A 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 2025. Alcançar essa meta 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 anos.
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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.
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.
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