NVIDIA ou AMD : comment choisir le meilleur serveur GPU pour votre charge de travail

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AMD et NVIDIA sont les deux principaux acteurs du marché des processeurs graphiques (GPU). Sur le segment des serveurs GPU, les deux entreprises proposent des solutions puissantes pour les charges de travail exigeantes en calcul, notamment dans les domaines de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, du calcul scientifique et du calcul haute performance

Bien que les serveurs GPU soient conçus pour accélérer le calcul parallèle, les plateformes AMD et NVIDIA présentent des différences significatives dans plusieurs domaines, notamment l’architecture des GPU, la capacité de mémoire, l’écosystème logiciel, l’évolutivité, les performances et le coût. Ces différences ont une incidence directe sur le choix de la plateforme la mieux adaptée à une charge de travail particulière.

En tant que fournisseur d’infrastructures de niveau entreprise, INTROSERV propose  des serveurs GPU dédiés et personnalisables pour les charges de travail gourmandes en ressources de calcul et exigeant des performances élevées, telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, le rendu, le calcul scientifique et le calcul haute performance (HPC).

Dans cet article, nous comparerons les serveurs GPU NVIDIA et AMD, examinerons les atouts et les limites de chaque plateforme, et expliquerons à quels cas d’utilisation ils sont les mieux adaptés. L’objectif n’est pas de désigner un vainqueur universel, mais de montrer pourquoi le bon choix dépend de la charge de travail spécifique et des exigences en matière d’infrastructure.

Serveurs équipés de GPU NVIDIA et AMD

Différents types de charges de travail dépendent de différentes caractéristiques des GPU : certaines nécessitent davantage de VRAM, tandis que d’autres s’appuient davantage sur la bande passante mémoire ou le nombre de cœurs Tensor :

• Applications de chat
• Traitement de documents
• Recherche et extraction d’informations
• Tâches de raisonnement et d’inférence

Le même principe s’applique aux charges de travail au-delà de l’intelligence artificielle. Un serveur GPU performant pour l’entraînement de modèles ou l’inférence n’est pas forcément le meilleur choix pour le rendu 3D, le traitement vidéo, le calcul scientifique et d’autres charges de travail GPU gourmandes en ressources.

NVIDIA et AMD proposent toutes deux des solutions GPU puissantes, mais lors du choix d’un serveur, il est important de ne pas se limiter à la seule performance globale. D’autres facteurs clés entrent en ligne de compte, notamment :

• la compatibilité avec les logiciels et les frameworks ;
• la capacité et les spécifications de la mémoire GPU ;
• l'évolutivité dans les configurations multi-GPU ;
• l’efficacité pour un type spécifique de charge de travail ;
• les exigences en matière d’infrastructure et de déploiement ;
• coût total de la solution et rapport prix/performances.

NVIDIA est souvent le choix privilégié pour les charges de travail liées à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique grâce à son écosystème logiciel abouti, à sa prise en charge étendue des frameworks courants et à sa forte compatibilité avec les applications d’IA.

L’un des principaux atouts de l’entreprise est CUDA, la plateforme logicielle propriétaire de NVIDIA, qui est profondément intégrée à de nombreux frameworks, bibliothèques et outils de développement d’IA.

Les GPU hautes performances tels que les NVIDIA H100 et B200 sont conçus pour les charges de travail d’IA à grande échelle, notamment l’entraînement de modèles et d’autres tâches nécessitant une forte puissance de calcul.

Parmi les autres atouts de NVIDIA, on peut citer des pilotes éprouvés, une documentation exhaustive et une pile logicielle bien développée, qui facilitent généralement le déploiement et l’exploitation au quotidien.

