Der US-amerikanische Halbleiter-Hersteller AMD strebt eine Steigerung der Energieeffizienz um das 100-Fache an. Lisa Su, CEO von AMD, will dafür KI-Beschleuniger nutzen. Damit das Unternehmen seine ehrgeizigen Ziele erreichen kann, soll der Nachfolger von MI300, MI300X, verwendet werden.
Zur Steigerung der Energieeffizienz hat sich der US-amerikanische Halbleiterhersteller AMD ehrgeizige Ziele gesetzt. Schon im kommenden Jahr soll die Energieeffizienz bei Produkten für Rechenzentren mindestens um den Faktor 30 gesteigert werden. CEO Lisa Su kündigte bereits das langfristige Ziel an und peilt den Faktor 100 an. Um es zu erreichen, soll ein KI-Beschleuniger verwendet werden. AMD begann erstmals 2014 mit solchen Versprechen, als Lisa Su CO wurde. Sie versprach damals schon bis 2020 eine Erhöhung der Effizienz um den Faktor 20. Das Ziel wurde mit einem Faktor von 31,7 mehr als erfüllt.
Kurzer Exkurs: Was ist ein KI-Beschleuniger?
Nvidia ist führend, wenn es um KI-Beschleuniger geht. Auch Lisa Su und das Unternehmen AMD wissen die Entwicklungen von Nvidia zu schätzen, um die ehrgeizigen Ziele zu erreichen. Auch AMD ist an der Entwicklung von KI beteiligt. Für Chips für AI und High Performance Computing kündigte AMD 2021 eine Steigerung der Effizienz bis 2025 um den Faktor 30 an. Das Programm trägt entsprechend den Namen 30×25.
Nvidia stellt konvergierte Beschleuniger her, die in eine effiziente Architektur verpackt sind und über eine starke Leistung verfügen. In Rechenzentren und im Edge sollen die Beschleuniger die Leistung steigern, aber auch eine deutlich höhere Sicherheit bieten. Die Beschleuniger werden in der Cybersicherheit und in Mobilfunkstandards verwendet, beispielsweise im 5G-Standard.
KI-Beschleuniger sind auch von anderen Herstellern verfügbar, beispielsweise von Microsoft. Es handelt sich um Hardware-Bauteile, die KI-Rechenaufgaben beschleunigen können. Sie übernehmen spezielle Aufgaben, die durch herkömmliche Prozessoren nicht ausführbar sind. Sie beschleunigen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und für maschinelles Lernen, darunter auch künstliche neuronale Netze.
Informationen über KI-Beschleuniger hält auch das YouTube-Video bereit.
Steigerung mit dem Faktor 100 bei AMD
Lisa Su wurde erst kürzlich auf der ITF World 2024 mit dem imec Innovation Award ausgezeichnet. Sie erklärte, als sie die Auszeichnung entgegennahm, dass AMD das Ziel 30×25 erreichen wird. Bei diesem Programm geht es darum, bei einem HPC-Rechenknoten (Node) die Energieeffizienz zu steigern. AMD setzt für die Rechenknoten Beschleuniger der Instinct-Familie ein, die auf GPU basieren. Weiterhin werden CPUs aus der Epyc-Serie verwendet.
Führend sind Kombinationen aus den Nvidia-Produkten Grace CPU und Hopper GPU. AMD setzt solche Kombinationen in den Green500-Systemen sowie bei Frontier, dem schnellsten Supercomputer, ein.
Leistungssteigerung pro Watt mit neuen Chips
Mit den neuartigen Chips von AMD soll die Leistung pro Watt noch weiter gesteigert werden. AMD strebt bis 2027 eine Steigerung der Energieeffizienz um den Faktor 100 oder mehr an, wie Tom’s Hardware berichtet. Dabei beruft sich das Magazin auf eine Präsentation von AMD.
In seiner Präsentation stellt AMD dar, dass mit den Beschleunigern MI 250 und MI300 die eigenen Ziele schon übertroffen wurden. Verglichen mit der Basis aus dem Jahr 2020 sollen die Nachfolger der Beschleuniger einen Faktor >100x erreichen.
Zusammenarbeit von AMD mit Microsoft
AMD und Microsoft arbeiten zusammen und haben virtuelle Maschinen entwickelt. Erst vor einigen Tagen haben die beiden Unternehmen die Maschinen vorgestellt, die mit dem Beschleuniger AMD Instinct MI300X arbeiten. Die neuen Maschinen tragen die Bezeichnung Azure ND MI300X VM. Sie sind ab sofort erhältlich und wurden für KI-Anwendungen entwickelt. Sie arbeiten mit jeweils 8 Beschleunigern des Typs MI300X. Satya Nadella, der CEO von Microsoft, lobt da Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Nutzung von GPT-4.
Quellen: AMD, Nvidia, Microsoft, Tom’s Hardware, Alexander Thamm, Isarsoft, Computerbase
