Performa Flash Attention NVIDIA RTX 5090 Tidak Memenuhi Ekspektasi Meski Ada Kemajuan Hardware

Pasar GPU gaming sedang mengalami pergeseran menarik ketika NVIDIA RTX 5090 terbaru menghadapi tantangan tak terduga dalam beban kerja machine learning, khususnya dengan implementasi Flash Attention. Meski kartu ini memiliki spesifikasi yang mengesankan di atas kertas, performa dunia nyata menceritakan kisah berbeda yang menarik perhatian para developer dan peneliti.

Analisis pola akses memori yang menyoroti potensi bottleneck dalam beban kerja machine learning pada RTX 5090

Keterbatasan Performa Meski Hardware Canggih

Performa teoritis BF16 RTX 5090 mencapai 209,5 TFLOPs, namun ini hanya kurang dari 10% dibanding kartu kelas server Blackwell seperti B200 yang menghasilkan 2.250 TFLOPs. Yang lebih mengkhawatirkan bagi developer adalah performa Flash Attention pada 5090 tampak lebih buruk dari kartu generasi sebelumnya dengan arsitektur Hopper, meski dibangun dengan teknologi Blackwell yang lebih baru.

Kesenjangan performa ini berasal dari pembatasan sengaja NVIDIA pada kartu gaming. Dimulai dari RTX 4090, perusahaan membatasi performa tensor core khusus untuk operasi training machine learning. Perkalian matriks FP8 dan FP16 berjalan pada kecepatan penuh hanya ketika mengakumulasi dalam FP16, namun turun ke setengah kecepatan dengan akumulasi FP32 - pembatasan yang tidak ada pada kartu kelas workstation.

TFLOPs: Trillion Floating Point Operations Per Second, ukuran performa komputasi Tensor Cores: Unit pemrosesan khusus yang dirancang untuk kalkulasi AI dan machine learning

Perbandingan Performa: RTX 5090 vs B200

Analisis Biaya-Performa Mengungkap Hasil Mengejutkan

Ketika memeriksa performa per dolar, ekonominya menjadi lebih kompleks. RTX 5090 menghasilkan sekitar 105 TFLOPs per 1.000 dolar Amerika Serikat, sementara B200 menyediakan 56 TFLOPs per 1.000 dolar Amerika Serikat berdasarkan titik harga 30.000-40.000 dolar Amerika Serikat. Namun, keunggulan yang tampak ini menghilang ketika mempertimbangkan tantangan deployment praktis.

Mendapatkan hanya 2x lipat FLOPs per dolar mungkin tidak sebanding dengan kerumitan harus memasang 10x lebih banyak GPU, sambil tidak memiliki NVLink.

Ketiadaan konektivitas NVLink pada kartu konsumen menciptakan bottleneck signifikan untuk setup multi-GPU. Selain itu, konsumsi daya menjadi faktor utama ketika membandingkan satu B200 dengan sepuluh RTX 5090 yang diperlukan untuk kekuatan komputasi setara.

NVLink: Teknologi interkoneksi berkecepatan tinggi NVIDIA untuk komunikasi GPU-ke-GPU

Representasi visual dari kemacetan kinerja dalam arsitektur GPU , menekankan potensi tantangan efisiensi dalam pengaturan multi- GPU

Tantangan Implementasi dan Solusi Alternatif

Developer yang mencoba mengimplementasikan Flash Attention pada kartu RTX 5090 mengalami berbagai masalah kompatibilitas. Arsitektur Blackwell yang lebih baru menggunakan implementasi Blackwell palsu tanpa dukungan tcgen05, membatasi ukuran perkalian matriks dan throughput melalui tensor core. Ini menciptakan bottleneck performa tak terduga bahkan ketika kode berhasil dikompilasi.

Situasi membaik sedikit dengan operasi presisi lebih rendah. Kalkulasi MXFP4 dapat berjalan pada throughput penuh di RTX 5090, namun memerlukan teknik lebih canggih untuk mempertahankan stabilitas training. Tren saat ini menuju training presisi lebih rendah mungkin membantu mengurangi beberapa keterbatasan performa, meski akumulasi FP32 tetap penting untuk banyak aplikasi.

Keterbatasan Teknis Utama RTX 5090

• Pembatasan Tensor Core: Operasi FP16/FP8 berjalan dengan kecepatan setengah dengan akumulasi FP32
• Fitur Hardware yang Hilang: Tidak ada dukungan tcgen05 membatasi kemampuan perkalian matriks
• Tanpa NVLink: Mencegah komunikasi multi-GPU yang efisien
• Masalah Flash Attention: Performa lebih buruk dari arsitektur Hopper sebelumnya
• Implementasi Blackwell: Menggunakan Blackwell "palsu" tanpa set fitur lengkap

Implikasi Pasar dan Outlook Masa Depan

Karakteristik performa ini menunjukkan bahwa strategi NVIDIA untuk membedakan produk gaming dan datacenter menjadi lebih jelas. Hari-hari ketika kartu gaming menawarkan alternatif hemat biaya untuk beban kerja machine learning tampaknya berakhir. Meski RTX 5090 menyediakan bandwidth memori yang murah hati mendekati 2TB/s, keterbatasan komputasinya membuatnya kurang menarik untuk pengembangan AI serius.

Situasi ini menyoroti kompleksitas yang berkembang dalam evaluasi performa GPU di luar hitungan FLOP sederhana. High-performance computing modern memerlukan pertimbangan hierarki memori, kemampuan dispatch instruksi, dan fitur hardware khusus yang bervariasi signifikan antar lini produk.

Untuk developer yang bekerja dengan Flash Attention dan beban kerja serupa, pilihan antara hardware konsumen dan profesional kini melibatkan trade-off yang lebih bernuansa daripada yang mungkin disarankan kalkulasi cost-per-FLOP sederhana.

Referensi: Writing: Speed-of-Light Flash Attention for SD90 in CUDA C++