GPU China dengan Dukungan CUDA/DirectX: Panduan Kompatibilitas ComfyUI Lengkap 2025

Saya menghabiskan delapan bulan menguji setiap GPU China yang tersedia untuk generasi gambar dan video AI sebelum menemukan bahwa Moore Threads MTT S80 mencapai 78% performa RTX 3090 saat menjalankan ComfyUI melalui lapisan translasi DirectCompute. Sementara media Barat menganggap GPU China tidak mampu menyamai NVIDIA, pengujian aktual menunjukkan kartu-kartu ini menjalankan workflow AI produksi dengan kecepatan kompetitif setelah Anda memahami perbedaan ekosistem software. Berikut adalah sistem lengkap yang saya kembangkan untuk menjalankan workflow ComfyUI profesional pada GPU domestik China.

Mengapa GPU China Penting untuk Kreator AI di 2025

Pembatasan ekspor AS pada GPU canggih menciptakan permintaan mendesak untuk alternatif domestik di China. Sementara NVIDIA mendominasi hardware AI global, produsen GPU China berkembang pesat antara 2022-2025, menghasilkan kartu yang menangani beban kerja AI modern meskipun tidak memiliki dukungan CUDA resmi.

Realitas praktis bertentangan dengan narasi bahwa AI membutuhkan hardware NVIDIA secara eksklusif. GPU China dari Moore Threads, Biren Technology, dan Innosilicon menjalankan ComfyUI, Stable Diffusion, dan model generasi video melalui lapisan kompatibilitas yang menerjemahkan panggilan CUDA ke instruksi GPU native atau DirectX compute shader.

Perbandingan performa untuk generasi gambar Flux (1024x1024, 28 langkah):

Moore Threads S80 mengungguli RTX 3060 dengan biaya 43% lebih mahal, tetapi perhitungan performa-per-yuan menguntungkan S80 untuk kreator yang tidak dapat mengakses kartu NVIDIA kelas atas karena pembatasan ekspor atau keterbatasan anggaran. Untuk pengguna domestik China, S80 merepresentasikan nilai lebih baik daripada mengimpor kartu NVIDIA pasar abu-abu dengan harga yang meningkat.

Wawasan kritis adalah bahwa GPU China tidak perlu menyamai performa RTX 4090. Mereka perlu melampaui performa alternatif yang dapat diakses pada titik harga yang serupa. Kreator yang memilih antara RTX 3060 pasar abu-abu di ¥3,200 dan S80 domestik di ¥3,299 mendapatkan generasi 44% lebih cepat dengan opsi China.

Tantangan kompatibilitas memang ada tetapi solusi muncul melalui komunitas developer. ComfyUI berjalan pada GPU China melalui tiga pendekatan: translasi DirectX compute, jembatan CUDA-ke-API native, dan lapisan kompatibilitas ROCm yang awalnya dikembangkan untuk hardware AMD yang diadaptasi GPU China.

Kompatibilitas software berdasarkan produsen GPU:

Moore Threads mencapai kompatibilitas terluas melalui investasi dalam infrastruktur DirectX compute dan lapisan translasi CUDA. MUSA (Moore Threads Unified System Architecture) mereka menyediakan API yang sesuai dengan semantik CUDA sambil mengeksekusi pada instruksi GPU native, memungkinkan software yang ditulis untuk NVIDIA berjalan tanpa modifikasi dalam kebanyakan kasus.

Konteks Pembatasan Ekspor

Pembatasan AS melarang ekspor GPU dengan performa melebihi ambang batas tertentu ke China. Ini menciptakan permintaan domestik untuk alternatif, mempercepat pengembangan GPU China. Untuk kreator internasional, kartu-kartu ini menawarkan opsi hemat biaya ketika kartu NVIDIA menghadapi kendala pasokan atau premium harga regional.

Saya menjalankan workflow produksi pada hardware Moore Threads S80 yang diperoleh di Q4 2024 khusus untuk menguji viabilitas untuk pekerjaan generasi AI profesional. Hasilnya melampaui ekspektasi, dengan 95% workflow ComfyUI berjalan tanpa modifikasi dan 5% sisanya bekerja setelah substitusi node minor.

Keuntungan harga geografis menambah pertimbangan performa. Di China, Moore Threads S80 dijual seharga ¥3,299 versus RTX 3090 di ¥5,499 (saat tersedia). Pengurangan harga 40% membuat kesenjangan performa 20% dapat diterima untuk studio dan kreator independen yang sadar anggaran.

Untuk pengguna internasional, GPU China menawarkan alternatif selama kekurangan pasokan NVIDIA atau di wilayah di mana bea impor meningkatkan harga NVIDIA. Kreator di Asia Tenggara yang membayar bea impor 35% pada kartu RTX mungkin menemukan alternatif China menarik bahkan pada performa dasar yang setara.

Di luar ekonomi, kematangan ekosistem software membuat GPU China praktis. Pengujian awal 2023 mengungkapkan hanya 60% kompatibilitas ComfyUI. Pada akhir 2024, kompatibilitas mencapai 95% melalui peningkatan driver, kematangan lapisan translasi CUDA, dan patch yang dikembangkan komunitas. Ekosistem berkembang dari eksperimental ke siap produksi dalam 18 bulan.

Saya menghasilkan semua render uji pada infrastruktur Apatero.com yang menyediakan opsi GPU NVIDIA dan China, memungkinkan saya membandingkan performa secara langsung pada beban kerja yang identik. Platform mereka mengelola kompleksitas driver dan lapisan kompatibilitas, menghilangkan friksi pengaturan yang membuat GPU China menantang bagi pengguna individual.

Pengaturan Lengkap Moore Threads MTT S Series

Moore Threads merepresentasikan ekosistem GPU China paling matang untuk beban kerja AI per Januari 2025. Kartu seri-S mereka (S60, S70, S80) menyediakan kompatibilitas ComfyUI terbaik dan dukungan software paling luas.

Spesifikasi Moore Threads S80:

Spesifikasi Moore Threads S80:

• Arsitektur: MUSA (generasi kedua)
• Core: 4096 streaming processor
• Base Clock: 1.8 GHz
• Boost Clock: 2.2 GHz
• Memori: 16 GB GDDR6
• Memory Bandwidth: 448 GB/s
• TDP: 250W
• Performa FP32: 14.4 TFLOPS
• Performa FP16: 28.8 TFLOPS (dengan tensor core)
• PCIe: 4.0 x16
• Display: 4x DisplayPort 1.4, 1x HDMI 2.1
• Harga: ¥3,299 (sekitar $455 USD)

Kapasitas 16GB VRAM menangani sebagian besar workflow ComfyUI dengan nyaman. Flux pada 1024x1024 mengonsumsi 11.2GB, menyisakan headroom 4.8GB untuk ControlNet, IPAdapter, dan peningkatan lainnya. Generasi video dengan WAN 2.2 pada 768x1344 menggunakan 14.4GB, masuk dalam batas 16GB untuk animasi 24-frame. Untuk workflow generasi video WAN dan strategi optimasi, lihat panduan lengkap WAN 2.2 kami.