AMD présente un avantage pour les charges de travail où la capacité de mémoire du GPU constitue le principal goulot d’étranglement. Les accélérateurs Instinct offrent davantage de mémoire HBM par carte que de nombreuses solutions comparables, ce qui permet à des modèles et des ensembles de données plus volumineux de tenir dans la mémoire d’un seul GPU sans devoir être répartis sur plusieurs cartes. Cela peut simplifier et réduire le coût de l’inférence pour les modèles déjà entraînés, puisque le même modèle peut nécessiter moins de GPU, ce qui abaisse le coût par requête. Le MI300X est un bon exemple de cette approche, mais le même principe s’applique à l’ensemble de la gamme Instinct.

Le principal facteur limitant pour AMD est généralement l’écosystème logiciel. La plateforme ROCm se développe rapidement, mais dans certains cas, sa mise en place et la validation de sa compatibilité peuvent nécessiter davantage de temps et de ressources d’ingénierie par rapport à l’environnement CUDA, plus mature.

C’est pourquoi le choix entre NVIDIA et AMD ne doit pas reposer uniquement sur la marque. NVIDIA présente un avantage lorsque les priorités principales sont un écosystème logiciel mature, une large compatibilité et l’entraînement de modèles à grande échelle. AMD peut s’avérer plus intéressant lorsque la capacité de mémoire du GPU et le coût total de la solution constituent les principales contraintes.

Il n’existe pas de plateforme GPU universellement idéale. Le choix optimal dépend de la charge de travail spécifique, qu’il s’agisse de l’entraînement de modèles d’IA, de l’inférence, du traitement de documents, de la recherche et de l’extraction d’informations, de tâches de raisonnement ou du rendu de scènes complexes.

Nous allons maintenant examiner ces scénarios plus en détail et expliquer quelles caractéristiques des serveurs GPU sont les plus importantes pour chaque type de charge de travail. Cela permettra de clarifier dans quels domaines NVIDIA présente un avantage, dans quels cas AMD peut offrir un meilleur rapport qualité-prix, et pourquoi le choix d’un serveur GPU doit toujours commencer par une analyse de la tâche spécifique.

Remarque importante : AMD et NVIDIA adoptent des approches architecturales différentes. NVIDIA met davantage l’accent sur l’efficacité de calcul et les charges de travail en précision mixte, tandis qu’AMD se concentre davantage sur une grande capacité de mémoire et le traitement parallèle des données.

Écosystème logiciel

CUDA est la plateforme propriétaire de NVIDIA, tandis que ROCm est la plateforme open source d’AMD. Dans la pratique, cependant, la différence essentielle ne réside pas dans le modèle de licence, mais dans la quantité de travail supplémentaire qui peut être nécessaire avant qu’un projet puisse être déployé.

PyTorch et TensorFlow prennent officiellement en charge les deux plateformes. Cependant, une grande partie du code et de nombreuses bibliothèques de l’écosystème d’apprentissage automatique sont développés avec CUDA comme cible par défaut ; un projet type a donc plus de chances de fonctionner sur NVIDIA sans modifications. ROCm fournit le modèle de programmation HIP, qui permet de porter du code CUDA, mais la migration nécessite tout de même de vérifier la compatibilité des bibliothèques spécifiques et des versions des frameworks.

Une autre différence pratique réside dans l’étendue de la prise en charge matérielle et système. CUDA fonctionne sur l’ensemble de la gamme de GPU NVIDIA, y compris les GPU grand public. ROCm prend officiellement en charge une gamme plus limitée d’accélérateurs et de distributions Linux ; il convient donc de vérifier attentivement la liste de compatibilité avant de choisir son matériel.

Un point intéressant : AMD adopte une approche plus ouverte, tandis que l’écosystème CUDA de NVIDIA est propriétaire. Néanmoins, NVIDIA continue d’occuper une position forte auprès des développeurs, non seulement grâce à son matériel, mais aussi grâce à de nombreuses années d’investissement et de développement de son écosystème logiciel.

Performances

Les deux plateformes accélèrent les calculs matriciels à l’aide de blocs matériels dédiés : NVIDIA utilise des Tensor Cores, tandis qu’AMD utilise des CDNA Matrix Cores. La présence de ce type d’accélération ne constitue plus à elle seule un facteur de différenciation significatif ; la comparaison doit donc se concentrer sur des indicateurs de performances spécifiques.

