مقارنة AMD MI300X وNVIDIA H100 لتشغيل نماذج اللغة

بعد عامَين من الإطلاق، لم تعد AMD Instinct MI300X فضولاً يجلس على شريحة تسويقية. أصبحت خياراً جدياً للمشتريات السيادية، بسعة ١٩٢ جيجابايت من HBM3، وعرض نطاق ٥٫٣ تيرابايت/ث، وبيئة ROCm برمجية تخدم نماذج اللغة مفتوحة الأوزان في الإنتاج عبر vLLM وSGLang. لمؤسسة عُمانية تحدّد حجم برج Tower أو خزانة Rack أمام شُحّ توريد H100، تستحقّ MI300X التسعير الجادّ. هذه مقارنة مباشرة: ورقة المواصفات، واقع ROCm، أحمال العمل الفعلية، وقرار الشراء. وهي تُكمل مقارنة H100 H200 RTX 6000 Mac Studio الموسّعة.

ورقة المواصفات جنباً إلى جنب

تأتي الأرقام المعلنة من ورقتَي المُصنِّع. تُدرج صفحة AMD Instinct MI300X الرسمية ١٩٢ جيجابايت من HBM3 بعرض ٥٫٣ تيرابايت/ث، فيما تُدرج صفحة NVIDIA H100 SXM ٨٠ جيجابايت من HBM3 بعرض ٣٫٣٥ تيرابايت/ث. على جانب الحوسبة، تقع البطاقتان في الجيل نفسه: نحو ١٬٣٠٠ FP16 TFLOPS على MI300X مقابل نحو ٩٨٩ على H100، ونحو ٢٬٦٠٠ FP8 TFLOPS مقابل ١٬٩٧٩.

• سعة الذاكرة: ١٩٢GB مقابل ٨٠GB، بنسبة ٢٫٤ ضعف. نموذج بحجم 70B بدقة FP16 (١٤٠GB) يتّسع على بطاقة MI300X واحدة بهامش، بينما يتطلّب على H100 بطاقتين وتوازياً مصفوفياً. ونموذج بحجم 120B بدقة FP8 يتّسع على بطاقة MI300X واحدة.
• عرض النطاق: ٥٫٣ مقابل ٣٫٣٥ تيرابايت/ث، بنسبة ١٫٥٨ ضعف. كل بايت تقرؤه أو تكتبه البطاقة لإنتاج رمز يتحرّك أسرع بنسبة ٥٨٪ على MI300X.
• الحوسبة (FP16/FP8): نحو ١٫٣ ضعف لصالح AMD. سقف ضرب المصفوفات أعلى على MI300X، وإن كان معظم تشغيل نماذج اللغة مقيّداً بعرض النطاق ولا يقترب منه.
• الشكل والتغليف. تُشحَن MI300X ضمن منصّات OAM ثمانية المسرّعات من Dell PowerEdge XE9680 وHPE Cray XD وSupermicro AS-8125GS-TNMR2. تُشحَن H100 في لوحات HGX ثمانية المسرّعات. الحرارة والطاقة متقاربتان ضمن خمسة بالمئة.

على الورق، تتفوّق MI300X على كل بُعد يهمّ تشغيل نماذج اللغة السيادية. السؤال هو هل تتيح بيئة البرمجيات تحصيل هذا التفوّق فعلاً.

واقع منظومة ROCm في 2026

كانت ROCm في 2024 سبب تردّد المؤسسات. لكنها في 2026 محادثة مختلفة. ثلاثة أمور تغيّرت.

أولاً، يدعم vLLM، محرّك التشغيل المفتوح المهيمن للنشر السيادي، ROCm دعماً من الدرجة الأولى. توثّق دروس vLLM الرسمية على ROCm AI Developer Hub مسار الإنتاج كاملاً، بحاويات جاهزة، وتحميل النماذج من Hugging Face، وكَمّ FP8/INT8، والدفعات المستمرة. ويضيف SGLang وTGI خيارَين ثانياً وثالثاً للفرق ذات التفضيلات التشغيلية المختلفة.

ثانياً، مكتبات النوى التي تهمّ (FlashAttention 2 و3، paged attention، AWQ، GPTQ، كَمّ FP8) مدعومة في الجذر على MI300X. الفجوة التي وُجدت في 2024 بين نوى CUDA المضبوطة يدوياً ومكافِئها على ROCm ضاقت إلى نحو ٥ إلى ١٠ بالمئة على معظم عمليات نماذج اللغة.

