AMD: 30 kartų padidinti skaičiavimo efektyvumą yra gerai, bet kaip dėl 100 kartų?

„Goldman Sachs“ apskaičiavo, kad iki 2030 m. duomenų centrų energijos poreikis išaugs 160 proc. Tai didžiulė problema JAV ir Europai, kuriose vidutinis regioninių elektros tinklų amžius yra atitinkamai 50 ir 40 metų.

AMD generalinė direktorė Lisa Su konferencijoje „ITF World 2024“ aptarė ankstesnius laimėjimus ir ateities planus didinti skaičiavimo efektyvumą. Dar 2014 m. AMD įsipareigojo iki 2020 m. savo mobiliuosius procesorius padaryti 25 proc. efektyvesnius (25×20). Šį tikslą jie viršijo ir pasiekė 31,7 % efektyvumą.

2021 m. AMD pamatė, kad ant sienos yra užrašas apie eksponentiškai augančias dirbtinio intelekto darbo apkrovas ir energijos reikalavimus, reikalingus šioms sudėtingoms sistemoms valdyti. Siekdama padėti sumažinti energijos poreikį, AMD nustatė 30×25 skaičiavimo efektyvumo tikslą, sutelkdama dėmesį į kelias pagrindines sritis.

Pradedama nuo techprocesų ir pakuotės tobulinimo, kurie yra pagrindiniai CPU/GPU gamybos elementai. Naudojant 3 nm „Gate-All-Around“ (GAA) tranzistorius, kurie yra FinFET 3D tranzistorių evoliucija, bus pagerintas energijos vartojimo efektyvumas ir našumas vienam vatui. Be to, nuolat tobulinami pakavimo būdai (pvz., mikroschemos, 3D sukrovimas) suteikia AMD lankstumo keičiant įvairius komponentus į vieną paketą.

Kita dėmesio sritis – dirbtinio intelekto optimizuotos spartinančiosios aparatinės įrangos architektūros. Jos vadinamos neuroninio apdorojimo blokais (NPU), kurie jau ne vienerius metus naudojami mobiliuosiuose SoC, pavyzdžiui, „Snapdragon 8 Gen“ serijoje. Šių metų pradžioje AMD išleido „Ryzen 8700G“, kuris buvo pirmasis stalinių kompiuterių procesorius su integruotu dirbtinio intelekto varikliu. Ši speciali techninė įranga leidžia procesoriui perleisti DI skaičiavimams imlias užduotis NPU, taip padidinant efektyvumą ir sumažinant energijos suvartojimą.

Paskutiniai šio 30×25 tikslo ramsčiai yra sistemos lygmens derinimas ir programinės ir aparatinės įrangos bendras projektavimas. Sistemos lygmens derinimas – tai dar viena pažangiosios pakuotės iniciatyvos kryptis, kurioje daugiausia dėmesio skiriama energijos, reikalingos duomenims fiziškai perkelti šiuose kompiuterių klasteriuose, mažinimui. Programinės ir aparatinės įrangos bendro projektavimo tikslas – patobulinti dirbtinio intelekto algoritmus, kad jie efektyviau veiktų su naujos kartos NPU.

Lisa Su yra įsitikinusi, kad AMD yra pakeliui į 30×25 tikslą, tačiau mato kelią, kaip iki 2027 m. pasiekti 100x pagerėjimą. AMD ir kiti pramonės lyderiai prisideda prie to, kad būtų patenkinti galios poreikiai, reikalingi mūsų gyvenimui su dirbtiniu intelektu šioje naujoje kompiuterijos eroje.