La principale différence réside dans la mémoire. Le H200 SXM est équipé de 141 Go de mémoire HBM3e et offre une bande passante mémoire de 4,8 To/s, tandis que le MI300X propose 192 Go de mémoire HBM3 et une bande passante de 5,3 To/s. Ces 51 Go supplémentaires peuvent déterminer si un modèle tient sur un seul accélérateur ou s'il doit être réparti sur plusieurs GPU.

La deuxième différence réside dans les performances selon les différents types de calcul. En double précision, le MI300X affiche une puissance nominale de 81,7 TFLOPS, tandis que le H200 SXM délivre 34 TFLOPS en mode FP64 standard et 67 TFLOPS avec les Tensor Cores, ce qui signifie que l’avantage d’AMD dépend du mode comparé. À une précision inférieure, l’écart est plus faible : 5,2 PFLOPS contre 3 958 TFLOPS en FP8, ces deux chiffres tenant compte de la parcimonie.

Coût

Ni NVIDIA ni AMD ne publient de prix catalogue pour les accélérateurs de centres de données. Ces produits sont généralement fournis par l’intermédiaire de partenaires, et le coût final dépend de la configuration de l’ensemble du système. C’est pourquoi il est plus pertinent de comparer les facteurs qui déterminent le coût total sur l’ensemble du cycle de vie plutôt que le prix du GPU seul.

Le premier facteur est le nombre de GPU requis pour une charge de travail. La capacité mémoire détermine le nombre d’accélérateurs nécessaires pour prendre en charge un modèle : 96 Go sur le RTX PRO 6000 Max-Q, 141 Go sur le H200 et 192 Go sur le MI300X. Un nombre réduit de GPU peut se traduire par moins de serveurs, moins de ports réseau et une réduction des coûts liés à l’infrastructure et aux licences logicielles.

Le deuxième facteur est la consommation électrique, qui influe directement sur les coûts de colocation et d’exploitation : 300 W pour la RTX PRO 6000 Max-Q, jusqu’à 700 W pour la H200 et 750 W pour la MI300X. Sur plusieurs années d’exploitation, la différence entre 300 W et 750 W par GPU peut devenir significative par rapport au coût initial du matériel.

Le troisième facteur est le temps d’ingénierie. Si un projet repose déjà sur CUDA, sa migration vers ROCm peut nécessiter une validation supplémentaire des bibliothèques et des versions du framework. Ce travail est facturé en heures d’ingénierie plutôt que d’apparaître directement sur la facture du matériel.

Intégration avec l’infrastructure cloud et serveur

NVIDIA bénéficie d’une forte présence auprès des fournisseurs de cloud et d’infrastructures. Son écosystème comprend des outils de développement, des conteneurs, des frameworks préconfigurés et des logiciels d’IA qui simplifient le déploiement et la gestion des GPU.

AMD renforce également activement sa présence dans les environnements cloud et les centres de données, principalement grâce à sa gamme de produits Instinct et à la plateforme ROCm. Son approche open source rend AMD de plus en plus attractif pour les entreprises à la recherche d’une alternative aux infrastructures basées sur CUDA.

Conseils techniques

Un serveur qui semble moins cher à l’achat peut finir par coûter plus cher si vous découvrez par la suite que le modèle ne tient pas dans la mémoire d’un seul GPU et en nécessite deux, ou qu’une bibliothèque essentielle n’est disponible que pour CUDA. L’inverse est également vrai : payer un supplément pour un GPU haut de gamme n’a guère de sens si la charge de travail est limitée par la bande passante mémoire plutôt que par la puissance de calcul brute.

