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Server con GPU NVIDIA e AMD: come scegliere la piattaforma giusta per il tuo workload

AMD e NVIDIA sono i due principali protagonisti del mercato delle unità di elaborazione grafica. Nel segmento dei server GPU, entrambe le aziende offrono soluzioni potenti per carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo, tra cui intelligenza artificiale, machine learning, calcolo scientifico e high-performance computing.

Sebbene i server GPU siano progettati per accelerare il calcolo parallelo, le piattaforme AMD e NVIDIA presentano differenze significative in diversi ambiti, tra cui architettura GPU, capacità di memoria, ecosistema software, scalabilità, prestazioni e costi. Queste differenze incidono direttamente sulla scelta della piattaforma più adatta a uno specifico workload.

In qualità di provider di infrastrutture di livello enterprise, INTROSERV offre  server GPU dedicati personalizzabili per carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo e ad alte prestazioni, come intelligenza artificiale, machine learning, rendering, calcolo scientifico e HPC.

In questo articolo confronteremo i server GPU NVIDIA e AMD, analizzeremo i punti di forza e i limiti di ciascuna piattaforma e spiegheremo per quali casi d’uso risultano più adatti. L’obiettivo non è individuare un vincitore assoluto, ma mostrare perché la scelta migliore dipende dal tipo di workload e dai requisiti specifici dell’infrastruttura.

Server con GPU NVIDIA e AMD

Tipi diversi di workload dipendono da caratteristiche diverse della GPU: alcuni richiedono una maggiore quantità di VRAM, mentre altri dipendono maggiormente dalla larghezza di banda della memoria o dal numero di Tensor Core:

1. Applicazioni di chat

2. Elaborazione dei documenti

3. Ricerca e recupero delle informazioni

4. Attività di reasoning e inferenza

Lo stesso principio vale anche per i workload che vanno oltre l’intelligenza artificiale. Un server GPU che offre ottime prestazioni nell’addestramento o nell’inferenza dei modelli non è necessariamente la scelta migliore per rendering 3D, elaborazione video, calcolo scientifico e altri workload GPU ad alta intensità di calcolo.

Sia NVIDIA sia AMD offrono soluzioni GPU potenti, ma nella scelta di un server è importante considerare più del semplice livello di prestazioni complessive. Tra gli altri fattori chiave rientrano:

• compatibilità con software e framework;
• capacità e specifiche della memoria GPU;
• scalabilità nelle configurazioni multi-GPU;
• efficienza per uno specifico tipo di workload;
• requisiti di infrastruttura e deployment;
• costo totale della soluzione e rapporto prezzo/prestazioni.

NVIDIA è spesso la scelta preferita per workload di intelligenza artificiale e machine learning grazie alla maturità del suo ecosistema software, all’ampio supporto dei framework più diffusi e alla forte compatibilità con le applicazioni AI.

Uno dei principali vantaggi dell’azienda è CUDA, la piattaforma software proprietaria di NVIDIA, profondamente integrata in numerosi framework AI, librerie e strumenti di sviluppo.

GPU ad alte prestazioni come NVIDIA H100 e B200 sono progettate per workload AI su larga scala, tra cui l’addestramento dei modelli e altre attività ad alta intensità di calcolo.

Tra gli ulteriori vantaggi di NVIDIA figurano driver maturi, documentazione completa e uno stack software ben sviluppato, elementi che generalmente rendono più semplici il deployment e la gestione operativa nel tempo.

AMD presenta invece un vantaggio nei workload in cui la capacità di memoria della GPU rappresenta il principale collo di bottiglia. Gli acceleratori Instinct offrono una maggiore quantità di memoria HBM per scheda rispetto a molte soluzioni comparabili, consentendo a modelli e dataset di dimensioni maggiori di essere caricati nella memoria di una singola GPU senza dover essere distribuiti su più schede.

Questo può semplificare e ridurre i costi dell’inferenza per modelli già addestrati, poiché lo stesso modello può richiedere un numero inferiore di GPU, riducendo così il costo per richiesta. La MI300X è un buon esempio di questo approccio, ma lo stesso principio si applica più in generale alla gamma Instinct.

Il principale fattore limitante per AMD è generalmente l’ecosistema software. La piattaforma ROCm si sta sviluppando rapidamente, ma in alcuni casi la configurazione e la verifica della compatibilità possono richiedere più tempo e maggiori risorse di engineering rispetto all’ambiente CUDA, più maturo.