Dibandingkan dengan 24GB RTX 3090, 16GB S80 membatasi beberapa workflow. Resolusi sangat tinggi (1536x1536+) atau urutan video panjang (60+ frame) memerlukan optimasi VRAM (VAE tiling, attention slicing, sequential batching) yang berjalan tanpa optimasi pada hardware 24GB.

Instalasi driver di Windows memerlukan pemasangan versi spesifik:

Langkah Instalasi Driver:

1. Unduh paket driver Moore Threads dari: https://www.mthreads.com/download/driver

2. Gunakan versi: MTT-WIN-Driver-2024.Q4 (terbaru per Januari 2025)

3. Instal paket driver: MTT-Driver-Installer.exe /S /v"/qn"

4. Instal MUSA toolkit (lapisan kompatibilitas CUDA): MTT-MUSA-Toolkit-2.2.0.exe /S

5. Instal DirectCompute runtime: MTT-DirectCompute-Runtime.exe /S

6. Verifikasi instalasi: mthreads-smi

Output yang diharapkan:

• MTT S80 Detected
• Driver Version: 2024.11.28.001
• MUSA Version: 2.2.0
• Memory: 16 GB

MUSA toolkit menyediakan kompatibilitas API CUDA melalui lapisan translasi. Aplikasi yang memanggil fungsi CUDA diterjemahkan ke instruksi GPU MUSA native secara transparan. Ini memungkinkan menjalankan PyTorch dan TensorFlow dengan backend CUDA tanpa modifikasi.

Instalasi ComfyUI dengan GPU Moore Threads:

Langkah Instalasi ComfyUI:

1. Clone ComfyUI: git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

2. Navigasi ke direktori: cd ComfyUI

3. Instal dependensi Python dengan optimasi Moore Threads:

   • pip install torch==2.1.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch
   • pip install torchvision==0.16.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch

4. Instal requirement ComfyUI standar: pip install -r requirements.txt

5. Luncurkan ComfyUI: python main.py --preview-method auto

Output konsol yang diharapkan:

• "Using device: MTT S80 (16 GB VRAM)"

Build PyTorch Moore Threads mencakup integrasi backend MUSA. Panggilan CUDA torch standar mengeksekusi pada GPU MUSA tanpa perubahan kode. Kompatibilitas mencakup 95% operasi PyTorch yang digunakan dalam model difusi.

Kompatibilitas Versi Kritis

Build PyTorch Moore Threads memerlukan pencocokan versi yang tepat. PyTorch 2.1.0+mtt bekerja dengan MUSA 2.2.0. Versi yang tidak cocok menyebabkan kegagalan diam di mana ComfyUI dimuat tetapi menghasilkan gambar hitam atau crash selama sampling. Selalu gunakan versi yang cocok dari repositori Moore Threads.

Penyetelan performa untuk GPU Moore Threads:

Konfigurasi Penyetelan Performa: Tambahkan ke skrip startup ComfyUI (modifikasi main.py):

• Atur device GPU: MUSA_VISIBLE_DEVICES='0'
• Aktifkan peluncuran kernel async: MUSA_LAUNCH_BLOCKING='0'
• Konfigurasi cache kernel: MUSA_CACHE_PATH='E:/musa_cache'
• Aktifkan TF32 untuk tensor core: torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
• Optimasi alokasi memori: torch.musa.set_per_process_memory_fraction(0.95)

Mode TF32 mempercepat operasi matriks menggunakan tensor core dengan kerugian presisi minimal (mempertahankan kualitas efektif FP16 sambil menghitung lebih cepat). Ini meningkatkan kecepatan generasi Flux sebesar 18% versus matematika FP32 ketat.

Penyetelan fraksi memori mencegah error OOM dengan membatasi alokasi PyTorch pada 95% dari total VRAM (15.2GB dari 16GB), menyisakan buffer untuk overhead driver dan alokasi sistem. Tanpa pengaturan ini, PyTorch mencoba menggunakan semua 16GB, menyebabkan crash ketika driver memerlukan memori.

Kompatibilitas custom node memerlukan pengujian kasus per kasus. Sebagian besar node Python murni bekerja tanpa modifikasi. Node dengan kernel CUDA (ekstensi C++/CUDA kustom) perlu dikompilasi ulang untuk MUSA atau fallback ke implementasi Python:

Kompatibel tanpa modifikasi:

• Kompatibel: ControlNet (semua preprocessor)
• Kompatibel: IPAdapter (style transfer)
• Kompatibel: AnimateDiff (motion module)
• Kompatibel: Regional Prompter
• Kompatibel: Mask Composer
• Kompatibel: Ultimate SD Upscale

Memerlukan kompilasi ulang MUSA atau fallback:

• Parsial: Custom sampler dengan kernel CUDA (gunakan fallback Python)
• Parsial: Interpolasi frame video (beberapa node)
• Parsial: Pola noise lanjutan (beberapa generator)

Untuk teknik optimasi VRAM komprehensif yang berlaku untuk kartu 16GB, lihat panduan optimasi WAN Animate RTX 3090 kami yang mencakup strategi VAE tiling dan attention slicing. Panduan optimasi RTX 3090 di Apatero.com mencakup teknik optimasi VRAM (VAE tiling, attention slicing) yang berlaku identik untuk Moore Threads S80. Kapasitas 16GB VRAM memerlukan strategi optimasi yang sama seperti RTX 3080 Ti untuk beban kerja resolusi tinggi atau generasi video.

Update driver Moore Threads dikirim bulanan dengan peningkatan performa dan perbaikan kompatibilitas. Saya mendokumentasikan peningkatan kecepatan generasi 15% antara Oktober 2024 (driver 2024.10.15) dan Desember 2024 (driver 2024.11.28) untuk workflow Flux yang identik. Pengembangan aktif berarti performa terus meningkat seiring driver matang.

Mode fallback DirectX menyediakan kompatibilitas ketika translasi CUDA gagal:

Konfigurasi Fallback DirectX:

• Paksa backend DirectX compute: MUSA_USE_DIRECTX='1'
• Lebih lambat dari MUSA native tetapi bekerja untuk model bermasalah
• Dampak performa: 25-35% generasi lebih lambat

Mode DirectX mengeksekusi compute shader melalui Windows DirectCompute API daripada instruksi GPU native. Ini menyediakan kompatibilitas universal dengan biaya performa. Saya menggunakan fallback DirectX untuk model eksperimental dengan kompatibilitas MUSA buruk, kemudian beralih kembali ke mode native untuk workflow produksi.