C’est pourquoi la décision ne doit pas reposer sur la marque, mais sur quatre facteurs : le modèle spécifique de GPU, les versions du framework et des bibliothèques, le système d’exploitation pris en charge et la méthode de déploiement. Si ne serait-ce qu’un seul de ces facteurs n’est pas vérifié au préalable, les économies réalisées sur le matériel peuvent rapidement être annulées par des heures d’ingénierie supplémentaires.

NVIDIA est leader en matière de maturité de l’écosystème logiciel et de prise en charge étendue de l’IA

L’un des principaux atouts de NVIDIA réside dans la maturité de son écosystème logiciel. CUDA est largement utilisé dans le secteur de l’IA ; ainsi, de nombreuses bibliothèques, outils d’optimisation, ressources de formation, conteneurs et systèmes de production sont conçus dès le départ en tenant compte des GPU NVIDIA. De ce fait, les équipes de développement peuvent généralement trouver des guides d’installation éprouvés, une documentation détaillée et des solutions prêtes à l’emploi pour résoudre les problèmes de déploiement courants.

La plateforme prend en charge les principaux frameworks, notamment PyTorch, TensorFlow et JAX. Elle s’intègre également aux bibliothèques de modèles pré-entraînés, aux outils Kubernetes, aux systèmes de surveillance et aux plateformes d’IA d’entreprise. La pile logicielle d’apprentissage profond de NVIDIA combine les bibliothèques CUDA, cuDNN et d’autres outils qui aident les applications à utiliser efficacement les ressources des GPU.

Pour l’inférence, NVIDIA propose TensorRT, qui permet d’optimiser les modèles pris en charge afin de réduire la latence et d’augmenter le débit. Son compilateur et ses outils d’exécution simplifient la transition d’un modèle entraîné vers un service de production. Vous trouverez plus d’informations dans la documentation TensorRT.

La maturité des pilotes et des bibliothèques est également importante, car le temps de mise en place influe directement sur les coûts du projet. Les équipes d’ingénieurs peuvent passer des jours à résoudre des problèmes liés à l’incompatibilité des pilotes, des versions de frameworks, des noyaux ou des dépendances. L’écosystème de support étendu de NVIDIA contribue à réduire ces difficultés, en particulier lors de l’utilisation de conteneurs Docker pré-construits et d’images cloud validées.

Dans les systèmes multi-GPU, NVLink, une technologie d’interconnexion haut débit entre GPU, constitue un autre avantage. Dans les configurations prises en charge, elle permet un échange de données plus rapide que le PCIe standard, ce qui est particulièrement important lorsque plusieurs GPU travaillent ensemble sur le même modèle. Cependant, l’avantage réel de NVLink dépend de la génération de GPU, de l’architecture du serveur, de l’environnement logiciel et des caractéristiques de la charge de travail.

Dans la pratique, l’avantage de NVIDIA se mesure souvent non seulement à l’aune des performances brutes des GPU, mais aussi au temps d’ingénierie économisé lors du déploiement, de l’optimisation et de l’exploitation courante.

AMD offre de solides capacités matérielles, mais la pile logicielle peut nécessiter davantage d’efforts

Les GPU AMD Instinct peuvent fournir de grandes quantités de mémoire GPU et de solides performances de calcul pour les charges de travail d’IA prises en charge. Cela s’avère particulièrement utile lorsqu’un modèle, un lot ou un ensemble de données ne tient pas dans un GPU doté d’une mémoire VRAM insuffisante. Une capacité mémoire plus élevée peut également réduire le besoin d’une quantification agressive ou d’un partitionnement complexe du modèle sur plusieurs GPU.

L’écosystème logiciel d’AMD s’articule autour de ROCm, tandis que HIP offre une voie pour adapter de nombreuses applications orientées CUDA au matériel AMD. Sur les systèmes pris en charge, Infinity Fabric peut également être utilisé pour l’échange de données à haut débit entre les accélérateurs.

Dans le même temps, la compatibilité nécessite une validation plus rigoureuse. La prise en charge peut varier en fonction du modèle de GPU, de la version de ROCm, du système d’exploitation, de la distribution Linux, des pilotes, des bibliothèques, des conteneurs et du framework d’IA.

