Lisa Su, PDG d'AMD, affirme que la société est sur la bonne voie pour améliorer considérablement l'efficacité informatique des centres de données.
La forte demande énergétique pour GenAI et d’autres LLM accélère le besoin de développer des systèmes plus économes en énergie. Lisa Su, PDG d'AMD, estime que l'entreprise est sur la bonne voie pour multiplier par 100 l'efficacité énergétique des centres de données dans les années à venir.
Partout où vous regardez, de nouveaux services d’IA apparaissent ces jours-ci, visant à améliorer votre vie personnelle ou professionnelle. Par exemple, Google Search intègre désormais son AI Gemini pour résumer les résultats de recherche, mais cela implique une consommation énergétique décuplée par rapport à une recherche sans IA. La popularité mondiale de l’IA générative a accéléré le besoin d’expansion rapide des centres de données et de la demande énergétique.
Goldman Sachs estime que la demande énergétique des centres de données augmentera de 160 % d’ici 2030. Il s’agit d’un problème majeur pour des pays comme les États-Unis et l’Europe, où l’âge moyen des réseaux électriques régionaux est respectivement de 50 et 40 ans. En 2022, les centres de données consommaient 3 % de l’électricité des États-Unis, et les projections suggèrent que cette part augmentera jusqu’à 8 % d’ici 2030. « Il n'y a aucun moyen d'y parvenir sans percées énergétiques », déclare Sam Altman, co-fondateur et PDG d'OpenAI.
Lisa Su, PDG d'AMD, a discuté des projets visant à améliorer l'efficacité des nœuds de calcul lors de la conférence ITF World 2024. En 2014, AMD s'est engagé à rendre ses processeurs mobiles 25 % plus efficaces d'ici 2020. Cet objectif a été dépassé, atteignant une efficacité de 31,7 %.
En 2021, AMD a reconnu l'expansion croissante des charges de travail d'IA et la demande énergétique nécessaire pour faire fonctionner ces systèmes complexes. Pour réduire la demande énergétique, AMD a fixé un objectif d'efficacité des nœuds de calcul multiplié par 30, en se concentrant sur plusieurs domaines clés.
AMD veut une meilleure efficacité énergétique
Comment obtenir une meilleure efficacité énergétique ? Cela commence par des améliorations du nœud de processus et du packaging, qui sont des éléments fondamentaux de la production de CPU/GPU. En utilisant des transistors Gate-All-Around (GAA) de 3 nm, une évolution des transistors FinFET 3D, l'efficacité énergétique et les performances par watt seront améliorées. De plus, l'amélioration continue des techniques de packaging (par exemple, chipsets, empilement 3D) donne à AMD la flexibilité nécessaire pour remplacer différents composants dans un seul package.
Un autre domaine d’intérêt concerne les architectures matérielles accélérées optimisées pour l’IA. Ils sont connus sous le nom d'unités de traitement neuronal (NPU), que l'on retrouve depuis des années dans les SoC mobiles tels que la série Snapdragon 8 Gen. Plus tôt cette année, AMD a lancé le Ryzen 8700G, qui était le premier processeur de bureau doté d'une IA intégrée. moteur. Le matériel dédié permet au processeur de décharger les tâches d'IA gourmandes en calcul vers le NPU, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la consommation d'énergie.
Les derniers piliers de l’objectif 30x sont le réglage au niveau du système et la co-conception logiciel/matériel. Le réglage au niveau du système est une autre branche de l'initiative de packaging avancé, axée sur la réduction de l'énergie nécessaire au déplacement physique des données entre les clusters d'ordinateurs. La co-conception logiciel/matériel vise à améliorer les performances des algorithmes d’IA lorsqu’ils travaillent avec la prochaine génération de NPU.
Lisa Su estime qu'AMD est sur la bonne voie pour atteindre l'objectif de 30x, mais voit un chemin pour atteindre une amélioration jusqu'à 100x d'ici 2027.
