Firma AMD osiągnęła 4-krotny wzrost efektywności energetycznej systemów AI względem poziomu z 2024 r., wyprzedzając własny harmonogram zakładający na obecnym etapie 3-krotną poprawę. Jednocześnie firma szacuje, że do 2030 r. dwa racki AMD będą mogły zapewnić taką samą moc obliczeniową jak 570 racków z 2024 r., przy nawet 20-krotnie niższym zużyciu energii oraz 28-krotnie niższej intensywności emisji CO2 związanej z wykorzystaniem energii.
Parametry tego typu stają się szczególnie istotne w kontekście planowanych wielkoskalowych inwestycji w infrastrukturę AI, w tym europejskiej inicjatywy gigafabryk AI. W przypadku takich obiektów kluczowym wyzwaniem jest nie tylko zapewnienie odpowiedniej mocy obliczeniowej, ale również zmaksymalizowanie efektywności obliczeniowej, chłodzenia i wykorzystania przestrzeni.
Osiągnięty przez AMD wskaźnik jest efektem działań obejmujących cały stos technologiczny, od procesorów i akceleratorów, przez pamięć i transfer danych, po oprogramowanie oraz projektowanie kompletnych systemów serwerowych. Osiągnięcie przybliża firmę do realizacji celu zakładającego 20-krotny wzrost efektywności energetycznej systemów rackowych przeznaczonych do trenowania i uruchamiania modeli AI do 2030 r. względem poziomu z 2024 r.
Według prognoz AMD dalszy wzrost efektywności powinien przełożyć się na:
- nawet 20-krotne ograniczenie zużycia energii elektrycznej podczas eksploatacji infrastruktury AI,
- nawet 28-krotne zmniejszenie intensywności emisji CO2 związanej z wykorzystaniem energii,
- możliwość uzyskania 20-krotnie większej wydajności obliczeniowej w przeliczeniu na jednostkę zużywanej energii.
