AMD setzt auf Energieeffizienz
KI mit signifikant weniger Hardware betreiben
Das Wachstum in den Bereichen Künstliche Intelligenz und datenintensiven Anwendungen sorgt für einen drastisch steigenden Energieverbrauch. Dies erfordert ein Umdenken in der Technikbranche, um energieeffiziente Lösungen in den Vordergrund zu stellen.
Untersuchungen der Internationalen Energieagentur (IEA) gehen davon aus, dass sich der Strombedarf von Rechenzentren aufgrund der steigenden Nachfrage nach Rechenleistung weltweit bis zum Jahr 2030 auf rund 945 Terawattstunden (TWh) mehr als verdoppeln wird. Dies hat einen größeren CO2-Fußabdruck, veränderte Muster der Stromnachfrage und eine beschleunigte Erschöpfung der natürlichen Ressourcen zur Folge.
Aus diesem Grund will der Chiphersteller AMD auch weiterhin die Energieeffizienz als ein zentrales Designprinzip in seine Roadmap und Produktstrategie einbeziehen. Konkretes Beispiel sei das langfristige 30x25-Ziel von AMD aus dem Jahr 2021, die Energieeffizienz von KI-Trainings- und High-Performance-Computing (HPC)-Knoten von 2020 bis 2025 um das 30-fache zu verbessern.
Dieses ehrgeizige Ziel wurde nicht nur mit einer 38-fachen Steigerung übertroffen, sondern habe auch dazu geführt, dass AMD sich zu einem weiteren anspruchsvollen Ziel verpflichtet: eine 20-fache Verbesserung der Energieeffizienz von KI-Trainings- und Inferenzknoten bis 2030 (Basisjahr 2024). Ein Teil dieser Verpflichtung besteht darin, dass ein typisches KI-Modell, das heute mehr als 275 Racks benötigt, bis 2030 in einem einzigen Rack trainiert werden kann, das 95 Prozent weniger Strom verbraucht als ein Vergleichssystem aus dem Jahr 2024.
AMD will nach eigenem Bekunden mit Hochdruck daran arbeiten, auch dieses Ziel zeitgerecht umzusetzen, um „seine Führungsrolle in Sachen Nachhaltigkeit unter Beweis zu stellen“.
Technische Basis dafür sollen die hauseigenen EPYC-Prozessoren und Instinct Beschleuniger sein. Diese ermöglichen den Unternehmen, in KI zu investieren und gleichzeitig ihren ökologischen Fußabdruck zu minimieren, so das Versprechen. In Kombination mit Software und algorithmischen Fortschritten könnte das neue Ziel eine bis zu 100-fache Verbesserung der Gesamtenergieeffizienz ermöglichen.
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