在半導體行業的一項令人矚目的成就中，AMD宣布已超越其雄心勃勃的30x25能效目標，加速推進AI和高性能計算系統的綠色倡議。這一始于2020年的大膽目標旨在五年內將能效提升30倍，最終實現了令人矚目的38倍改進——而且還提前完成了目標。隨著行業面臨AI工作負載日益增長的需求，AMD的最新成就不僅彰顯了公司的技術實力，更體現了其在加速計算領域推動可持續解決方案的承諾。

AMD的能效整體策略

在與AMD首席技術官Mark Papermaster的簡短交流中，我深入了解了公司如何為AI數據中心實現更綠色的環保足跡。Papermaster將公司的成功歸功于芯片設計和系統架構的全面整體方法。"能效不是來自技術的單一方面，"Papermaster在我們的會議中解釋道，"這不僅僅關乎硅片、芯粒，甚至軟件。而是所有這些元素的結合——架構、設計、封裝、軟件，甚至數據中心基礎設施——共同實現真正的規模化效率。"

這種集成方法在AMD MI300加速器的設計中得到了充分體現，在3D堆疊和芯片互連方面實現了關鍵進展。特別是后者，在提升GPU性能功耗比指標方面發揮了關鍵作用。正如Papermaster強調的，"當你垂直堆疊芯片時，與傳統的橫向設計方法相比，能效可以提升多達20倍。"

展望未來，AMD下一代芯片——昨天剛剛發布的AMD MI350系列——有望進一步突破極限。這些采用3nm GPU芯粒和新矩陣數學格式的尖端芯片，預計在上一代基礎上將能效再提升35倍，使AMD能夠更好地與英偉達最強大的Blackwell GPU和系統競爭。

超越AMD的30x25目標并設定標桿

盡管如此，雖然38倍能效提升是一個里程碑，但這并不是AMD的終點。正如AMD高級副總裁Samuel Naffziger在最近的公司發布中分享的，AMD已經將注意力轉向下一個雄心勃勃的目標：到2030年實現機架級能效20倍改進。"到2030年實現機架級20倍目標反映了下一個前沿，不僅專注于芯片，還包括更智能、更高效的系統，從硅片到完整機架集成，以解決數據中心級別的電力需求，"Naffziger解釋道。AMD已經證明節點級效率提升可以帶來變革，但隨著AI工作負載的擴展，最重要的影響將在系統層面。到2030年，AMD旨在為整個AI系統機架實現20倍能效改進。

此外，Papermaster解釋說，這些效率目標是"AMD收購ZT Systems的動機之一，這樣AMD現在擁有1000名機架設計工程師來幫助我們優化，最小化連接長度，盡可能提供能效提升點。"

這一以2024年為基準設定的新目標，標志著AMD對AI能效看法的重大轉變。公司不再純粹關注單個芯片性能，而是著眼于完整系統優化——從CPU和GPU到網絡、內存和存儲。這是另一個崇高目標，但在谷歌、AWS和Azure等超大規模服務商積極探索核電站為其饑渴數據中心供電的時代，這也是地球的必要目標。

對AI生態系統的影響及超越硬件的范圍

這一到2030年實現20倍改進的新目標潛在影響巨大。根據AMD的預測，這一飛躍可以將典型AI機架的運營用電量減少95%以上，并將模型訓練的碳排放從約3000公噸二氧化碳削減至僅100公噸。這些改進還承諾在運營效率方面實現巨大提升，有可能將275個機架整合為僅一個充分利用的機架。

此外，AMD的20x30愿景不僅限于硬件。雖然其能效目標主要關注硅片和系統設計，但公司承認軟件也將發揮重要作用。隨著軟件開發者繼續通過更高效的算法和更低精度、量化方法進行創新，到2030年整體AI效率可能提升多達100倍。

對AMD而言，這將通過與更廣泛生態系統的合作新機遇來推動。通過其開源軟件倡議，如ROCm（Radeon開放計算平臺）軟件棧，以及與OpenAI等AI創新者的密切合作，AMD正致力于將自己定位為可持續AI解決方案的關鍵推動者。

可持續性、效率和TCO優勢的統一

隨著AMD憑借30x25倡議的成功結束一個章節，公司已經為下一個重大效率挑戰搭建舞臺。將目標鎖定在到2030年實現機架級20倍改進的目標上，公司正試圖突破AI能效可能性的極限。"也要考慮總擁有成本方程。這關乎產品收費多少以及占用多少機房空間。還有功耗是多少？因為我必須為電力付費。這些都是TCO的要素。所以這種能效直接影響我們所有客戶的購買考慮，"Papermaster指出。

無論如何，在這個AI加速一切的新時代，每一瓦特都至關重要，AMD顯然致力于同時推動性能和能效。這些努力和目標可能有助于塑造行業如何負責任和可持續地擴展AI的未來。