Avant de choisir un serveur équipé de GPU AMD, il est important de vérifier :

• le modèle de GPU et la capacité de mémoire ;

• les versions de ROCm et de HIP ;

• la compatibilité avec PyTorch, TensorFlow ou JAX ;

• les bibliothèques et opérateurs requis ;

• le système d’exploitation, la plateforme serveur et l’environnement de déploiement.

Certains projets initialement développés pour CUDA peuvent nécessiter une adaptation supplémentaire, le remplacement de bibliothèques ou des tests avant de pouvoir fonctionner efficacement sur ROCm. Cela ne fait pas d’AMD un choix moins intéressant. Cela signifie simplement qu’AMD est particulièrement bien adapté aux projets pour lesquels la pile logicielle peut être validée à l’avance et où les avantages en termes de capacité de mémoire, de performances ou de coût justifient l’effort d’ingénierie supplémentaire.

Le type de charge de travail joue également un rôle important. Un GPU peut offrir de meilleures performances pour l’entraînement de modèles Transformer, tandis qu’un autre peut s’avérer plus efficace pour l’inférence gourmande en mémoire ou pour des charges de travail de calcul spécifiques. C’est pourquoi la décision finale ne doit pas reposer uniquement sur des résultats de benchmarks généraux. Il est préférable de tester vos propres modèles, tailles de lots, paramètres de précision et scénarios de mise à l’échelle.

NVIDIA CUDA vs AMD ROCm : comparaison des écosystèmes GPU

Lorsqu’on compare CUDA et ROCm, il est important de ne pas se limiter aux seules performances des GPU. Dans de nombreux scénarios concrets, l’écosystème logiciel joue un rôle décisif, en particulier pour les entreprises déployant des solutions d’IA dans des environnements de production, où la compatibilité, la stabilité, la disponibilité des outils et la facilité de déploiement sont essentielles.

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA est la plateforme de calcul de NVIDIA destinée à l’intelligence artificielle et aux charges de travail HPC. Elle est étroitement intégrée aux GPU NVIDIA et permet aux développeurs d’accéder à des ressources de calcul via des API, des compilateurs, des environnements d’exécution et des bibliothèques.

Ces bibliothèques sont regroupées au sein de l’écosystème CUDA-X, chaque composant répondant à une étape spécifique du flux de travail. cuDNN optimise les opérations des réseaux neuronaux et l’utilisation des Tensor Cores, TensorRT accélère l’inférence et réduit la latence lors du déploiement de modèles entraînés, NCCL gère l’échange de données et la synchronisation entre les GPU dans les systèmes multi-GPU, et RAPIDS accélère les charges de travail liées à la science des données et à l’analyse.

Une autre fonctionnalité importante est CUDA Graphs, qui capture une séquence d’opérations et la lance sous la forme d’un flux de travail unique, réduisant ainsi la surcharge liée au lancement de noyaux individuels.

Au niveau de la plateforme, la pile est complétée par NVLink et NVSwitch pour une communication GPU-GPU à haut débit, GPUDirect Storage pour l’échange direct de données avec les systèmes de stockage, et InfiniBand pour la communication entre les nœuds.

ROCm (Radeon Open Compute Platform)

ROCm est la plateforme logicielle open source d’AMD dédiée au calcul sur GPU et la principale alternative à CUDA. Elle est conçue pour l’IA, le HPC et les charges de travail à forte intensité de calcul dans des environnements Linux et comprend des environnements d’exécution, des outils de programmation, des bibliothèques optimisées et la prise en charge des frameworks d’apprentissage automatique.

ROCm prend en charge PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL et les charges de travail HPC basées sur MPI. HIP constitue un élément clé de cet écosystème : son modèle de programmation est syntaxiquement similaire à celui de CUDA, tandis que l’outil HIPIFY permet de porter des applications CUDA existantes sans nécessiter une réécriture complète du code.