Per questo motivo, la scelta tra NVIDIA e AMD non dovrebbe basarsi esclusivamente sul brand. NVIDIA offre un vantaggio quando le priorità principali sono un ecosistema software maturo, un’ampia compatibilità e l’addestramento di modelli su larga scala. AMD può invece risultare più interessante quando la capacità di memoria GPU e il costo complessivo della soluzione rappresentano i principali vincoli.

Non esiste una piattaforma GPU universalmente migliore. La scelta ottimale dipende dal workload specifico, che si tratti di addestramento di modelli AI, inferenza, elaborazione di documenti, ricerca e recupero delle informazioni, attività di reasoning o rendering di scene complesse.

Nelle sezioni successive analizzeremo questi scenari più nel dettaglio e spiegheremo quali caratteristiche di un server GPU sono più importanti per ciascun tipo di workload. Questo permetterà di capire meglio dove NVIDIA offre un vantaggio, dove AMD può garantire un valore superiore e perché la scelta di un server GPU dovrebbe sempre partire dall’analisi della specifica attività da svolgere.

Nota importante: AMD e NVIDIA adottano approcci architetturali differenti. NVIDIA pone maggiore enfasi sull’efficienza di calcolo e sui workload a precisione mista, mentre AMD si concentra maggiormente su un’elevata capacità di memoria e sull’elaborazione parallela dei dati.

Ecosistema software

CUDA è la piattaforma proprietaria di NVIDIA, mentre ROCm è la piattaforma open source di AMD. Nella pratica, tuttavia, la differenza principale non riguarda il modello di licenza, ma la quantità di lavoro aggiuntivo che può essere necessaria prima di poter implementare un progetto.

PyTorch e TensorFlow supportano ufficialmente entrambe le piattaforme. Tuttavia, gran parte del codice e molte librerie dell’ecosistema machine learning vengono sviluppati considerando CUDA come target predefinito, quindi è più probabile che un progetto tipico funzioni su NVIDIA senza modifiche. ROCm mette a disposizione il modello di programmazione HIP, che consente di portare il codice CUDA, ma la migrazione richiede comunque una verifica della compatibilità delle librerie specifiche e delle versioni dei framework.

Un’altra differenza pratica riguarda l’ampiezza del supporto hardware e di sistema. CUDA funziona su tutta la gamma di GPU NVIDIA, comprese le GPU consumer. ROCm supporta ufficialmente una gamma più limitata di acceleratori e distribuzioni Linux, quindi è importante verificare attentamente l’elenco di compatibilità prima di scegliere l’hardware.

Un aspetto interessante: AMD adotta un approccio più aperto, mentre l’ecosistema CUDA di NVIDIA è proprietario. Tuttavia, NVIDIA continua a mantenere una posizione molto forte tra gli sviluppatori, non solo grazie al proprio hardware, ma anche grazie a molti anni di investimenti e sviluppo del suo ecosistema software.

Prestazioni

Entrambe le piattaforme accelerano i calcoli matriciali tramite blocchi hardware dedicati: NVIDIA utilizza i Tensor Core, mentre AMD impiega i CDNA Matrix Core. La presenza di questo tipo di accelerazione, di per sé, non rappresenta più un elemento realmente distintivo, quindi il confronto dovrebbe concentrarsi su metriche di prestazione specifiche.

La principale differenza riguarda la memoria. La H200 SXM dispone di 141 GB di memoria HBM3e e di una larghezza di banda di 4,8 TB/s, mentre la MI300X offre 192 GB di HBM3 e 5,3 TB/s. Quei 51 GB aggiuntivi possono determinare se un modello può essere eseguito su un singolo acceleratore oppure se deve essere suddiviso tra più GPU.

La seconda differenza riguarda le prestazioni nei diversi tipi di calcolo. In doppia precisione, la MI300X raggiunge 81,7 TFLOPS, mentre la H200 SXM offre 34 TFLOPS in modalità FP64 standard e 67 TFLOPS utilizzando i Tensor Core, il che significa che il vantaggio di AMD dipende dalla modalità presa in considerazione. A precisioni inferiori, il divario è più contenuto: 5,2 PFLOPS contro 3.958 TFLOPS in FP8, con entrambi i valori che tengono conto della sparsità.

Costi

Né NVIDIA né AMD pubblicano prezzi di listino per gli acceleratori destinati ai data center. Questi prodotti vengono generalmente forniti tramite partner e il costo finale dipende dalla configurazione dell’intero sistema. Per questo motivo, è più utile confrontare i fattori che incidono sul costo totale lungo l’intero ciclo di vita, anziché considerare soltanto il prezzo della GPU.

