AMD は、2030 年までに 20 倍の効率向上を達成するという大胆な目標を掲げ、ラックスケール AI クラスターのエネルギー効率を向上させるというミッションに着手しました。この取り組みは、計算リソースの需要が高まり続ける中で、AI 計算をよりスケーラブルで環境的に持続可能なものにすることを目指しています。
AMDのAIにおけるエネルギー効率への取り組み
[プレスリリース]：AMDにとって、エネルギー効率は長年にわたり設計哲学と製品ロードマップに影響を与えてきた基本原則です。過去10年間、私たちは製品のエネルギー性能を向上させるために、野心的な目標を設定し、それを達成してきました。本日、30×25の目標を達成したことを誇りに思うとともに、今後数年間に向けた新たな目標も設定しました。
先日開催された「Advancing AI」カンファレンスにおいて、AMDは2021年に設定された「30×25」の目標を達成しただけでなく、それを上回ったことを発表しました。この目標は、2020年から2025年の間にAIトレーニングと高性能コンピューティングノードのエネルギー効率を30倍向上させることを目指したものでした。このマイルストーンを達成することは大きな成果ですが、私たちの取り組みはここで終わりません。
人工知能（AI）が拡大・進化を続けるにつれ、包括的なエンドツーエンドのAIシステム設計の必要性がますます高まっています。エネルギー効率の高い設計におけるリーダーシップを維持するため、私たちは大胆な新たな目標を設定しました。それは、AIの学習と推論におけるラックスケールのエネルギー効率を20倍に向上させることです。2024年を基準として、2030年までに達成することを目指します。
AI効率の新たな基準を定義する
AIワークロードの増加と需要の絶え間ない高まりにより、ノードレベルの効率性向上だけでは不十分であることは明らかです。効率性における最大の進歩は、システムレベルで達成可能であり、これが2030年目標の中核を成しています。
私たちは、2030年までにAIの学習と推論におけるラックスケールのエネルギー効率を20倍向上させるという野心的な目標を、自信を持って達成できると考えています。これは、2018年から2025年にかけて業界全体で予測される改善率の約3倍を上回ることになります。この目標には、CPU、GPU、メモリ、ネットワーク、ストレージなど、ラック全体にわたるワット当たり性能の向上と、ハードウェアとソフトウェアの相乗効果を生み出す設計が含まれます。これは、拡張性と持続可能性に優れたデータセンター運用を目指す、包括的なエンドツーエンドのAI戦略によって実現される進化です。
効率性向上による実世界への影響
ラックスケールの効率を20倍向上させ、従来の業界平均の約3倍の加速率を達成することは、計り知れない効果をもたらすでしょう。2025年に予測される代表的なAIモデルの学習を基準とすると、次のようなメリットが期待されます。
- 275 台を超えるラックを、完全に使用されているラック 1 台未満に統合します。
- 運用時の電力消費量を95%以上も大幅に削減。
- モデルのトレーニング中、炭素排出量が約 3, 000 メトリック トンからわずか 100 メトリック トンの CO2 相当に減少します。
AMDは、パフォーマンスレベルの向上だけでなく、エネルギー効率を優先する上での可能性を再構築するこれらの機会を追求できることを大変嬉しく思っています。目標達成に向けて前進する中で、私たちの進歩と、これらの改善がエコシステム全体にもたらすプラスの影響について、ステークホルダーの皆様に随時お知らせしていきます。
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