Hochleistungsrechnen und KI-Training

AMD verbessert Energieeffizienz von Rechenzentren

9. Mai 2022, 16:00 Uhr | Tobias Schlichtmeier
Servertechnik
© AMD

Ziel von AMD ist es, die Energieeffizienz von beschleunigten Rechenknoten, die aus EPYC-CPUs und Instinct-GPUs bestehen, bis zum Jahr 2025 um das 30-fache zu verbessern – ausgehend von einem Basiswert für 2020. Die Knoten werden zur Ausführung von HPC- und KI-Trainingsanwendungen eingesetzt.

Da immer mehr Geräte zu »intelligenten Geräten« werden, die über eingebettete Prozessoren mit Internetanschluss und oft auch über Kameras verfügen, schreitet die Datenexplosion in exponenziellem Tempo voran. Künstliche Intelligenz (KI) und Hochleistungscomputer (HPC) verändern die Computerlandschaft nachhaltig und ermöglichen die Auswertung dieser riesigen Datenmenge. Das Ergebnis: hochwertige Analysen, automatisierte Diensten, verbesserte Sicherheit und vieles Weitere. Die Herausforderung liegt allerdings ebenfalls auf der Hand. Der Umfang dieser fortschrittlichen Berechnungen erfordert einen immer höheren Energieverbrauch.

Als ein Hersteller von Hochleistungsprozessoren für anspruchsvollste Analytik legt AMD bei der Produktentwicklung größten Wert auf Energieeffizienz. Hierzu wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, um dem Energieverbrauch zu optimieren. Dazu gehören die Architektur, Gehäuse, Konnektivität und Software. Der Fokus auf Energieeffizienz 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 Energieeffizienz der mobilen Prozessoren bis 2020 auf das 25-fache zu steigern. Dieses Ziel wurde laut Angaben des Unternehmens mit einer 31,7-fachen Verbesserung sogar übertroffen.

Letztes Jahr rief AMD daher ein neues 30x25 Ziel aus: Bis 2025 eine 30-fache Verbesserung der Energieeffizienz 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. Die Rechenanforderungen für diese Anwendungen wachsen exponenziell. AMD geht davon aus, dass es möglich ist, die Energienutzung für diese und andere Anwendungen von beschleunigten Rechenknoten durch architektonische Innovationen zu optimieren. 

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 US-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 Energieeffizienz eines beschleunigten Rechenknotens mehr als 2,5 Mal schneller steigen als die branchenweite Verbesserung im Zeitraum 2015-2020.

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 Energieeffizienz gegenüber dem Basisjahr 2020 erzielen, indem beschleunigte Rechenknoten mit einer AMD EPYC-CPU der dritten Generation und vier AMD Instinct MI250x GPUs verwendet wurden. Der Fortschrittsbericht basiert auf einer Messmethodik, die von dem renommierten Forscher und Autor Dr. Jonathan Koomey, der sich mit der Energieeffizienz von Computern befasst, validiert wurde.

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.

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