Il primo fattore è il numero di GPU necessario per un determinato workload. La capacità di memoria determina quanti acceleratori sono necessari per eseguire un modello: 96 GB sulla RTX PRO 6000 Max-Q, 141 GB sulla H200 e 192 GB sulla MI300X. Un numero inferiore di GPU può significare meno server, meno porte di rete e costi più bassi per l’infrastruttura di supporto e le licenze software.

Il secondo fattore è il consumo energetico, che incide direttamente sui costi di colocation e operativi: 300 W per la RTX PRO 6000 Max-Q, fino a 700 W per la H200 e 750 W per la MI300X. Nel corso di diversi anni di utilizzo, la differenza tra 300 W e 750 W per GPU può diventare significativa rispetto al costo iniziale dell’hardware.

Il terzo fattore è il tempo di engineering. Se un progetto è già costruito attorno a CUDA, la migrazione a ROCm può richiedere una validazione aggiuntiva delle librerie e delle versioni dei framework. Questo lavoro viene sostenuto sotto forma di ore di engineering, anziché comparire direttamente nella fattura dell’hardware.

Integrazione con infrastrutture cloud e server

NVIDIA vanta una forte presenza tra i provider di servizi cloud e infrastrutturali. Il suo ecosistema comprende strumenti di sviluppo, container, framework preconfigurati e software per l’intelligenza artificiale che semplificano il deployment e la gestione delle GPU.

Anche AMD sta ampliando attivamente la propria presenza negli ambienti cloud e nei data center, principalmente attraverso la linea di prodotti Instinct e la piattaforma ROCm. Il suo approccio open source rende AMD sempre più interessante per le aziende che cercano un’alternativa alle infrastrutture basate su CUDA.

Consiglio tecnico

Un server che inizialmente sembra più economico può finire per costare di più se in seguito si scopre che il modello non entra nella memoria di una singola GPU e ne richiede due, oppure che una libreria critica è disponibile solo per CUDA. Vale anche il contrario: pagare un sovrapprezzo per una GPU di punta ha poco senso se il workload è limitato dalla larghezza di banda della memoria piuttosto che dalla potenza di calcolo pura.

Per questo motivo, la decisione non dovrebbe basarsi sul marchio, ma su quattro fattori: il modello specifico di GPU, le versioni del framework e delle librerie, il sistema operativo supportato e il metodo di deployment. Se anche uno solo di questi fattori non viene verificato in anticipo, il risparmio sull’hardware può essere rapidamente compensato da ore di engineering aggiuntive.

NVIDIA è leader per maturità dell’ecosistema software e ampio supporto AI

Uno dei principali vantaggi di NVIDIA è la maturità del suo ecosistema software. CUDA è ampiamente utilizzato nell’industria dell’intelligenza artificiale, quindi molte librerie, strumenti di ottimizzazione, risorse di training, container e sistemi di produzione vengono progettati fin dall’inizio tenendo conto delle GPU NVIDIA. Di conseguenza, i team di sviluppo possono generalmente trovare guide di installazione collaudate, documentazione dettagliata e soluzioni pronte per i problemi di deployment più comuni.

La piattaforma supporta i principali framework, tra cui PyTorch, TensorFlow e JAX. Si integra inoltre con librerie di modelli preaddestrati, strumenti Kubernetes, sistemi di monitoraggio e piattaforme AI enterprise. Lo  stack software di NVIDIA per il deep learning combina librerie CUDA, cuDNN e altri strumenti che aiutano le applicazioni a utilizzare in modo efficiente le risorse GPU.

Per l’inferenza, NVIDIA offre TensorRT, che aiuta a ottimizzare i modelli supportati per ridurre la latenza e aumentare il throughput. I suoi strumenti di compilazione e runtime semplificano il passaggio da un modello addestrato a un servizio in produzione. Ulteriori informazioni sono disponibili nella  documentazione di TensorRT.

Anche la maturità di driver e librerie è importante, perché il tempo di configurazione incide direttamente sui costi del progetto. I team di engineering possono impiegare giorni per risolvere problemi legati a driver incompatibili, versioni dei framework, kernel o dipendenze. L’ecosistema di supporto più ampio di NVIDIA contribuisce a ridurre queste difficoltà, soprattutto quando si utilizzano container Docker preconfigurati e immagini cloud validate.

