AMD chce znacząco zwiększyć efektywność obliczeniową data center. "To na potrzeby AI"
- 27.05.2024, godz. 07:45
Prezes Lisa Su z AMD mówi, że firma jest na dobrej drodze, aby znacząco poprawić efektywność obliczeniową centrów danych.
Wysokie zapotrzebowanie na energię dla GenAI i innych LLM-ów przyspiesza potrzebę rozwoju bardziej energooszczędnych systemów. Prezes AMD, Lisa Su, jest przekonana, że firma jest na właściwej ścieżce, aby w ciągu najbliższych lat zwiększyć efektywność energetyczną centrów danych nawet o 100-krotność.
Gdziekolwiek nie spojrzeć, obecnie wszędzie pojawia się jakaś nowa usługa AI, mająca na celu poprawę życia osobistego lub zawodowego. Dla przykładu Google Search teraz integruje swoje AI Gemini do podsumowywania wyników wyszukiwania, ale wiąże się to z dziesięciokrotnym wzrostem zużycia energii w porównaniu do wyszukiwania bez AI. Globalna popularność generatywnej AI przyspieszyła potrzebę szybkiej rozbudowy centrów danych i zapotrzebowania na energię.
Zobacz również:
- Rekordowe udziały rynkowe AMD w Q1/2024
- Nowa generacja systemu cokołów VX dla szaf sterujących Rittal
- Co ma wspólnego Apple z grą Tetris?
Goldman Sachs szacuje, że zapotrzebowanie na energię centrów danych wzrośnie o 160% do 2030 r. Jest to ogromny problem dla krajów takich jak USA i Europa, gdzie średni wiek regionalnych sieci energetycznych wynosi odpowiednio 50 i 40 lat. W 2022 r. centra danych zużyły 3% mocy w USA, a prognozy sugerują, że do 2030 r. wzrośnie to do 8%. "Nie ma sposobu, aby to osiągnąć bez przełomu w energetyce" — mówi Sam Altman, współzałożyciel i CEO OpenAI .
Prezes AMD Lisa Su omówiła na konferencji ITF World 2024 plany dotyczące poprawy efektywności węzłów obliczeniowych. W 2014 r. AMD zobowiązało się, że ich mobilne CPU będą o 25% bardziej efektywne do 2020 roku. Cel ten został przekroczony, osiągając efektywność 31,7%.
W 2021 roku AMD dostrzegło rosnącą ekspansję obciążeń AI i zapotrzebowanie na energię niezbędną do obsługi tych złożonych systemów. Aby złagodzić zapotrzebowanie na energię, AMD ustaliło cel 30x dla efektywności węzłów obliczeniowych, skupiając się na kilku kluczowych obszarach.
AMD chce lepszej efektywności energetycznej
Jak uzyskać lepszą efektywność energetyczną? Zaczyna się od ulepszeń w węźle procesowym i pakowaniu, które są podstawowymi elementami produkcji CPU/GPU. Wykorzystując tranzystory 3nm Gate-All-Around (GAA), czyli ewolucję tranzystorów FinFET 3D, efektywność energetyczna i wydajność na wat będą poprawione. Ponadto ciągłe udoskonalanie technik pakowania (np. chiplety, układanie 3D) daje AMD elastyczność w wymianie różnych komponentów w jednym pakiecie.
Kolejnym obszarem skupienia są zoptymalizowane pod kątem AI przyspieszone architektury sprzętowe. Są znane jako jednostki przetwarzające neurony (NPU), które od lat znajdują się w mobilnych SoC-ach, takich jak seria Snapdragon 8 Gen. Na początku tego roku AMD wydało Ryzen 8700G, który był pierwszym procesorem desktopowym z wbudowanym silnikiem AI. Dedykowany sprzęt pozwala procesorowi CPU przekazywać intensywne obliczeniowo zadania AI do NPU, poprawiając efektywność i obniżając zużycie energii.
Ostatnimi filarami celu 30x jest strojenie na poziomie systemu (ang. system-level tuning) i współprojektowanie oprogramowania i sprzętu (ang. software/hardware co-design). Strojenie na poziomie systemu to kolejna gałąź inicjatywy zaawansowanego pakowania, skoncentrowana na zmniejszeniu energii potrzebnej do fizycznego przemieszczania danych w klastrach komputerowych. Współprojektowanie oprogramowania/sprzętu ma na celu poprawę działania algorytmów AI w pracy z nową generacją NPU.
Lisa Su jest przekonana, że AMD jest na dobrej drodze do osiągnięcia celu 30x, ale widzi ścieżkę do osiągnięcia nawet 100-krotnej poprawy do 2027 r.