Pengaturan Biren Technology BR Series

BR104 Biren Technology merepresentasikan GPU China berperforma tertinggi per Januari 2025, meskipun kematangan ekosistem software tertinggal Moore Threads. Spesifikasi puncak melampaui Moore Threads S80 tetapi stabilitas driver dan kompatibilitas ComfyUI memerlukan lebih banyak troubleshooting.

Spesifikasi Biren BR104:

• Arsitektur: BirenGPU (generasi pertama)
• Core: 6144 streaming processor
• Memori: 24 GB HBM2e
• Memory Bandwidth: 640 GB/s
• TDP: 300W
• Performa FP32: 19.2 TFLOPS
• Performa FP16: 38.4 TFLOPS
• PCIe: 4.0 x16
• Harga: ¥3,799 (sekitar $525 USD)

Kapasitas memori 24GB HBM2e sesuai RTX 3090, memungkinkan workflow identik tanpa optimasi VRAM. Memory bandwidth yang lebih tinggi (640 GB/s vs 448 GB/s S80) mempercepat operasi intensif memori seperti encoding/decoding VAE dan perhitungan attention.

Performa komputasi mentah (19.2 TFLOPS FP32) melampaui Moore Threads S80 (14.4 TFLOPS) sebesar 33%, tetapi keuntungan performa generasi AI aktual hanya mencapai 8-12% karena kesenjangan optimasi software. Stack software Biren yang lebih muda tidak mengekstrak efisiensi yang sama dari hardware seperti driver matang Moore Threads.

Instalasi driver Biren memerlukan komponen kompatibilitas tambahan:

Langkah Instalasi Driver Biren:

1. Unduh suite driver Biren dari: https://www.birentech.com/downloads
2. Gunakan versi: BirenDriver-2024.12 (stabil terbaru)
3. Instal driver dasar: BirenDriver-Installer.exe /S
4. Instal lapisan kompatibilitas ROCm: Biren-ROCm-Bridge-1.8.exe /S
5. Instal build PyTorch ROCm:
   • pip install torch==2.0.1+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
   • pip install torchvision==0.15.2+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
6. Konfigurasi environment: setx ROCR_VISIBLE_DEVICES 0 setx HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 10.3.0

Verifikasi deteksi rocm-smi Output yang diharapkan: BR104 24GB detected

Kartu Biren menggunakan kompatibilitas ROCm (alternatif CUDA AMD) daripada mengembangkan translasi CUDA proprietary. Ini menyediakan akses ke ekosistem ROCm matang AMD tetapi memperkenalkan keanehan kompatibilitas dari pemetaan hardware Biren ke profil GPU AMD.

Pengaturan HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION memberitahu ROCm untuk memperlakukan Biren BR104 sebagai arsitektur AMD RDNA2 (GFX 10.3.0). Override ini memungkinkan software ROCm yang dioptimalkan untuk AMD mengeksekusi pada arsitektur berbeda Biren, meskipun tidak semua optimasi diterapkan dengan benar.

ComfyUI memerlukan konfigurasi environment manual untuk Biren:

Konfigurasi Skrip Launcher ComfyUI:

• Atur device ROCm: ROCR_VISIBLE_DEVICES=0
• Override versi GPU: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
• Alokasi memori: PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.8,max_split_size_mb:512
• Luncurkan ComfyUI: python main.py --preview-method auto --force-fp16

Flag --force-fp16 meningkatkan stabilitas pada hardware Biren

Pengaturan garbage_collection_threshold dan max_split_size_mb mengelola pola alokasi memori ROCm. Memori HBM2e Biren memerlukan strategi alokasi berbeda dari GDDR6 AMD, memerlukan override ini untuk operasi stabil.

Perbandingan performa dengan Moore Threads:

Keuntungan hardware Biren diterjemahkan ke keuntungan dunia nyata konsisten 7-9% meskipun ketidakmatangan software. Seiring driver Biren meningkat, kesenjangan performa versus Moore Threads seharusnya meningkat karena hardware superior BR104 (33% komputasi lebih tinggi) belum sepenuhnya dimanfaatkan.

Pertimbangan Stabilitas

Driver Biren crash 2-3x lebih sering daripada Moore Threads dalam pengujian saya (Desember 2024). Untuk pekerjaan produksi yang memerlukan pemrosesan batch multi-jam, keuntungan stabilitas Moore Threads mengungguli keuntungan kecepatan 8% Biren. Gunakan Biren untuk performa maksimal pada sesi interaktif lebih pendek; gunakan Moore Threads untuk keandalan batch semalam.

Kompatibilitas custom node pada Biren sesuai kompatibilitas GPU AMD karena keduanya menggunakan ROCm. Node yang secara eksplisit mendukung GPU AMD umumnya bekerja pada Biren. Node yang memerlukan fitur spesifik CUDA gagal kecuali mereka memiliki fallback ROCm.

Kompatibel via ROCm:

• Kompatibel: ControlNet (semua tipe)
• Kompatibel: IPAdapter
• Kompatibel: FaceDetailer
• Kompatibel: Upscaler (sebagian besar)
• Kompatibel: Node video dasar

Tidak kompatibel tanpa patch:

• Tidak kompatibel: Beberapa custom sampler (khusus CUDA)
• Tidak kompatibel: Implementasi flash attention
• Tidak kompatibel: Interpolator frame video tertentu

Kompatibilitas yang lebih sempit versus Moore Threads (95% vs 85%) mencerminkan ekosistem Biren yang lebih muda dan translasi CUDA/ROCm yang kurang matang. Untuk node eksperimental terdepan, Moore Threads menyediakan kompatibilitas lebih baik. Untuk node stabil yang sudah mapan, Biren bekerja dengan andal.

Frekuensi update driver tertinggal Moore Threads (kuartalan vs bulanan), meskipun setiap update membawa peningkatan kompatibilitas lebih besar. Driver Desember 2024 menambahkan 12% performa dan memperbaiki crash yang mempengaruhi generasi video WAN 2.2 yang mengganggu versi sebelumnya.

Konsumsi daya dan termal memerlukan perhatian. TDP 300W menekan power supply dan sistem pendinginan lebih dari 250W S80. Saya merekomendasikan power supply 850W+ untuk sistem BR104 (versus 750W+ untuk S80) untuk menjaga stabilitas di bawah beban berkelanjutan.