Nei sistemi multi-GPU, un altro vantaggio può essere NVLink, una tecnologia di interconnessione ad alta velocità tra GPU. Nelle configurazioni supportate, consente uno scambio di dati più rapido rispetto al PCIe standard, un aspetto particolarmente importante quando più GPU lavorano insieme sullo stesso modello. Tuttavia, il beneficio reale di NVLink dipende dalla generazione della GPU, dall’architettura del server, dall’ambiente software e dalle caratteristiche del workload.

Nella pratica, il vantaggio di NVIDIA viene spesso misurato non solo in termini di prestazioni pure della GPU, ma anche in base al tempo di engineering risparmiato durante deployment, ottimizzazione e gestione operativa continua.

AMD offre solide capacità hardware, ma lo stack software può richiedere maggiore impegno

Le GPU AMD Instinct possono offrire grandi quantità di memoria GPU e solide prestazioni di calcolo per workload AI supportati. Questo è particolarmente utile quando un modello, un batch o un dataset non entra in una GPU con meno VRAM. Una maggiore capacità di memoria può inoltre ridurre la necessità di ricorrere a una quantizzazione aggressiva o a una complessa suddivisione del modello su più GPU.

L’ecosistema software di AMD è basato su ROCm, mentre HIP offre un percorso per adattare molte applicazioni orientate a CUDA all’hardware AMD. Nei sistemi supportati, Infinity Fabric può essere utilizzato anche per lo scambio di dati ad alta velocità tra acceleratori.

Allo stesso tempo, la compatibilità richiede una validazione più accurata. Il livello di supporto può variare in base al modello specifico di GPU, alla versione di ROCm, al sistema operativo, alla distribuzione Linux, ai driver, alle librerie, ai container e al framework AI.

Prima di scegliere un server GPU AMD, è importante verificare:

• il modello specifico di GPU e la capacità di memoria;

• le versioni di ROCm e HIP;

• la compatibilità con PyTorch, TensorFlow o JAX;

• le librerie e gli operatori richiesti;

• il sistema operativo, la piattaforma server e l’ambiente di deployment.

Alcuni progetti sviluppati originariamente per CUDA possono richiedere ulteriore adattamento, sostituzione di librerie o test prima di poter funzionare in modo efficiente su ROCm. Questo non significa che AMD sia una scelta inferiore. Significa piuttosto che AMD è particolarmente adatta ai progetti in cui lo stack software può essere validato in anticipo e in cui i vantaggi in termini di capacità di memoria, prestazioni o costi giustificano il maggiore impegno di engineering.

Anche il tipo di workload conta in modo significativo. Una GPU può offrire prestazioni migliori nell’addestramento di modelli transformer, mentre un’altra può risultare più efficace per l’inferenza ad alta intensità di memoria o per specifici workload computazionali. Per questo motivo, la decisione finale non dovrebbe basarsi esclusivamente su benchmark generali. È preferibile testare i propri modelli, dimensioni dei batch, impostazioni di precisione e scenari di scalabilità

NVIDIA CUDA vs. AMD ROCm: confronto tra gli ecosistemi GPU

Quando si confrontano CUDA e ROCm, è importante considerare più delle sole prestazioni della GPU. In molti scenari reali, l’ecosistema software svolge un ruolo decisivo, soprattutto per le aziende che implementano soluzioni AI in ambienti di produzione, dove compatibilità, stabilità, disponibilità degli strumenti e facilità di deployment sono fattori critici.

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA è la piattaforma di calcolo di NVIDIA per workload di intelligenza artificiale e HPC. È strettamente integrata con le GPU NVIDIA e fornisce agli sviluppatori accesso alle risorse di calcolo tramite API, compilatori, runtime e librerie.

Queste librerie sono raggruppate all’interno dell’ecosistema CUDA-X, in cui ogni componente copre una fase specifica del workflow. cuDNN ottimizza le operazioni delle reti neurali e l’utilizzo dei Tensor Core, TensorRT accelera l’inferenza e riduce la latenza durante il deployment di modelli addestrati, NCCL gestisce lo scambio di dati e la sincronizzazione tra GPU nei sistemi multi-GPU, mentre RAPIDS accelera i workload di data science e analytics.

Un’altra funzionalità importante è CUDA Graphs, che cattura una sequenza di operazioni e la esegue come un unico workflow, riducendo l’overhead associato all’avvio dei singoli kernel.

A livello di piattaforma, lo stack è completato da NVLink e NVSwitch per la comunicazione ad alta velocità tra GPU, GPUDirect Storage per lo scambio diretto di dati con i sistemi di storage e InfiniBand per la comunicazione tra nodi.

