AMD-CPUs und -Akzeleratoren sollen Strom sparen Das 30x25 Energie-Effizienz-Ziel von AMD beim Hochleistungsrechnen und im KI-Training

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Künstliche Intelligenz (KI) und Hochleistungscomputer (HPC) verändern die Computerlandschaft massiv und ermöglichen die Auswertung riesiger Datenmengen. Das Ergebnis: hochwertige Analysen, automatisierte Diensten, verbesserte Sicherheit und vieles Weitere. Die Herausforderung: Wir müssen Energie sparen!

Da immer mehr Devices zu „intelligenten Geräten“ werden, die über eingebettete Prozessoren mit Internetanschluss und oft auch über Kameras verfügen, schreitet die Datenexplosion in exponentiellem Tempo voran. KI und High Performance Computing (HPC) ermöglichen die Auswertung dieser unermesslichen Datenmenge. Die Herausforderung liegt allerdings ebenfalls auf der Hand. Der Umfang dieser fortschrittlichen Berechnungen erfordert einen immer höheren Energieverbrauch.

Als einer der führenden Hersteller von Hochleistungsprozessoren für anspruchsvollste Analytik legt AMD bei der Produktentwicklung großen Wert auf Energie-Effizienz. Dazu wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, um dem Energieverbrauch zu optimieren. Dazu gehören die Architektur, Gehäuse, Konnektivität und Software. Der Fokus auf Energie-Effizienz zielt darauf ab, Kosten zu senken, Ressourcen zu schonen und die Auswirkungen auf das Klima zu mindern.

Die Priorität auf Energieeffizienz ist nicht neu. Tatsächlich hat AMD sich bereits 2014 freiwillig das Ziel gesetzt, die typische Energie-Effizienz der mobilen Prozessoren bis 2020 auf das 25-fache zu steigern. Dieses Ziel der „AMD 25x20 Energy Efficiency Initiative“ wurde mit einer 31,7-fachen Verbesserung übertroffen.

Letztes Jahr rief AMD daher ein neues, ein 30x25 Ziel aus: Bis 2025 eine 30-fache Verbesserung der Energie-Effizienz zu erreichen, ausgehend von der Ausgangsbasis von 2020 für die beschleunigten Rechenknoten für Datenzentren.

Diese mit „AMD Epyc“-CPUs und „AMD Instinct“-Beschleunigern ausgestatteten Knoten sind für einige der weltweit am schnellsten wachsenden Rechenanforderungen in den Bereichen KI-Training und HPC-Anwendungen konzipiert. Diese Anwendungen sind für die wissenschaftliche Forschung in den Bereichen Klimaprognosen, Genomik und Arzneimittelentdeckung sowie für das Training von neuronalen KI-Netzen für Spracherkennung, Sprachübersetzung und Empfehlungssysteme für Experten unerlässlich.

AMD Epyc-Prozessoren mit 3D V-Cache

3D-Die-Stacking steigert Cache-Leistung und damit die Performance enorm

Die Rechenanforderungen für diese Anwendungen wachsen exponentiell. AMD geht davon aus, dass es möglich ist, die Energienutzung für diese und andere Anwendungen von beschleunigten Rechenknoten durch architektonische Innovationen zu optimieren.

600 Millionen Baumsetzlinge

AMD und die gesamte Branche haben erkannt, dass Effizienzsteigerungen in Rechenzentren dazu beitragen können, die Treibhausgasemissionen zu reduzieren und die ökologische Nachhaltigkeit zu verbessern. Wenn zum Beispiel alle globalen KI- und HPC-Serverknoten ähnliche Verbesserungen erzielen würden, könnten Prognosen zufolge zwischen 2021 und 2025 bis zu 51 Milliarden Kilowattstunden (kWh) Strom im Vergleich zu Branchentrends eingespart werden. Dies entspricht 6,2 Milliarden Dollar an Stromeinsparungen und dem Kohlenstoffnutzen von 600 Millionen Baumsetzlingen, die zehn Jahre lang gezüchtet werden.

In der Praxis bedeutet das Erreichen des 30-fachen Ziels, dass im Jahr 2025 die Leistung, die von AMD beschleunigten Rechenknoten für eine einzige Berechnung benötigt wird, um 97 Prozent niedriger sein wird als im Jahr 2020. Der Weg dorthin wird nicht einfach sein. Um dieses Ziel zu erreichen, muss die Energie-Effizienz eines beschleunigten Rechenknotens mehr als 2,5 Mal schneller steigen als die branchenweite Verbesserung im Zeitraum 201 bis 2020.

Fortschritt nach einem Jahr

Wie ist der Stand? Zur Mitte des Jahres 2022 ist AMD auf dem besten Weg das 30x25 Ziel zu erreichen. Es wurde eine 6,79-fache Verbesserung der Energie-Effizienz gegenüber dem Basisjahr 2020 erzielen, indem beschleunigte Rechenknoten mit einer Epyc-CPU der dritten Generation und vier AMD Instinct MI250x GPUs verwendet wurden (siehe: Abbildung 2 und 3).

Der Fortschrittsbericht basiert auf einer Messmethodik , die von dem renommierten Forscher und Autor Dr. Jonathan Koomey, der sich mit der Energie-Effizienz von Computern befasst, validiert wurde. Die Berechnung umfasst

• 1. Basisfall-KWh-Nutzungsprognosen für 2025, die mit Koomey Analytics auf der Grundlage verfügbarer Forschungsergebnisse und Daten durchgeführt wurden, die segment-spezifische prognostizierte Einsatzvolumina für 2025 und die Stromverbrauchseffektivität (PUE) von Rechenzentren, einschließlich GPU-HPC- und ML-Installationen, enthalten, und

• 2. AMD CPU-Sockel- und GPU-Knoten-Stromverbrauch unter Einbeziehung segmentspezifischer Nutzungsprozentsätze (aktiv versus Leerlauf) und multipliziert mit PUE,

um den tatsächlichen Gesamtenergieverbrauch für die Berechnung der Leistung pro Watt zu ermitteln.

Wie in der Abbildung zu sehen ist, zeigt die „Industry Trend Rate“ den globalen Energieverbrauch für 2020 bis 2025 auf der Grundlage des gleichen historischen Trends, der in den Daten für 2015 bis 2020 beobachtet wurde. Die AMD-Ziel-Trendlinie zeigt den globalen Energieverbrauch auf der Grundlage der durch das AMD 30x25-Ziel repräsentierten Effizienzsteigerungen mit dem gewünschten Ergebnis eines geringeren Energieverbrauchs. Die orangefarbene AMD-Ist-Trendlinie zeigt den globalen Energieverbrauch auf der Grundlage der bisher gemeldeten Energie-Effizienzgewinne bei AMD-Rechenknoten.

Auch wenn es bis zum Erreichen des 30x25-Ziels noch ein weiter Weg ist, sind die Arbeit der Ingenieure und die bisherigen Ergebnisse ermutigend. AMD wird auch weiterhin jährlich über die Fortschritte berichten.

* Mark Papermaster ist Executive Vice President und Chief Technology Officer bei AMD.

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