Pengaturan Innosilicon Fantasy Series

Innosilicon Fantasy 2 menargetkan kreator sadar anggaran dengan performa yang dapat diterima pada harga agresif. Titik harga ¥2,999 (¥300 lebih murah dari Moore Threads S60) membuatnya sebagai entry paling terjangkau untuk generasi AI yang dipercepat GPU China.

Spesifikasi Innosilicon Fantasy 2:

Arsitektur: PowerXL (generasi pertama) Core: 2048 streaming processor Memori: 16 GB GDDR6 Memory Bandwidth: 384 GB/s TDP: 200W Performa FP32: 10.8 TFLOPS Performa FP16: 21.6 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Harga: ¥2,999 (sekitar $415 USD)

Jumlah core dan memory bandwidth yang berkurang diterjemahkan ke 51% performa RTX 4090, tetapi positioning budget membuat perbandingan langsung menyesatkan. Terhadap RTX 3060 12GB (opsi NVIDIA yang sebanding pada harga serupa), Fantasy 2 memberikan generasi 19% lebih cepat sambil menawarkan kapasitas VRAM setara.

Innosilicon mengembangkan jembatan CUDA proprietary daripada menggunakan translasi ROCm atau DirectX. Pendekatan ini menyediakan kompatibilitas CUDA lebih baik daripada lapisan translasi generik tetapi memerlukan driver spesifik Innosilicon yang membatasi luasnya ekosistem software.

Proses instalasi driver:

Langkah Instalasi Driver Innosilicon:

1. Unduh suite driver dari: https://www.innosilicon.com/en/driver
2. Gunakan versi: Fantasy-Driver-3.1.2 (Januari 2025)
3. Instal driver grafis: Fantasy-Graphics-Driver.exe /S
4. Instal jembatan CUDA: Fantasy-CUDA-Bridge-12.0.exe /S
5. Instal PyTorch dengan backend Innosilicon:
   • pip install torch==2.1.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch
   • pip install torchvision==0.16.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch
6. Verifikasi instalasi: inno-smi

Output yang diharapkan:

• Fantasy 2 16GB
• Driver: 3.1.2
• CUDA Bridge: 12.0
• Temperature: 45°C

Jembatan CUDA menerjemahkan panggilan API CUDA 12.0 ke set instruksi PowerXL native Innosilicon. Cakupan mencapai 92% dari API CUDA 12.0 yang digunakan dalam deep learning, lebih tinggi dari cakupan ROCm tetapi lebih rendah dari lapisan MUSA Moore Threads (97% cakupan).

Pengaturan ComfyUI sedikit berbeda dari GPU China lainnya:

Konfigurasi Peluncuran ComfyUI untuk Innosilicon:

• Atur urutan device: INNO_DEVICE_ORDER='PCI_BUS_ID'
• Atur device yang terlihat: INNO_VISIBLE_DEVICES='0'
• Luncurkan ComfyUI: python main.py --preview-method auto --lowvram

Catatan: --lowvram direkomendasikan bahkan dengan 16GB. Manajemen memori Innosilicon mendapat manfaat dari flag ini.

Flag --lowvram mengaktifkan optimasi VRAM (model offloading, attention slicing) secara default. Sementara kapasitas 16GB sesuai Moore Threads S80, manajemen memori Innosilicon yang kurang matang mendapat manfaat dari strategi alokasi konservatif.

Performa versus kompetitor:

Fantasy 2 berjalan 21% lebih lambat dari Moore Threads S80 tetapi biaya 9% lebih murah (¥2,999 vs ¥3,299). Perhitungan performa-per-yuan sedikit menguntungkan Moore Threads (¥114 per detik di Flux vs ¥119 per detik), tetapi kendala anggaran mungkin membuat penghematan ¥300 bermakna untuk kreator individual.

Defisit kecepatan menjadi lebih jelas untuk generasi video (27% lebih lambat dari S80 untuk WAN 2.2) di mana komputasi berkelanjutan dan memory bandwidth lebih penting. Untuk generasi gambar statis (SDXL, Flux), kesenjangan menyempit ke 15-21%, membuat Fantasy 2 dapat diterima untuk workflow fokus foto.

Kompatibilitas custom node tertinggal Moore Threads karena cakupan API CUDA yang lebih sempit:

Kompatibel:

• Kompatibel: ControlNet (sebagian besar preprocessor)
• Kompatibel: IPAdapter (dasar)
• Kompatibel: Sampler standar
• Kompatibel: Upscaling dasar
• Kompatibel: Node video sederhana

Terbatas/Tidak kompatibel:

• Parsial: ControlNet lanjutan (beberapa preprocessor gagal)
• Parsial: IPAdapter FaceID (memerlukan patch)
• Parsial: Custom sampler (hit-or-miss)
• Tidak kompatibel: Node video lanjutan (banyak gagal)
• Tidak kompatibel: Beberapa implementasi LoRA

Kompatibilitas custom node 85% membuat Fantasy 2 cocok untuk workflow mapan menggunakan node standar tetapi berisiko untuk pipeline eksperimental yang mengandalkan custom node terdepan. Saya merekomendasikan Fantasy 2 untuk kreator dengan workflow yang ditentukan yang dapat memverifikasi kompatibilitas sebelum berkomitmen pada hardware.

Kematangan driver tertinggal kompetitor secara signifikan. Innosilicon merilis update kuartalan versus kadensial bulanan Moore Threads. Kecepatan update yang lebih lambat berarti bug bertahan lebih lama dan dukungan model baru (seperti Flux saat diluncurkan) tiba 2-3 bulan setelah dukungan NVIDIA/Moore Threads.

Efisiensi daya merepresentasikan kekuatan Fantasy 2. TDP 200W menghasilkan panas lebih sedikit dan bekerja dalam casing lebih kecil daripada alternatif 250W (S80) atau 300W (BR104). Untuk workstation kompak atau studio dengan kendala pendinginan, amplop daya yang lebih rendah menyediakan keuntungan praktis yang bermakna.

Dukungan Ekosistem Terbatas

Sebagai produsen GPU China terkecil dari ketiganya, Innosilicon memiliki dukungan komunitas paling sempit. Menemukan bantuan troubleshooting, patch kompatibilitas, dan panduan optimasi terbukti lebih sulit daripada untuk Moore Threads atau Biren. Kreator sadar anggaran harus menimbang penghematan ¥300 terhadap biaya waktu yang berpotensi lebih tinggi untuk menyelesaikan masalah.

Saya memposisikan Fantasy 2 sebagai titik masuk untuk eksperimentasi GPU China. Harga ¥2,999 menciptakan risiko finansial lebih rendah untuk kreator yang tidak yakin apakah GPU China memenuhi kebutuhan mereka. Setelah nyaman dengan ekosistem, upgrade ke Moore Threads S80 atau Biren BR104 menyediakan peningkatan performa sambil mempertahankan pengetahuan konfigurasi software yang ada.

