AMD melhora a eficiência da computação de IA e reduz o consumo de energia em 97% em comparação com sistemas de cinco anos

A AMD embarcou em uma missão para aumentar a eficiência energética de clusters de IA em escala de rack, com a ousada ambição de atingir uma melhoria de eficiência de 20 vezes até o ano de 2030. Esta iniciativa visa tornar as computações de IA mais escaláveis e ambientalmente sustentáveis à medida que a demanda por recursos computacionais continua a crescer.

Compromisso da AMD com a eficiência energética em IA

[ Comunicado à Imprensa ]: Para a AMD, a eficiência energética é um princípio fundamental que influencia nossa filosofia de design e nosso roteiro de produtos há anos. Na última década, definimos e alcançamos metas ambiciosas, anunciadas publicamente, para aumentar o desempenho energético de nossos produtos. Hoje, anunciamos com orgulho que superamos nossa meta de 30×25, ao mesmo tempo em que definimos uma nova e empolgante meta para os próximos anos.

Durante a recente conferência Advancing AI, revelamos que a AMD não apenas atingiu, mas superou a meta de 30×25 estabelecida em 2021, que visava aumentar a eficiência energética do treinamento de IA e dos nós de computação de alto desempenho em 30 vezes entre 2020 e 2025. Embora atingir esse marco seja uma conquista significativa, nossa jornada não termina aqui.

À medida que a inteligência artificial continua a se expandir e evoluir, a necessidade de projetos completos de sistemas de IA de ponta a ponta torna-se cada vez mais evidente. Para manter nossa liderança em projetos de eficiência energética, estamos estabelecendo uma nova meta audaciosa: um aumento de 20 vezes na eficiência energética em escala de rack para treinamento e inferência de IA, partindo de uma linha de base de 2024 e com previsão de conclusão até 2030.

Definindo um novo padrão para eficiência de IA

Com o crescimento das cargas de trabalho de IA e o aumento incessante da demanda, fica claro que melhorias limitadas à eficiência em nível de nó não serão suficientes. Os maiores avanços em eficiência agora podem ser alcançados em nível de sistema, que está no cerne da nossa meta para 2030.

Estamos confiantes em nossa capacidade de atingir esse ambicioso aumento de 20 vezes na eficiência energética em escala de rack para treinamento e inferência de IA até 2030, o que deve superar em quase três vezes as melhorias projetadas para o setor entre 2018 e 2025. Essa meta abrange melhorias de desempenho por watt em todo o rack, incluindo CPUs, GPUs, memória, rede, armazenamento e o design sinérgico de hardware e software — uma evolução possibilitada por nossa estratégia abrangente de IA de ponta a ponta, voltada para operações de data center escaláveis e sustentáveis.

Impacto no mundo real da eficiência aprimorada

Alcançar um aumento de 20 vezes na eficiência em escala de rack, a uma taxa de aceleração quase três vezes superior à média anterior do setor, terá consequências profundas. Usando como referência o treinamento de um modelo representativo de IA projetado para 2025, os benefícios esperados incluem:

Consolidação de racks de mais de 275 para menos de um rack totalmente utilizado.
Uma redução notável no consumo operacional de eletricidade em mais de 95%.
Uma redução nas emissões de carbono de aproximadamente 3.000 toneladas métricas para apenas 100 toneladas métricas de CO2 equivalente durante o treinamento do modelo.

Na AMD, estamos entusiasmados em buscar essas oportunidades não apenas para elevar os níveis de desempenho, mas também para redefinir as possibilidades quando a eficiência energética é prioridade.À medida que avançamos em direção à nossa meta, manteremos nossos stakeholders informados sobre nossos avanços e os impactos positivos que essas melhorias terão em todo o ecossistema.