AMD anuncia meta ambiciosa para aumentar a eficiência energética dos processadores que executam treinamento de IA e aplicativos de computação de alto desempenho em 30x até 2025

A AMD (NASDAQ: AMD) anuncia a meta de oferecer um aumento de 30x na eficiência energética para CPUs AMD EPYC e aceleradores AMD Instinct em treinamento de Inteligência Artificial (AI) e Computação de Alto Desempenho (HPC) aplicativos em execução em nós de computação acelerados até 2025¹. Alcançar essa meta ambiciosa exigirá que a AMD aumente a eficiência de energia de um nó de computação a uma taxa mais de 2,5 vezes mais rápida do que a melhoria agregada em toda a indústria feita durante os últimos cinco anos².

Nós de computação acelerados são os sistemas de computação mais poderosos e avançados do mundo usados para pesquisas científicas e simulações de supercomputadores em grande escala. Eles fornecem a capacidade de computação usada por cientistas para alcançar avanços em muitos campos, incluindo ciências materiais, previsões climáticas, genômica, descoberta de drogas e energia alternativa. Eles também são essenciais para o treinamento de redes neurais de IA que atualmente são usadas para atividades incluindo reconhecimento de fala, tradução de idiomas e sistemas de recomendação de especialistas, com usos promissores semelhantes na próxima década. A meta de 30x economizaria bilhões de kW/h de eletricidade em 2025, reduzindo a energia necessária para esses sistemas concluírem um único cálculo em 97% em cinco anos.

“Obter ganhos em eficiência energética do processador é uma prioridade de design de longo prazo para a AMD e agora estamos definindo uma nova meta para nós de computação modernos usando nossas CPUs e aceleradores de alto desempenho quando aplicados ao treinamento de IA e implantações de computação de alto desempenho”, disse Mark Papermaster, vice-presidente executivo e CTO da AMD. “Focada nesses segmentos muito importantes e na proposição de valor para empresas líderes melhorarem sua gestão ambiental, a meta de 30x da AMD supera o desempenho de eficiência energética da indústria nessas áreas em 150% em comparação com o período de cinco anos anteriores.”

“Com a computação se tornando onipresente de ponta a ponta à nuvem, a AMD assumiu uma posição ousada na eficiência de energia de seus processadores, desta vez para a computação acelerada para aplicativos de IA e computação de alto desempenho”, disse Addison Snell, CEO da Intersect360 Research. “Ganhos futuros são mais difíceis agora, pois as vantagens históricas que vêm com a Lei de Moore diminuíram muito. Uma melhoria de 30 vezes na eficiência energética em cinco anos será uma conquista técnica impressionante que demonstrará a força da tecnologia AMD e sua ênfase na sustentabilidade ambiental.”

O aumento da eficiência energética para aplicativos de computação acelerada é parte dos novos objetivos da empresa em Meio Ambiente, Social, Governança (ESG), abrangendo suas operações, cadeia de suprimentos e produtos. Por mais de vinte e cinco anos, a AMD tem apresentado relatórios transparentes sobre sua gestão e desempenho ambiental. Por suas recentes conquistas em eficiência energética de produtos, a AMD foi nomeada para a lista Change the World da Fortune em 2020, que reconhece os esforços notáveis das empresas para lidar com as necessidades não atendidas da sociedade.

Metodologia

Além de computar o desempenho do nó/medições de Watt³, para tornar a meta particularmente relevante para o uso de energia em todo o mundo, a AMD usa a eficiência de utilização de energia do datacenter (PUE) específica do segmento com a utilização do equipamento levada em consideração⁴. A linha de base do consumo de energia usa a mesma energia da indústria por taxas de melhoria de operação de 2015-2020, extrapolada para 2025. A medida de energia por melhoria de operação em cada segmento de 2020-2025 é ponderada pelos volumes mundiais projetados multiplicados pelo Consumo de Energia Típico (TEC) de cada segmento de computação para chegar a uma métrica significativa da melhoria real do uso de energia em todo o mundo.

Dr. Jonathan Koomey, presidente da Koomey Analytics, disse “A meta de eficiência energética definida pela AMD para nós de computação acelerados usados para treinamento de IA e computação de alto desempenho reflete totalmente cargas de trabalho modernas, comportamentos operacionais representativos e metodologia de benchmarking precisa”.

Recursos de apoio

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¹ Inclui aceleradores de CPU e GPU de alto desempenho usados para treinamento de IA e computação de alto desempenho em uma configuração hospedada por CPU de 4 aceleradores. Os cálculos de metas são baseados em pontuações de desempenho medidas por métricas de desempenho padrão (HPC: Linpack DGEMM kernel FLOPS com tamanho de matriz 4k. Treinamento de IA: matemática de ponto flutuante focada em treinamento de menor precisão Kernels GEMM como FP16 ou BF16 FLOPS operando em matrizes 4k) dividido pelo consumo de energia avaliado de um nó de computação acelerado representativo, incluindo o host da CPU + memória e 4 aceleradores de GPU.
² Com base nas tendências da indústria de 2015-2020 em ganhos de eficiência energética e consumo de energia do data center em 2025.
³ Os consumos de energia do soquete da CPU e do nó da GPU são baseados em porcentagens de utilização específica do segmento (ativo vs. ocioso) e então multiplicado por PUE para determinar o uso real de energia para cálculo do desempenho por Watt.
⁴ Total de 2.025 CPUs de servidor - 18,8 Mu (IDC - Q1 2021 Tracker), Total de CPUs de HPC - 3,3Mu (Hyperion- Q4 2020 Tracker), Total de 2.025 GPUs de HPC 624k (Hyperion HPC Market Analysis, abril de 21)