Lisa Su: A AMD aumentará a eficiência energética dos chips de servidor em 100 vezes no intervalo de 2020 a 2026

A AMD é conhecida por suas conquistas na melhoria da eficiência energética dos sistemas de computação. Anteriormente, estabeleceu uma meta até 2025 para aumentar a eficiência energética das soluções de servidor em 30 vezes em relação ao nível de 2020, mas recentemente a chefe da empresa, Lisa Su, disse que até 2026-2027 essa diferença poderia ser aumentada para 100 vezes .

Fonte da imagem: AMD

A CEO da AMD, Lisa Su, fez as declarações correspondentes no evento ITF World, que foi realizado na Bélgica pela empresa local Imec, especializada em desenvolvimento e pesquisa na área de litografia. O chefe da AMD neste fórum recebeu o prestigiado prêmio da indústria Imec Innovation Award, que foi ganho em anos diferentes pelo fundador da Intel, Gordon Moore, pelo fundador da TSMC, Morris Chang, e pelo cofundador da Microsoft, Bill Gates. Vale ressaltar que a própria Lisa Su não precisou encontrar nada para isso – ela chefiou a empresa AMD após um longo período de trabalho em suas estruturas de contratação.

Lisa Su enfatizou que está confiante na capacidade da AMD de superar suas metas para 2025 de aumentar a eficiência energética dos data centers em 30 vezes em relação aos níveis de 2020. Nos próximos dois anos, a AMD espera aumentar a eficiência energética dos componentes de seus data centers em mais de 100 vezes. A chamada meta 30×25 foi definida pela empresa ainda em 2021. Antes disso, em 2014, adotou o programa 25×20, o que significava melhorar a eficiência energética dos seus próprios processadores móveis em 25 vezes até 2020. Superou por larga margem os objetivos deste programa, conseguindo uma melhoria de 31,7 vezes na eficiência energética dos processadores móveis.

A empresa está pronta para perseguir os objetivos do programa 30×25 de diversas maneiras. O próprio layout do chip permite não só aumentar significativamente a eficiência energética dos centros de informática, mas também reduzir os custos de energia para a produção de componentes. Pelo menos em 2023, devido a isso, a AMD reduziu as emissões de carbono das empresas onde os seus chips foram produzidos numa quantidade comparável ao volume total de emissões em 2022.

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O problema é que a procura de poder computacional à medida que os sistemas de inteligência artificial se desenvolvem rapidamente está a crescer mais rapidamente do que a capacidade da indústria de semicondutores de aumentar o desempenho das soluções computacionais. Agora, a taxa de crescimento da demanda nesta área pode ser 20 vezes maior que a oferta, se usarmos o critério do tamanho dos grandes modelos de linguagem. Além de melhorias no hardware, a otimização do software também precisa ser feita.

Segundo o responsável da AMD, é possível reduzir significativamente o consumo de energia dos centros de informática reduzindo a precisão dos cálculos. Ao desenvolver modelos de linguagem, é possível encontrar um equilíbrio entre a precisão computacional e o consumo de energia que afetaria minimamente a qualidade de operação dos sistemas de inteligência artificial resultantes.

Aumentar o grau de integração dos componentes computacionais também ajuda a reduzir os custos de energia, pois quanto mais curta a interface, menores serão os custos de energia para transmissão de informações. Neste sentido, a integração de memória do tipo HBM nas proximidades das unidades de computação aceleradoras permite aumentar a eficiência energética.

Para obter os melhores resultados, como explica Lisa Su, especialistas de diferentes setores e empresas de diferentes áreas precisam colaborar da forma mais aberta possível. Isto acontecerá inevitavelmente, pois é difícil para as empresas progredirem sozinhas no ambiente atual.

Lisa Su não escondeu a influência de processos tecnológicos avançados no aumento da eficiência energética dos chips. A AMD usará a tecnologia de processo de 3 nm para produzir seus produtos em combinação com a estrutura do transistor GAA. Ao mesmo tempo, atenção suficiente deve ser dada ao desenvolvimento de interfaces mais eficientes, bem como métodos de layout de chips.