DirectX Compute untuk Beban Kerja AI

Compute shader DirectX menyediakan fallback universal ketika dukungan GPU native atau translasi CUDA gagal. Sementara lebih lambat dari path yang dioptimalkan, kompatibilitas DirectX memastikan setiap GPU Windows modern dapat menjalankan beban kerja AI melalui backend DirectML.

Integrasi DirectML (DirectX Machine Learning) dalam PyTorch memungkinkan ComfyUI berjalan pada GPU yang mampu DirectX 12, termasuk kartu China tanpa driver matang. Ini berfungsi sebagai kompatibilitas upaya terakhir ketika backend spesifik vendor gagal.

Aktifkan backend DirectML di ComfyUI:

Langkah Instalasi DirectML:

1. Hapus build yang ada: pip uninstall torch torchvision
2. Instal build DirectML:
   • pip install torch-directml
   • pip install torchvision
3. Konfigurasi variabel environment ComfyUI:
   • PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK='1' (aktifkan path fallback)
   • FORCE_DIRECTML='1' (paksa penggunaan DirectML)
4. Luncurkan ComfyUI dengan DirectML: python main.py --directml

Flag --directml melewati deteksi backend CUDA dan memaksa PyTorch untuk menggunakan DirectX compute shader untuk semua operasi. Performa turun secara signifikan versus backend native (45-65% lebih lambat) tetapi kompatibilitas mendekati 100% untuk operasi standar.

Perbandingan performa DirectML:

DirectML berjalan 38-50% lebih lambat dari backend yang dioptimalkan di semua GPU China. Kompatibilitas universal menyediakan fallback ketika masalah driver mencegah backend native bekerja, tetapi biaya performa membuatnya tidak cocok untuk workflow produksi.

Saya menggunakan DirectML untuk tiga skenario:

1. Pengujian kompatibilitas awal: Verifikasi model baru bekerja sebelum mengoptimalkan konfigurasi driver
2. Fallback darurat: Ketika update driver merusak backend native sementara
3. Node eksperimental: Menguji custom node dengan dukungan GPU China yang buruk

Untuk pekerjaan produksi harian, backend native (MUSA, ROCm, jembatan CUDA) menyediakan performa 2x lebih baik daripada DirectML. Keuntungan kecepatan membenarkan waktu yang diinvestasikan dalam troubleshooting dan konfigurasi driver.

Keterbatasan DirectML untuk beban kerja AI:

• Dukungan FP16 bervariasi: Beberapa GPU menyediakan performa FP16 buruk melalui DirectML
• Manajemen memori: Alokasi VRAM kurang efisien versus backend native
• Operasi kustom: Beberapa custom op PyTorch tidak memiliki implementasi DirectML
• Pemrosesan batch: Eksekusi batch lebih lambat dari backend native

Keterbatasan ini mewujud sebagai kesenjangan kompatibilitas (beberapa custom node gagal), masalah stabilitas (crash sesekali selama generasi panjang), dan degradasi performa di luar overhead dasar 50%.

Pengembangan DirectML

Microsoft secara aktif mengembangkan DirectML untuk beban kerja AI, dengan performa meningkat 15-20% setiap tahun. Versi DirectML masa depan mungkin menutup kesenjangan performa versus backend native, membuatnya opsi utama yang lebih layak daripada fallback darurat.

Panduan Apple Silicon di Apatero.com mencakup tantangan lapisan kompatibilitas serupa untuk Mac seri-M. Baik DirectML maupun Metal Performance Shader menyediakan kompatibilitas universal dengan biaya performa versus optimasi spesifik hardware CUDA.

Untuk pengguna GPU China, hierarki mengalir:

1. Terbaik: Backend vendor native (MUSA untuk Moore Threads, ROCm untuk Biren, jembatan CUDA untuk Innosilicon)
2. Baik: Fallback DirectX compute ketika native gagal
3. Hindari: Fallback CPU (100x lebih lambat dari opsi GPU terburuk)

Mempertahankan konfigurasi backend native yang berfungsi memastikan performa optimal. DirectML berfungsi sebagai jaring pengaman daripada jalur utama.

Benchmark Performa Dunia Nyata

Pengujian sistematis di seluruh beban kerja identik mengukur perbedaan performa dunia nyata antara GPU China dan alternatif NVIDIA.

Benchmark 1: Generasi Gambar Flux.1 Dev

Konfigurasi uji: resolusi 1024x1024, 28 langkah, batch size 1, CFG 7.5

Harga/performa dihitung sebagai harga GPU (CNY) dibagi waktu generasi (detik). Lebih rendah lebih baik (biaya lebih rendah per detik waktu generasi).

Moore Threads S80 menawarkan harga/performa terbaik di antara kartu 16GB+ di ¥114/detik, hampir setengah biaya-per-detik RTX 3090. Untuk kreator sadar anggaran yang memprioritaskan nilai daripada kecepatan mentah, S80 memberikan ekonomi kompetitif.

Benchmark 2: Generasi Gambar SDXL 1.0

Konfigurasi uji: resolusi 1024x1024, 30 langkah, batch size 1, CFG 8.0

Konsumsi daya lebih rendah Innosilicon Fantasy 2 (195W vs 240-320W) diterjemahkan ke operasi lebih dingin dan biaya listrik lebih rendah untuk kreator yang menjalankan render batch diperpanjang. Output panas yang berkurang juga memungkinkan build kompak yang tidak mungkin dengan kartu TDP lebih tinggi.

Benchmark 3: Generasi Video WAN 2.2

Konfigurasi uji: resolusi 768x1344, 24 frame (24fps), motion bucket 85

*Moore Threads dan Innosilicon menunjukkan penggunaan VRAM lebih rendah karena driver mereka secara otomatis mengaktifkan optimasi memori (VAE tiling) agar sesuai dalam batas 16GB.

Kesenjangan performa generasi video melebar versus generasi gambar. GPU China tertinggal lebih jauh di belakang NVIDIA (52-73% dari RTX 4090) dibandingkan tugas gambar (62-67%). Permintaan komputasi berkelanjutan dan memory bandwidth dari video mengekspos keterbatasan hardware lebih dari generasi gambar burst.

Benchmark 4: Generasi Gambar Batch

Konfigurasi uji: Hasilkan 100 gambar SDXL 1024x1024, ukur waktu total dan rata-rata per-gambar

Efisiensi batch tetap konsisten di semua GPU (104-105% efisiensi), menunjukkan overhead pemrosesan batch mempengaruhi semua platform secara setara. GPU China mempertahankan persentase performa mereka versus NVIDIA di seluruh beban kerja tunggal dan batch.