ROCm (Radeon Open Compute Platform)

ROCm è la piattaforma software open source di AMD per il GPU computing e rappresenta la principale alternativa a CUDA. È progettata per workload di AI, HPC e attività ad alta intensità di calcolo in ambienti Linux e include runtime, strumenti di programmazione, librerie ottimizzate e supporto per framework di machine learning.

ROCm supporta PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL e workload HPC basati su MPI. Un componente chiave dell’ecosistema è HIP: il suo modello di programmazione è sintatticamente simile a CUDA, mentre lo strumento HIPIFY aiuta a migrare applicazioni CUDA esistenti senza richiedere una riscrittura completa del codice.

Il livello delle librerie segue una corrispondenza funzionale simile: MIOpen copre molte delle stesse attività di deep learning di cuDNN, RCCL offre funzionalità comparabili a NCCL, mentre rocBLAS gestisce le operazioni di algebra lineare. Tuttavia, la compatibilità con librerie di terze parti dovrebbe essere verificata separatamente per la specifica versione di ROCm utilizzata.

Quale scegliere: NVIDIA o AMD?

Non esiste un vincitore universale. La scelta migliore dipende dal workload, dallo stack software e dai requisiti dell’infrastruttura.

NVIDIA è spesso la soluzione più adatta quando le priorità sono:

• compatibilità con CUDA;

• un ecosistema AI maturo;

• deployment più semplice;

• un’ampia gamma di strumenti e librerie pronti all’uso;

• una forte ottimizzazione per il deep learning.

AMD può essere un’opzione più interessante quando le priorità sono:

• elevata larghezza di banda della memoria GPU;

• grande capacità di VRAM;

• un approccio open source;

• un buon rapporto prezzo/prestazioni.

In definitiva, la decisione non dovrebbe basarsi esclusivamente sul brand. È necessario considerare il modello specifico di GPU, lo stack software, il tipo di workload, i requisiti di memoria, l’ambiente di deployment e il costo complessivo dell’infrastruttura.

Infrastruttura GPU enterprise con INTROSERV

I workload AI raramente dipendono esclusivamente dalla GPU. L’addestramento dei modelli richiede storage per dataset e checkpoint, mentre l’inferenza online dipende da una bassa latenza tra l’applicazione e l’acceleratore. Tra questi componenti sono spesso presenti database, code e sistemi di storage. Una GPU può rimanere inutilizzata se i dati non la raggiungono abbastanza rapidamente, motivo per cui l’infrastruttura dovrebbe essere progettata come un sistema completo e non come un singolo componente hardware. INTROSERV fornisce tutti i componenti fondamentali necessari per costruire un ambiente di questo tipo.

Livello di calcolo

I  server GPU dedicati possono essere utilizzati per l’addestramento dei modelli, l’inferenza, il rendering e il calcolo scientifico. La configurazione viene scelta in base al workload: la capacità della memoria GPU determina se un modello può essere eseguito su un singolo acceleratore, mentre il tipo di memoria e la larghezza di banda influenzano le prestazioni nei workload in cui il movimento dei dati, più che la potenza di calcolo pura, rappresenta il principale collo di bottiglia.

Infrastruttura intorno alla GPU

Sono disponibili server con storage NVMe e grande capacità disco per dataset, checkpoint e artefatti di training. I database per i metadati degli esperimenti e gli indici vettoriali possono essere implementati su configurazioni ottimizzate per elevate prestazioni I/O e grandi quantità di RAM. Le pipeline di preprocessing, labeling e ingestione dei dati dipendono spesso più dalla CPU e dalla memoria di sistema che dalle risorse GPU, quindi per queste attività possono essere utilizzati server dedicati standard a un costo significativamente inferiore.

Rete e localizzazione

I componenti dell’infrastruttura possono essere implementati all’interno dello stesso data center e collegati tramite una rete privata, contribuendo a ridurre la latenza tra i sistemi. Sono disponibili location in Germania, Paesi Bassi, Francia, Regno Unito e Polonia, consentendo ai clienti di scegliere la regione in base ai requisiti di residenza dei dati e alla vicinanza agli utenti finali.

Per qualsiasi domanda, il nostro  team di supporto 24/7 è sempre disponibile ad aiutarti. Puoi contattarci in qualsiasi momento per ricevere assistenza nella pianificazione dell’infrastruttura GPU o nella configurazione dei server.