ثالثاً، التدريب الإضافي عملي لكنه ليس من الدرجة الأولى. تعمل أساليب الكفاءة في المعاملات (LoRA وQLoRA) على ROCm. ويعمل التدريب الكامل المُشرَف. الاحتكاك في مستودعات الأبحاث التي تعتمد عمليات CUDA حصراً، أو تعتمد إصدارات bitsandbytes متأخّرة. لجهة تستخدم منظومة تشغيل مستقرّة وتدرّب محوّلات عليها، نادراً ما يكون هذا قيداً مُلزماً.

الخلاصة الصادقة: ROCm الآن جاهز للإنتاج لأحمال تشغيل نماذج اللغة وتدريب المحوّلات التي تشغّلها المؤسسات السيادية فعلاً. لكنه ليس بسلاسة CUDA أمام أي شيفرة بحثية اعتباطية.

إنتاجية نماذج اللغة في الواقع

تتحوّل المواصفات ونضج ROCm إلى أرقام يستطيع مسؤول المشتريات الدفاع عنها. مقاييس مستقلة وأخرى من AMD على vLLM وSGLang بين 2025 و2026 تُقدّم صورة متّسقة.

• نموذج عربي بحجم 27B، دقة FP16، سياق ١٦K، مستخدم واحد متدفّق. تثبت H100 عند نحو ٦٠ رمزاً/ث، بينما تثبت MI300X عند نحو ٨٠ إلى ٩٠ رمزاً/ث.
• نموذج 70B، دقة FP16، سياق ٣٢K، مستخدم واحد. MI300X واحدة (دون توازٍ مصفوفي) تعطي نحو ٣٠ إلى ٣٥ رمزاً/ث. بطاقتا H100 بـTP=2 تعطيان نحو ٢٤ إلى ٣٠. بساطة البطاقة الواحدة فوز تشغيلي بحدّ ذاته.
• نموذج بحجم 120B بدقة FP8. يتّسع على MI300X واحدة. يتطلّب على H100 بطاقتين بـTP=2 أو كَمّاً قاسياً، مع تعقيد النشر المرافق.
• المستخدمون المتزامنون لنموذج عربي بحجم 27B، دفعات مستمرة، P50 أوّل رمز دون ٣٠٠ ميلي ثانية. H100 واحدة تخدم نحو ٥٠ إلى ٧٠ جلسة. MI300X واحدة تخدم نحو ١١٠ إلى ١٥٠ جلسة، بفضل السعة ١٩٢GB (هامش أوسع لذاكرة KV) وعرض النطاق ٥٫٣ تيرابايت/ث.

للأحمال الدُّفعية فقط (التلخيص الليلي، المعالجة الأرشيفية) تكون الزيادة لكل بطاقة أصغر لأن الحوسبة، لا عرض النطاق، تصبح القيد المُلزم. أما للأحمال التفاعلية الوزارية العربية الطويلة السياق، فإن تفوّق MI300X يتراكم مع طول السياق.

متى تختار AMD

ثلاثة أنماط شراء تجعل AMD الإجابة الصحيحة في 2026، واثنان يجعلان NVIDIA الإجابة الصحيحة.

اختر MI300X حين:

• الحِمل تشغيل تفاعلي لنماذج اللغة (vLLM، SGLang، TGI) لنماذج مفتوحة الأوزان (Falcon Arabic، Qwen 3.6، Gemma 4، DeepSeek R1).
• تحتاج لاستضافة نموذج بحجم 70B أو 120B دون توازٍ مصفوفي، بداعي البساطة التشغيلية أو محدودية الميزانية لبطاقة واحدة.
• توفّر H100 أو مُهَل تسليمها قيد مُلزم، ولا يُقبل أفق شراء من ستّة إلى اثني عشر شهراً.

اختر H100/H200 حين:

• تعتمد المؤسسة شيفرات بحثية تستخدم CUDA حصراً أو مستودعات GitHub تتغيّر أسبوعياً.
• تحتاج تماسكاً متعدّد المسرّعات بمستوى NVLink لتدريبات ضخمة (نادراً للجهات السيادية، حقيقي لبعض مختبرات أبحاث الدفاع).

تتوافر البطاقتان في تكوينَي Hosn Tower (بطاقة واحدة) وHosn Rack (متعدّد البطاقات). نُسعّر MI300X وH100/H200 جنباً إلى جنب على التزامن وزمن الاستجابة وحجم النموذج وأفق التوريد الفعلي للجهة. التسعير بحسب الطلب. للتواصل، البريد [email protected] أو واتساب +968 9889 9100 لتحديد لقاء مدّته ساعة نُحاكي فيه الأرقام على حِملك الفعلي لا على النشرة الإعلانية.