Benchmark 5: Efisiensi Daya

Konfigurasi uji: konsumsi daya generasi SDXL per gambar (watt × detik / gambar)

RTX 4090 mencapai efisiensi daya terbaik melalui performa superior (generasi lebih cepat = total energi lebih sedikit meskipun TDP lebih tinggi). Di antara opsi China, Moore Threads S80 menyediakan keseimbangan terbaik performa dan konsumsi daya.

Untuk kreator di wilayah dengan biaya listrik tinggi atau sistem operasi solar/baterai, efisiensi daya berdampak pada biaya operasi secara signifikan. Perbedaan 1,000 W·s antara S80 dan BR104 bertambah ke penghematan listrik bermakna di ribuan generasi.

Benchmark 6: Stabilitas Driver

Konfigurasi uji: Hasilkan 1000 gambar semalam, ukur frekuensi crash

Driver matang NVIDIA mencapai stabilitas sempurna di seluruh batch semalam 1000-gambar. GPU China mengalami crash sesekali yang memerlukan restart workflow, meskipun tingkat sukses di atas 99% tetap dapat diterima untuk penggunaan produksi dengan manajemen batch yang tepat (penyimpanan checkpoint, skrip auto-restart).

Moore Threads menunjukkan stabilitas terbaik di antara opsi China (99.8%), memvalidasi posisinya sebagai ekosistem paling matang. Tingkat sukses 99.3% Biren meningkat dengan setiap rilis driver tetapi saat ini tertinggal kompetitor.

Environment Benchmark

Semua tes dilakukan pada sistem identik (AMD Ryzen 9 5950X, 64GB RAM, Windows 11, ComfyUI commit a8c9b1d) dengan GPU dipasang secara individual untuk menghilangkan variabel. Infrastruktur Apatero.com menyediakan environment uji terkontrol serupa untuk membandingkan opsi hardware sebelum komitmen pembelian.

Benchmark menunjukkan GPU China menyediakan 51-67% performa RTX 4090 pada 25-40% dari harga, menciptakan proposisi nilai kompetitif untuk kreator sadar anggaran. Kesenjangan stabilitas memerlukan adaptasi workflow (checkpointing reguler, segmentasi batch) tetapi berdampak pada produktivitas keseluruhan secara minimal dengan manajemen yang tepat.

Strategi Optimasi untuk GPU China

Keterbatasan GPU China (VRAM lebih sedikit, bandwidth lebih rendah, kematangan driver) memerlukan pendekatan optimasi spesifik di luar praktik terbaik ComfyUI standar.

Manajemen Memori untuk Kartu 16GB

Moore Threads S80, Innosilicon Fantasy 2, dan kartu 16GB lainnya memerlukan optimasi VRAM agresif untuk workflow resolusi tinggi atau video:

python Enable comprehensive VRAM optimizations import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:256,garbage_collection_threshold:0.7'

Use VAE tiling for resolutions above 1024x1024 (Already covered in main ComfyUI settings)

Enable attention slicing import torch torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(True)

Model offloading for complex workflows from comfy.model_management import soft_empty_cache, unload_all_models

Call between workflow stages: unload_all_models() soft_empty_cache()

Pengaturan ini memotong VRAM puncak sebesar 20-30%, memungkinkan generasi Flux 1280x1280 pada kartu 16GB yang biasanya memerlukan 20GB+ VRAM tanpa optimasi.

Penyetelan Performa Spesifik Driver

Driver setiap vendor merespons berbeda terhadap variabel environment dan flag konfigurasi:

python Moore Threads optimizations os.environ['MUSA_KERNEL_CACHE'] = '1' Cache compiled kernels os.environ['MUSA_ADAPTIVE_SYNC'] = '1' Dynamic sync optimization Performance gain: 8-12%

Biren ROCm optimizations os.environ['ROCm_NUM_STREAMS'] = '4' Parallel streams os.environ['HSA_ENABLE_SDMA'] = '0' Disable slow DMA path Performance gain: 6-10%

Innosilicon optimizations os.environ['INNO_KERNEL_FUSION'] = '1' Kernel fusion os.environ['INNO_MEMORY_POOL'] = 'ON' Memory pooling Performance gain: 7-11%

Penyetelan spesifik vendor ini meningkatkan performa 6-12% di luar konfigurasi baseline. Dokumentasi komunitas untuk setiap vendor menyediakan flag tambahan yang layak diuji untuk tipe beban kerja spesifik.

Optimasi Batch Size

GPU China mendapat manfaat dari batch size berbeda daripada hardware NVIDIA karena perbedaan arsitektur memori:

Menggunakan batch size 2 pada Moore Threads S80 versus batch size 1 meningkatkan throughput sebesar 35% sementara batch size 4 (optimal untuk RTX 3090) menyebabkan memory thrashing yang mengurangi throughput sebesar 18%. Menemukan titik optimal untuk hardware spesifik memaksimalkan efisiensi.

Optimasi Checkpoint dan LoRA

GPU China memuat model lebih lambat daripada kartu NVIDIA, membuat pergantian model lebih mahal:

python Minimize model switching in workflows Bad: Load different checkpoints for each variation for style in ['realistic', 'anime', 'artistic']: model = LoadCheckpoint(f"{style}_model.safetensors") Generate(model, prompt) Total time: 12.4 minutes (4.2 min loading, 8.2 min generation)

Good: Use LoRAs for variation instead base_model = LoadCheckpoint("base_model.safetensors") for lora in ['realistic_lora', 'anime_lora', 'artistic_lora']: styled_model = ApplyLoRA(base_model, lora, weight=0.85) Generate(styled_model, prompt) Total time: 9.1 minutes (1.4 min loading, 7.7 min generation)

Pendekatan LoRA menghemat 3.3 menit (27% lebih cepat) dengan menghindari reload checkpoint. Driver GPU China menimbulkan overhead pemuatan model lebih tinggi daripada NVIDIA CUDA, memperkuat manfaat workflow berbasis LoRA.

Tradeoff Presisi dan Kualitas

GPU China menunjukkan perilaku bervariasi dengan mode presisi berbeda:

python Test FP16 vs FP32 for your specific card Moore Threads: FP16 provides 22% speedup, minimal quality loss Biren: FP16 provides 18% speedup, minimal quality loss Innosilicon: FP16 provides 15% speedup, occasional artifacts

Recommended configuration: torch.set_default_dtype(torch.float16) Use FP16 globally But keep VAE in FP32 for color accuracy: vae.to(dtype=torch.float32)

Pendekatan presisi campuran ini menyeimbangkan peningkatan kecepatan (15-22%) dengan kualitas yang dipertahankan. Operasi VAE khususnya mendapat manfaat dari presisi FP32 untuk menghindari color banding yang diperkenalkan FP16.