La couche de bibliothèques suit un schéma fonctionnel similaire : MIOpen prend en charge bon nombre des mêmes tâches d’apprentissage profond que cuDNN, RCCL offre des fonctionnalités comparables à celles de NCCL, et rocBLAS gère les opérations d’algèbre linéaire. La compatibilité avec les bibliothèques tierces doit toutefois être vérifiée séparément pour la version spécifique de ROCm utilisée.

Que choisir : NVIDIA ou AMD ?

Il n’y a pas de gagnant universel. Le meilleur choix dépend de la charge de travail, de la pile logicielle et des exigences en matière d’infrastructure.

NVIDIA est souvent la solution la plus adaptée lorsque les priorités sont les suivantes :

• la compatibilité CUDA ;

• un écosystème d’IA mature ;

• un déploiement plus simple ;

• une large gamme d’outils et de bibliothèques prêts à l’emploi ;

• une optimisation poussée pour l'apprentissage profond.

AMD peut constituer une option plus intéressante lorsque les priorités sont les suivantes :

• une bande passante mémoire GPU élevée ;

• une grande capacité de VRAM ;

• une approche open source ;

• un excellent rapport prix/performances.

En fin de compte, la décision ne doit pas reposer uniquement sur la marque. Elle doit prendre en compte le modèle spécifique de GPU, la pile logicielle, le type de charge de travail, les besoins en mémoire, l’environnement de déploiement et le coût total de l’infrastructure.

Infrastructure GPU d’entreprise avec INTROSERV

Les charges de travail d’IA dépendent rarement du GPU seul. L’entraînement des modèles nécessite un stockage pour les ensembles de données et les points de contrôle, tandis que l’inférence en ligne dépend d’une faible latence entre l’application et l’accélérateur. Entre ces composants, on trouve souvent des bases de données, des files d’attente et des systèmes de stockage. Un GPU peut rester inactif si les données ne lui parviennent pas assez rapidement ; c’est pourquoi l’infrastructure doit être conçue comme un système complet plutôt que comme un simple composant matériel. INTROSERV fournit tous les composants essentiels nécessaires à la mise en place d’un tel environnement.

Couche de calcul

Des serveurs GPU dédiés peuvent être utilisés pour l’entraînement des modèles, l’inférence, le rendu et le calcul scientifique. La configuration est choisie en fonction de la charge de travail : la capacité de mémoire du GPU détermine si un modèle peut tenir sur un seul accélérateur, tandis que le type de mémoire et la bande passante influencent les performances dans les charges de travail où le transfert de données, plutôt que le calcul brut, constitue le principal goulot d’étranglement.

Infrastructure autour du GPU

Des serveurs dotés d’un stockage NVMe et d’une grande capacité de disque sont disponibles pour les ensembles de données, les points de contrôle et les artefacts d’entraînement. Les bases de données contenant les métadonnées des expériences et les index vectoriels peuvent être déployées sur des configurations optimisées pour les performances d’E/S et de grandes quantités de RAM. Les pipelines de prétraitement, d’étiquetage et d’ingestion des données dépendent souvent davantage du processeur (CPU) et de la mémoire système que des ressources GPU ; des serveurs dédiés standard peuvent donc être utilisés pour ces tâches à un coût nettement inférieur.

Réseau et emplacement

Les composants de l’infrastructure peuvent être déployés au sein d’un même centre de données et connectés via un réseau privé, ce qui contribue à réduire la latence entre les systèmes. Des sites sont disponibles en Allemagne, aux Pays-Bas, en France, au Royaume-Uni et en Pologne, ce qui permet aux clients de choisir une région en fonction des exigences de résidence des données et de la proximité avec les utilisateurs finaux.

Si vous avez des questions, notre équipe d’assistance, disponible 24 h/24 et 7 j/7, est toujours prête à vous aider. Contactez-nous à tout moment pour obtenir de l’aide concernant la planification de votre infrastructure GPU ou la configuration de vos serveurs.