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AMD宣布用於AI訓練與高效能運算應用的處理器能源效率將於2025年提升30倍,高效能AMD EPYC CPU與AMD Instinct加速器致力於為人工智慧訓練與超級運算應用帶來前所未有的能源效率提升
(本資訊由廠商提供,不代表PCDIY!立場) 2021-10-02 10:09:51
AMD(NASDAQ:AMD)宣布在2025年之前,將在加速運算節點上執行人工智慧(AI)訓練與高效能運算(HPC)應用的AMD EPYC CPU與AMD Instinct加速器的能源效率提升30倍。為實現此遠大目標,AMD運算節點能源效率的提升速度必須比過去5年整個產業的提升速度快2.5倍。
加速運算節點是全球最強大且最先進的運算系統,旨在執行科學研究以及大規模超級電腦模擬,為科學家提供強大運算力,並在材料科學、氣象預測、基因組學、新藥開發以及替代能源等各領域實現突破。此外,加速節點也用在訓練AI類神經網路,這類系統目前用來執行包括語音辨識、語言翻譯、專家推薦系統,將用於未來十年各種新興應用。30倍的提升目標將在2025年節省數十億個千瓦小時的電力,並在未來5年使這些系統執行單次運算所需的電力大幅減少97%。
AMD執行副總裁暨技術長Mark Papermaster表示,提升處理器能源效率是AMD在產品設計上的長期優先要務,如今我們為搭載AMD高效能CPU與加速器且應用於AI訓練與高效能運算部署的現代運算節點立下一項新目標。AMD專注於將重心放在這些重要領域並重視領先企業應提升環境管理方面的價值主張,AMD的30倍目標相比業界過去5年在這些領域的能源效率表現高出150%。
Intersect360 Research執行長Addison Snell表示,隨著運算全面從邊緣布局至核心再到雲端,AMD為其處理器立下遠大的能源效率目標,這次更瞄準AI與高效能運算應用的加速運算。隨著摩爾定律的演進,過去產生的推進效益將會逐漸減緩,未來的進步勢必會更加困難。在5年內提升30倍的能源效率將會是重大的技術成就,不僅展現AMD技術的實力,更突顯AMD致力投入環境永續發展的決心。
提升加速運算應用的能源效率是AMD新目標的一部分,該項環境保護、社會責任、公司治理(ESG)的目標涵蓋營運、供應鏈以及產品。在超過25年的時間,AMD持續公開發布其環境管理與績效報告。由於近期在產品能源效率的成就,AMD獲得提名榮登《財富》雜誌2021年「改變世界」排行榜,以表彰公司為解決社會需求所做出的傑出努力。
Koomey Analytics總裁Jonathan Koomey博士表示,AMD為用於AI訓練與高效能運算的加速運算節點所設定的能源效率目標充分反映了現代工作負載、具代表性的操作行為以及精準的基準評效方法。
加速運算節點是全球最強大且最先進的運算系統,旨在執行科學研究以及大規模超級電腦模擬,為科學家提供強大運算力,並在材料科學、氣象預測、基因組學、新藥開發以及替代能源等各領域實現突破。此外,加速節點也用在訓練AI類神經網路,這類系統目前用來執行包括語音辨識、語言翻譯、專家推薦系統,將用於未來十年各種新興應用。30倍的提升目標將在2025年節省數十億個千瓦小時的電力,並在未來5年使這些系統執行單次運算所需的電力大幅減少97%。
AMD執行副總裁暨技術長Mark Papermaster表示,提升處理器能源效率是AMD在產品設計上的長期優先要務,如今我們為搭載AMD高效能CPU與加速器且應用於AI訓練與高效能運算部署的現代運算節點立下一項新目標。AMD專注於將重心放在這些重要領域並重視領先企業應提升環境管理方面的價值主張,AMD的30倍目標相比業界過去5年在這些領域的能源效率表現高出150%。
Intersect360 Research執行長Addison Snell表示,隨著運算全面從邊緣布局至核心再到雲端,AMD為其處理器立下遠大的能源效率目標,這次更瞄準AI與高效能運算應用的加速運算。隨著摩爾定律的演進,過去產生的推進效益將會逐漸減緩,未來的進步勢必會更加困難。在5年內提升30倍的能源效率將會是重大的技術成就,不僅展現AMD技術的實力,更突顯AMD致力投入環境永續發展的決心。
提升加速運算應用的能源效率是AMD新目標的一部分,該項環境保護、社會責任、公司治理(ESG)的目標涵蓋營運、供應鏈以及產品。在超過25年的時間,AMD持續公開發布其環境管理與績效報告。由於近期在產品能源效率的成就,AMD獲得提名榮登《財富》雜誌2021年「改變世界」排行榜,以表彰公司為解決社會需求所做出的傑出努力。
提升能源效率方法
除了運算節點的每瓦效能測量,為了讓目標針對全球能源使用狀況作出改善,AMD採用特定領域資料中心能源使用效率(PUE)的標準,並將設備使用率列入考量。能源消耗基準使用與2015至2020年相同的產業能源單次營運改進率,外推至2025年。2020至2025年間,每個領域的單次營運能源改進衡量標準是由全球預測量乘以每個運算領域的典型用電量(TEC)進行加權,以得出一個有意義的全球實際能源使用改進指標。Koomey Analytics總裁Jonathan Koomey博士表示,AMD為用於AI訓練與高效能運算的加速運算節點所設定的能源效率目標充分反映了現代工作負載、具代表性的操作行為以及精準的基準評效方法。
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