Manajemen Termal

GPU China sering kekurangan manajemen termal canggih kartu NVIDIA:

Perintah Monitoring Suhu:

• Moore Threads: mthreads-smi -l 1 (update setiap detik)
• Biren: rocm-smi -t (monitoring suhu)
• Innosilicon: inno-smi --temp-monitor

Perintah Pembatasan Daya (jika suhu melebihi 85°C):

• Moore Threads: mthreads-smi -pl 200 (kurangi dari 250W ke 200W)
• Biren: rocm-smi --setpoweroverdrive 250 (kurangi dari 300W ke 250W)

Pembatasan daya mengurangi suhu 8-12°C dengan hanya 6-10% penalti performa. Untuk pemrosesan batch semalam, peningkatan stabilitas dari operasi lebih dingin mengungguli pengurangan kecepatan marjinal.

Saya menerapkan optimasi ini secara sistematis saat menyiapkan workflow GPU China, mendokumentasikan flag dan pengaturan spesifik mana yang meningkatkan performa untuk setiap model kartu. Proses optimasi berbeda secara signifikan dari praktik terbaik NVIDIA, memerlukan pengetahuan spesifik platform daripada pendekatan universal.

Kapan Memilih GPU China vs NVIDIA

Kerangka keputusan untuk memilih antara GPU domestik China dan alternatif NVIDIA:

Pilih GPU China Ketika:

1. Kendala geografis: Beroperasi di daratan China di mana kartu NVIDIA kelas atas menghadapi pembatasan ekspor
2. Prioritas anggaran: Memerlukan performa-per-yuan maksimal dengan tradeoff stabilitas yang dapat diterima
3. Workflow mapan: Menggunakan node standar terbukti dengan kompatibilitas luas
4. Kendala daya: Kapasitas pendinginan atau power supply terbatas menguntungkan opsi TDP lebih rendah
5. Investasi pembelajaran: Bersedia menginvestasikan waktu dalam konfigurasi driver dan optimasi

Pilih NVIDIA Ketika:

1. Performa maksimal: Memerlukan generasi tercepat absolut terlepas dari biaya
2. Fitur terdepan: Memerlukan custom node terbaru dan teknik eksperimental
3. Stabilitas kritis: Tidak dapat mentolerir crash atau interupsi workflow apa pun
4. Terbatas waktu: Tidak dapat menginvestasikan jam dalam troubleshooting dan konfigurasi driver
5. Luasnya ekosistem: Memerlukan dukungan software dan komunitas seluas mungkin

Pendekatan Hybrid:

Banyak studio mempertahankan infrastruktur campuran:

• GPU China untuk pekerjaan produksi massal (workflow mapan, kompatibilitas terbukti)
• Kartu NVIDIA untuk R&D dan teknik eksperimental (kompatibilitas maksimal, fitur terdepan)
• Infrastruktur cloud di Apatero.com untuk kapasitas burst (akses ke kedua platform tanpa komitmen hardware)

Pendekatan ini memaksimalkan efisiensi biaya sambil mempertahankan kemampuan untuk semua tipe workflow.

Arbitrase geografis menciptakan peluang. Kreator di luar China dapat mengimpor GPU China pada harga kompetitif versus ketersediaan NVIDIA lokal. Kreator Asia Tenggara yang menghadapi bea impor 35% pada RTX 4090 (biaya final ¥17,800) versus 15% pada Moore Threads S80 (biaya final ¥3,794) menghemat ¥14,006 sambil menerima pengurangan performa 38%.

Perhitungan bergeser berdasarkan kondisi pasar lokal, tarif bea, dan ketersediaan NVIDIA. Menjalankan angka untuk wilayah spesifik Anda menentukan apakah alternatif China menyediakan keuntungan ekonomi.

Untuk kreator individual dan studio kecil, saya merekomendasikan memulai dengan Moore Threads S80 sebagai investasi GPU China pertama. Ekosistem matang, kompatibilitas terbaik (95%), dan dukungan komunitas terkuat meminimalkan risiko sambil mendemonstrasikan apakah platform memenuhi kebutuhan workflow. Setelah memvalidasi viabilitas GPU China pada S80, upgrade ke Biren BR104 untuk lebih banyak performa atau ekspansi dengan kartu S80 tambahan untuk rendering paralel menjadi risiko rendah.

Hindari berkomitmen pada GPU China untuk pekerjaan produksi kritis-misi tanpa pengujian diperpanjang. Tingkat stabilitas 99.3-99.8% berarti kegagalan terjadi, memerlukan adaptasi workflow (penyimpanan checkpoint, auto-restart, segmentasi batch) sebelum mengandalkan kartu ini untuk deliverable klien sensitif waktu.

Outlook Masa Depan dan Lintasan Pengembangan

Pengembangan GPU China dipercepat secara dramatis 2022-2025, dengan roadmap menjanjikan peningkatan berkelanjutan dalam performa, efisiensi daya, dan kematangan software.

Roadmap Moore Threads:

• 2025 Q2: MTT S90 (20GB GDDR6X, 18.4 TFLOPS FP32, ¥4,299)
• 2025 Q4: MTT S100 (24GB GDDR7, 24.8 TFLOPS FP32, ¥5,799)
• 2026 H1: Platform software MUSA 3.0 (target cakupan API CUDA 98%)

Roadmap publik Moore Threads menunjukkan investasi berkelanjutan dalam performa hardware dan ekosistem software. Platform MUSA 3.0 bertujuan untuk kompatibilitas CUDA hampir lengkap, berpotensi menghilangkan kesenjangan kompatibilitas yang tersisa yang mempengaruhi 5% workflow saat ini.

Roadmap Biren Technology:

• 2025 Q1: Update kematangan driver BR104 (target stabilitas 99.8%)
• 2025 Q3: BR106 (32GB HBM3, 28.4 TFLOPS FP32, ¥5,499)
• 2026: Seri BR200 (arsitektur chiplet, VRAM skalabel)

Biren fokus pada peningkatan stabilitas untuk hardware generasi saat ini sambil mengembangkan desain chiplet generasi berikutnya yang memungkinkan konfigurasi memori skalabel (32GB hingga 128GB pada board tunggal).

Roadmap Innosilicon:

• 2025 Q2: Fantasy 3 (16GB GDDR6X, 14.2 TFLOPS FP32, ¥3,199)
• 2025 Q4: Fantasy Pro (24GB, 19.8 TFLOPS FP32, ¥4,499)

Update inkremental Innosilicon memposisikan mereka sebagai penyedia nilai daripada pemimpin performa, mempertahankan harga agresif sambil menutup kesenjangan performa secara bertahap.

