AMD超越AI能效目标并树立行业新标准

在半导体行业的一项令人瞩目的成就中，AMD宣布已超越其雄心勃勃的30x25能效目标，加速推进AI和高性能计算系统的绿色倡议。这一始于2020年的大胆目标旨在五年内将能效提升30倍，最终实现了令人瞩目的38倍改进——而且还提前完成了目标。随着行业面临AI工作负载日益增长的需求，AMD的最新成就不仅彰显了公司的技术实力，更体现了其在加速计算领域推动可持续解决方案的承诺。

AMD的能效整体策略

在与AMD首席技术官Mark Papermaster的简短交流中，我深入了解了公司如何为AI数据中心实现更绿色的环保足迹。Papermaster将公司的成功归功于芯片设计和系统架构的全面整体方法。"能效不是来自技术的单一方面，"Papermaster在我们的会议中解释道，"这不仅仅关乎硅片、芯粒，甚至软件。而是所有这些元素的结合——架构、设计、封装、软件，甚至数据中心基础设施——共同实现真正的规模化效率。"

这种集成方法在AMD MI300加速器的设计中得到了充分体现，在3D堆叠和芯片互连方面实现了关键进展。特别是后者，在提升GPU性能功耗比指标方面发挥了关键作用。正如Papermaster强调的，"当你垂直堆叠芯片时，与传统的横向设计方法相比，能效可以提升多达20倍。"

展望未来，AMD下一代芯片——昨天刚刚发布的AMD MI350系列——有望进一步突破极限。这些采用3nm GPU芯粒和新矩阵数学格式的尖端芯片，预计在上一代基础上将能效再提升35倍，使AMD能够更好地与英伟达最强大的Blackwell GPU和系统竞争。

超越AMD的30x25目标并设定标杆

尽管如此，虽然38倍能效提升是一个里程碑，但这并不是AMD的终点。正如AMD高级副总裁Samuel Naffziger在最近的公司发布中分享的，AMD已经将注意力转向下一个雄心勃勃的目标：到2030年实现机架级能效20倍改进。"到2030年实现机架级20倍目标反映了下一个前沿，不仅专注于芯片，还包括更智能、更高效的系统，从硅片到完整机架集成，以解决数据中心级别的电力需求，"Naffziger解释道。AMD已经证明节点级效率提升可以带来变革，但随着AI工作负载的扩展，最重要的影响将在系统层面。到2030年，AMD旨在为整个AI系统机架实现20倍能效改进。

此外，Papermaster解释说，这些效率目标是"AMD收购ZT Systems的动机之一，这样AMD现在拥有1000名机架设计工程师来帮助我们优化，最小化连接长度，尽可能提供能效提升点。"

这一以2024年为基准设定的新目标，标志着AMD对AI能效看法的重大转变。公司不再纯粹关注单个芯片性能，而是着眼于完整系统优化——从CPU和GPU到网络、内存和存储。这是另一个崇高目标，但在谷歌、AWS和Azure等超大规模服务商积极探索核电站为其饥渴数据中心供电的时代，这也是地球的必要目标。

对AI生态系统的影响及超越硬件的范围

这一到2030年实现20倍改进的新目标潜在影响巨大。根据AMD的预测，这一飞跃可以将典型AI机架的运营用电量减少95%以上，并将模型训练的碳排放从约3000公吨二氧化碳削减至仅100公吨。这些改进还承诺在运营效率方面实现巨大提升，有可能将275个机架整合为仅一个充分利用的机架。

此外，AMD的20x30愿景不仅限于硬件。虽然其能效目标主要关注硅片和系统设计，但公司承认软件也将发挥重要作用。随着软件开发者继续通过更高效的算法和更低精度、量化方法进行创新，到2030年整体AI效率可能提升多达100倍。

对AMD而言，这将通过与更广泛生态系统的合作新机遇来推动。通过其开源软件倡议，如ROCm（Radeon开放计算平台）软件栈，以及与OpenAI等AI创新者的密切合作，AMD正致力于将自己定位为可持续AI解决方案的关键推动者。

可持续性、效率和TCO优势的统一

随着AMD凭借30x25倡议的成功结束一个章节，公司已经为下一个重大效率挑战搭建舞台。将目标锁定在到2030年实现机架级20倍改进的目标上，公司正试图突破AI能效可能性的极限。"也要考虑总拥有成本方程。这关乎产品收费多少以及占用多少机房空间。还有功耗是多少？因为我必须为电力付费。这些都是TCO的要素。所以这种能效直接影响我们所有客户的购买考虑，"Papermaster指出。

无论如何，在这个AI加速一切的新时代，每一瓦特都至关重要，AMD显然致力于同时推动性能和能效。这些努力和目标可能有助于塑造行业如何负责任和可持续地扩展AI的未来。