生成式 AI 與大型語言模型對電力的高度需求，正在加速科技巨頭研發更加節能的產品，尤其是過往一直被嘲諷為「北極熊殺手」的 AMD。AMD 執行長蘇姿丰表示，未來 3 年內將會把資料中心的能源效率提高 100 倍以上，藉由半導體製程節點和封裝的改進，協助緩解全球電力需求。

根據高盛估算，當到 2030 年時資料中心的電力需求將成長 160%；在 2022 年，資料中心就消耗了美國 3% 的電力，預計到了 2030 年這數字將提升到 8%。OpenAI 執行長 Sam Altman 過去曾指出，如果電力問題沒有創新的解決方案，那麼 AI 發展也將很難得到突破。

生成式人工智慧在全球的普及，加速了資料中心的快速擴張，更大舉提高了企業對電力的需求，對此 AMD 執行長蘇姿丰在 ITF World 2024 會議上，討論了過去的成功經驗及提高運算節點效率的未來計劃。
 

早在 2014 年 AMD 就曾提出過「25 x 20」計畫，意思是要將其行動處理器的能源效率提高至少 25%，並且於 2020 年以前達成；結果，到了 2020 年 AMD 實現了 31.7% 的能效提升，遠超當時所制定的目標。
 

2027 年達成 100 倍能源效率提升

秉持著同樣精神，在 2021 年時 AMD 看見了 AI 工作負載呈指數級增長，同時也影響到了全球電力需求，因此訂出了「30 x 25」的新目標，要在 2025 年前將資料中心的能源效率提高 30 倍。
 

AMD 指出，若想實現「30 x 25」所目標的能源效率提升，關鍵在於 CPU、GPU 的製程節點和封裝改進，例如下一代 3nm 製程晶片將透過 GAA 及 FinFET 3D 技術的進步改良，改善終端產品的功耗與每瓦性能；而封裝技術如小晶片（Chiplet）和 3D 堆疊的不斷完善，將使 AMD 能夠更靈活地將各種元件導入單一封裝。
 

除了透過製程改善能源效率，AMD 也指出神經處理單元（NPU）在 AI 運算上的極大功用，透過專用硬體讓 CPU 將 AI 運算密集型任務分配到 NPU 中，就能達成提高效率且降低功耗的目標，例如最近推出的 Ryzen 7 8700G 與 Ryzen 5 8600G 就是內建了 NPU 的新一代產品。
 

蘇姿丰指出，她相信 AMD 能夠如期實現「30 x 25」的改進目標；配合軟體、硬體的協同設計，以及改善後的 AI 演算法，AMD 甚至可以於未來更進一步，在 2027 年時讓資料中心實現高達 100 倍的能源效率提升。

本文轉載自 TechOrange 科技報橘