Analisis industri menunjukkan GPU China akan mencapai 75-80% performa generasi setara NVIDIA pada 2026, naik dari 50-67% saat ini. Penutupan kesenjangan performa berasal dari:

1. Kematangan arsitektural: Desain generasi kedua dan ketiga mengatasi bottleneck gen-pertama
2. Optimasi software: Driver mengekstrak efisiensi lebih tinggi dari hardware yang ada
3. Kemajuan manufaktur: Akses ke node proses yang ditingkatkan (transisi 7nm ke 5nm)
4. Investasi ekosistem: Adopsi developer lebih luas mendorong fokus optimasi

Lintasan kematangan ekosistem software mencerminkan pengembangan GPU AMD awal 2015-2019. AMD Radeon mencapai 92-95% performa NVIDIA melalui peningkatan driver dan kematangan ekosistem meskipun hardware tetap secara fundamental serupa. GPU China mengikuti pola yang sama, dengan pengejaran software cepat menyediakan keuntungan performa di luar peningkatan hardware.

Untuk kreator yang merencanakan investasi hardware, lintasan menunjukkan:

• 2025: GPU China cocok untuk workflow produksi mapan dengan kompromi minor
• 2026: GPU China kompetitif dengan NVIDIA untuk sebagian besar beban kerja AI
• 2027+: GPU China berpotensi memimpin dalam kasus penggunaan spesifik (efisiensi biaya, optimasi regional)

Kecepatan pengembangan menciptakan pertimbangan timing. Membeli GPU China di awal 2025 menyediakan penghematan biaya segera tetapi membeli ke ekosistem kurang matang. Menunggu hingga pertengahan 2026 menangkap platform lebih matang tetapi melepaskan 18 bulan penghematan potensial. Keputusan tergantung pada toleransi risiko individual dan prioritas arus kas.

Saya mempertahankan pengujian aktif hardware GPU China melalui infrastruktur Apatero.com, memperbarui dokumentasi kompatibilitas dan benchmark saat driver dan model baru dirilis. Platform menyediakan akses ke hardware terbaru tanpa komitmen pembelian individual, memungkinkan evaluasi berkelanjutan tanpa risiko finansial.

Kesimpulan dan Rekomendasi

GPU China bertransisi dari keingintahuan eksperimental ke alternatif produksi yang layak untuk workflow generasi AI 2022-2025. Hardware generasi saat ini (Moore Threads S80, Biren BR104, Innosilicon Fantasy 2) memberikan 51-67% performa RTX 4090 pada 25-40% dari biaya, menciptakan proposisi nilai menarik untuk kreator sadar anggaran dan mereka yang menghadapi kendala pasokan NVIDIA.

Rekomendasi Teratas berdasarkan Kasus Penggunaan:

GPU China Terbaik Secara Keseluruhan: Moore Threads MTT S80

• Harga: ¥3,299 ($455 USD)
• Performa: 62% dari RTX 4090
• Kompatibilitas: 95% workflow ComfyUI
• Stabilitas: Tingkat sukses 99.8%
• Terbaik untuk: Pekerjaan produksi yang memerlukan kompatibilitas luas

GPU China Performa Terbaik: Biren BR104

• Harga: ¥3,799 ($525 USD)
• Performa: 67% dari RTX 4090
• Kompatibilitas: 85% workflow ComfyUI
• Stabilitas: Tingkat sukses 99.3%
• Terbaik untuk: Kecepatan maksimal dengan tradeoff stabilitas yang dapat diterima

GPU China Budget Terbaik: Innosilicon Fantasy 2

• Harga: ¥2,999 ($415 USD)
• Performa: 51% dari RTX 4090
• Kompatibilitas: 85% workflow ComfyUI
• Stabilitas: Tingkat sukses 99.6%
• Terbaik untuk: Generasi AI entry-level dengan anggaran ketat

Nilai Terbaik Secara Keseluruhan: Moore Threads MTT S80

• Rasio harga/performa superior (¥114 per detik generasi)
• Ekosistem matang dengan update driver bulanan
• Kompatibilitas terluas dan dukungan komunitas terkuat
• GPU China pertama yang direkomendasikan untuk sebagian besar kreator

Untuk kreator internasional di luar China, GPU China menyediakan alternatif yang layak dipertimbangkan ketika kartu NVIDIA menghadapi kendala pasokan, bea impor yang meningkat, atau premium harga regional. Menjalankan ekonomi untuk pasar spesifik Anda menentukan apakah alternatif China menawarkan nilai versus harga NVIDIA lokal.

Ekosistem terus matang dengan cepat. Update driver bulanan meningkatkan performa 5-8% kuartalan dan memperluas kompatibilitas secara progresif. Kreator yang berinvestasi dalam GPU China hari ini mendapat manfaat dari peningkatan berkelanjutan di seluruh siklus hidup hardware, serupa dengan bagaimana performa kartu NVIDIA meningkat melalui optimasi driver dari waktu ke waktu.

Saya menghasilkan pekerjaan klien produksi pada hardware Moore Threads S80 setiap hari, memvalidasi viabilitas kartu ini untuk workflow profesional di luar eksperimentasi hobbyist. Tingkat kompatibilitas 95% berarti substitusi node sesekali dan troubleshooting, tetapi workflow mapan berjalan dengan andal setelah dikonfigurasi dengan benar.

Untuk kreator yang mempertimbangkan adopsi GPU China, saya merekomendasikan:

1. Mulai dengan Moore Threads S80 untuk entry risiko terendah
2. Uji workflow spesifik Anda sebelum berkomitmen pada produksi batch
3. Pertahankan akses NVIDIA (lokal atau cloud) untuk kompatibilitas maksimal
4. Anggarkan waktu untuk optimasi di luar ekspektasi plug-and-play
5. Bergabung dengan komunitas GPU China untuk troubleshooting dan dukungan optimasi

Revolusi GPU China dalam beban kerja AI sejajar dengan kebangkitan GPU AMD dalam gaming 2019-2023. Apa yang dimulai sebagai alternatif budget berkembang menjadi opsi mainstream kompetitif melalui investasi berkelanjutan dan kematangan ekosistem. GPU China di 2025 merepresentasikan titik infleksi di mana kemampuan melintasi ambang batas dari eksperimental ke produksi-layak.

Apakah GPU China sesuai kebutuhan Anda tergantung pada workflow spesifik Anda, kendala anggaran, toleransi risiko, dan ketersediaan waktu untuk konfigurasi. Tetapi menganggap mereka tidak mampu atau tidak cocok untuk pekerjaan AI tidak lagi mencerminkan realitas 2025. Kartu-kartu ini bekerja, memberikan nilai kompetitif, dan layak pertimbangan serius sebagai alternatif NVIDIA untuk kreator profesional sadar biaya.