e Suas GPUs
- Top 20+ Fabricantes de Chips de IA: NVIDIA e Seus Concorrentes
- Benchmark Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Benchmark de Concorrência de GPU: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
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O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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Comentários 1
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"Hardware Lock-in NVIDIA GPUs only AMD GPUs only" This is false. You can compile and runs Rocm on Nvidia Gpu.
I think there might be a small mix-up in terminology here, and it actually changes the meaning a bit. You can't run ROCm itself on an NVIDIA GPU, since ROCm's runtime and kernel driver (ROCclr/HSA, /dev/kfd) only work on AMD hardware. What you can do is compile HIP code to target an NVIDIA GPU. HIP is the portable source language that comes with the ROCm toolchain. The catch is that when you target NVIDIA, hipcc just calls nvcc and the program runs on CUDA underneath, so it's really HIP producing a CUDA binary rather than ROCm running on the card. The binaries aren't portable between the two vendors either. So the ROCm runtime is AMD only, while HIP source is portable but falls back to CUDA on NVIDIA. You're right that GPU code doesn't have to be CUDA-locked, it's just that HIP is the part doing the heavy lifting there. Hope that helps clarify!