Telset.id – Jika Anda masih mengira kartu grafis hanya untuk bermain game, pikirkan lagi. Ledakan AI di 2025 telah mengubah segalanya, dan GPU konsumen kini menjadi kuda kerja mini untuk kecerdasan buatan. Nvidia dan AMD telah membekali produk terbaru mereka dengan memori lebih cepat, hardware tensor khusus, dan mode komputasi presisi rendah yang dirancang khusus untuk generative AI, inferensi LLM, dan pelatihan deep learning. Jadi, jika Anda menjalankan Stable Diffusion, menyempurnakan LLaMA, atau mengelola workflow berbasis transformer secara lokal, inilah GPU yang patut diperhatikan.
Perkembangan ini bukan hanya sekadar upgrade biasa. Ini adalah perubahan fundamental dalam bagaimana kita memandang hardware grafis. GPU kini menjadi pusat komputasi AI yang terjangkau, membawa kemampuan yang sebelumnya hanya dimiliki superkomputer ke meja kerja Anda. Dan dengan persaingan sengit antara Nvidia dan AMD, konsumen diuntungkan dengan pilihan yang lebih beragam dan performa yang terus meningkat.
Lalu, mana yang tepat untuk kebutuhan Anda? Apakah Anda membutuhkan monster performa seperti RTX 5090, atau cukup dengan opsi mid-range yang lebih terjangkau? Mari kita selami lebih dalam setiap pilihan terbaik di pasaran saat ini.
1. Nvidia RTX 5090: Raja Tak Terkalahkan
GeForce RTX 5090 memimpin generasi saat ini dengan performa AI yang tak tertandingi. Dibangun dengan arsitektur Blackwell dan dilengkapi 32GB memori GDDR7, kartu ini menawarkan bandwidth luar biasa sebesar 1,79TB/s. Tensor Core generasi kelima dan dukungan format data baru seperti FP4 dan FP8 mempercepat inferensi dan pelatihan secara signifikan.
Dengan performa INT8 mencapai 838 TOPS, RTX 5090 bahkan mengungguli A100 80GB dalam benchmark LLM, menghasilkan lebih dari 5.800 token per detik dengan model yang dioptimalkan. Untuk pengguna Stable Diffusion, peningkatan kecepatan bisa mencapai 2x lipat dibanding RTX 4090 ketika menggunakan FP4. Meski TDP-nya mencapai 575W dan membutuhkan sistem pendingin serta catu daya high-end, bagi developer AI yang bekerja secara lokal, peningkatan performa ini sepadan dengan ukuran dan panas yang dihasilkan.
2. Nvidia RTX 5080: Powerhouse dengan Harga Terjangkau
RTX 5080 menawarkan banyak fitur AI yang sama dengan 5090 namun dengan harga lebih rendah. Menggunakan 16GB GDDR7 dengan bandwidth 960GB/s, kartu ini tetap tangguh untuk tugas-tugas generative AI. Tensor Core generasi kelima mendukung operasi FP4 dan FP8, dengan performa INT8 sekitar 450 TOPS.
Dengan konsumsi daya 360W dan jumlah CUDA core yang lebih sedikit, RTX 5080 tetap menunjukkan performa 10-20% lebih baik daripada RTX 4080 Super dalam benchmark AI. Bahkan dalam beberapa tugas inferensi, kartu ini mampu mengungguli RTX 4090 berkat memori yang lebih cepat dan fitur tensor yang lebih mutakhir. Pilihan solid untuk kreator yang menjalankan LLM atau model diffusion dalam batas 16GB VRAM.
Baca Juga:
3. Nvidia RTX 4090: Standar Emas yang Masih Relevan
Meski sudah ada generasi baru, RTX 4090 tetap menjadi standar emas untuk workload AI di kalangan pengguna mainstream. Dengan 24GB GDDR6X dan bandwidth sekitar 1TB/s, kartu ini dilengkapi Tensor Core generasi keempat yang mendukung operasi FP16 dan BF16. Performa FP16 TFLOPS mencapai lebih dari 330, menjadikannya andal untuk pelatihan dan inferensi.
LLM dengan hingga 30 miliar parameter dapat dijalankan pada 4090 dengan kuantisasi 8-bit. Stable Diffusion dan model generasi gambar lainnya juga diuntungkan dari performa komputasi tinggi kartu ini. Bagi profesional dan peneliti AI, RTX 4090 tetap menjadi pilihan yang dapat diandalkan meski sudah ada kartu yang lebih baru.
4. Nvidia RTX 4080 Super & 4070 Ti Super: Refresh yang Berarti
Nvidia meluncurkan 4080 Super dan 4070 Ti Super di awal 2024 sebagai penyegaran dari seri Ada Lovelace. Keduanya membawa peningkatan bandwidth memori dan performa AI. RTX 4080 Super menggunakan 16GB GDDR6X dengan bandwidth 736GB/s, menawarkan hingga 418 INT8 TOPS dengan konsumsi daya 320W.
Sementara itu, 4070 Ti Super juga mendapat peningkatan memori menjadi 16GB dengan performa sekitar 353 INT8 TOPS dan daya 285W. Meski tidak dapat menyaingi 4090 atau 5080 dalam throughput komputasi, kartu ini tetap handal untuk inferensi LLM lokal dan tugas generasi gambar, menjadikannya pilihan kuat untuk developer yang memperhatikan budget.
5. AMD Radeon RX 9070 XT: Pendatang Baru yang Menjanjikan
RX 9070 XT berbasis RDNA 4 membawa upgrade AI signifikan untuk keluarga Radeon. Dilengkapi akselerator AI generasi kedua, dukungan FP8, dan ray tracing yang ditingkatkan, kartu ini hadir dengan 16GB GDDR6 dan bandwidth 640GB/s. Performa komputasi FP32 diperkirakan sekitar 48,7 TFLOPS dengan INT8 TOPS sekitar 389.
Dengan konsumsi daya 300W dan dukungan ROCm di Linux, RX 9070 XT kompatibel dengan PyTorch dan TensorFlow. Kartu ini paling cocok untuk gaming yang disempurnakan AI, upscaling FSR4, dan tugas inferensi skala kecil. Sebuah langkah maju yang menunjukkan komitmen AMD di dunia AI.
6. AMD Radeon AI Pro R9700: Solusi Workstation
Radeon AI Pro R9700 adalah GPU kelas workstation yang ditujukan untuk developer AI dan profesional kreatif. Dengan 32GB GDDR6 dan arsitektur RDNA 4 yang sama dengan 9070 XT tetapi dengan unit komputasi ganda, kartu ini menawarkan sekitar 383 INT8 TOPS dengan dukungan operasi FP8.
Konsumsi dayanya 300W dengan dukungan ROCm di Linux dan Windows, menjadikannya kartu paling ramah developer dari AMD hingga saat ini. Buffer VRAM yang besar memungkinkan fine-tuning dan inferensi LLM melampaui kapasitas seri RX. Performanya solid dalam setup multi-GPU dan diposisikan sebagai alternatif hemat biaya untuk kartu kelas workstation Nvidia.
Persaingan antara Nvidia dan AMD di space AI semakin memanas, dan itu bagus untuk konsumen. Dengan Qualcomm yang juga terus berinovasi di bidang chipset mobile, lanskap komputasi AI semakin menarik untuk diikuti. Bahkan vendor seperti Xiaomi dan Nothing mulai mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam produk mereka.
Jadi, mana GPU AI terbaik untuk Anda? Jawabannya tergantung pada kebutuhan spesifik, budget, dan preferensi platform. Yang jelas, baik Nvidia maupun AMD telah membawa kemampuan AI ke level yang sebelumnya tak terbayangkan untuk komputasi lokal.
