AMD tvrdi da je ubrzao energetsku efikasnost AI sistema: važna vest za buduće „fabrike veštačke inteligencije“
Kompanija procenjuje da su njeni serverski sistemi na nivou čitavog računarskog ormana četiri puta efikasniji nego 2024. godine. Rezultat bi mogao da smanji troškove i energetske zahteve AI infrastrukture, ali još nije potvrđen nezavisnim testovima.
AMD je saopštio da je dostigao procenjeno četvorostruko povećanje energetske efikasnosti sistema za treniranje i izvršavanje modela veštačke inteligencije u odnosu na 2024. godinu. Time je kompanija, prema sopstvenoj računici, ispred planirane putanje ka cilju da do 2030. poveća efikasnost AI infrastrukture čak 20 puta.
Za razliku od ranijih poređenja pojedinačnih procesora i grafičkih akceleratora, AMD sada meri performanse na nivou čitavog serverskog ormana — takozvanog rack sistema. U računicu ulaze GPU i CPU procesori, memorija, mrežna oprema, skladištenje podataka, interno hlađenje i softverske optimizacije.
Prema podacima koje je objavio AMD, planirana putanja predviđala je da sistemi iz 2026. budu oko 3,2 puta efikasniji od početne konfiguracije zasnovane na akceleratoru Instinct MI300X. Nova procena pokazuje poboljšanje od četiri puta, dok je za 2030. postavljen cilj od 20 puta više računskih performansi po utrošenom vatu.
Od bržeg čipa do efikasnijeg sistema
Promena načina merenja odražava i promenu u razvoju AI infrastrukture. Performanse velikih modela više ne zavise samo od brzine pojedinačnog akceleratora. Sve veći deo energije troši se na prebacivanje podataka između procesora, memorije i hiljada međusobno povezanih čipova.
Zbog toga AMD poboljšanja traži u većem memorijskom protoku, bržim vezama između akceleratora, nižoj numeričkoj preciznosti, efikasnijem hlađenju i zajedničkom projektovanju hardvera i softvera.
Taj pristup je ugrađen u AMD Helios, rack sistem koji povezuje 72 Instinct MI455X akceleratora, EPYC procesore i Pensando mrežnu opremu. Kompanija ga predstavlja kao otvoreniju alternativu zatvorenim AI platformama, zasnovanu na standardima kao što su Open Rack Wide, UALink i Ultra Ethernet. Helios je namenjen infrastrukturi koja se može proširivati od jednog ormana do klastera čija se potrošnja meri gigavatima.
Upravo takvi kompleksi sve češće se nazivaju „AI fabrikama“: velikim centrima podataka koji električnu energiju, podatke i računarske kapacitete pretvaraju u obučene modele i tokene koje AI servisi isporučuju korisnicima.
Zašto je AMD-ova tvrdnja važna
Energetska efikasnost postaje jedan od glavnih ograničavajućih faktora razvoja veštačke inteligencije. Dostupnost električne energije, priključaka na mrežu i sistema za hlađenje već određuje gde i koliko brzo mogu da se grade novi AI centri.
Međunarodna agencija za energiju procenjuje da bi globalna potrošnja električne energije u centrima podataka mogla da poraste sa oko 415 teravat-sati u 2024. na približno 945 teravat-sati 2030. godine. Najveći deo rasta dolaziće od ubrzanih servera namenjenih AI zadacima, dok će lokalna koncentracija potrošnje stvarati dodatni pritisak na elektroenergetske mreže. IEA zato energetsku efikasnost hardvera i softvera navodi kao jednu od ključnih promenljivih.
Ako AMD ostvari zacrtani cilj, buduće AI fabrike mogle bi da obavljaju znatno više posla unutar istog energetskog budžeta. To bi značilo nižu cenu obuke modela i generisanja svakog tokena, manje fizičkog prostora, manje opreme i lakše širenje kapaciteta na lokacijama gde nije moguće obezbediti nove stotine megavata.
AMD procenjuje da bi oko dva njegova rack sistema iz 2030. mogla da obave isti reprezentativni zadatak obuke za koji bi bilo potrebno približno 570 sistema iz 2024. godine. Broj potrebnih ormana bi se, po toj računici, smanjio gotovo 300 puta, dok bi potrošnja električne energije pala sa oko devet gigavat-sati na 450 megavat-sati — približno 95 odsto.
Druga mogućnost je verovatno važnija za tržište: operatori neće nužno trošiti manje energije, već će raspoloživu snagu iskoristiti za približno 20 puta više računanja. Efikasnost zato ne garantuje pad ukupne potrošnje. Jeftiniji AI može povećati broj modela, agenata i korisničkih upita toliko brzo da poništi deo energetskih ušteda.
Procena, a ne konačan rezultat
U trenutku objavljivanja, potpuni rezultati za Instinct MI455X još nisu bili dostupni. AMD navodi da je procena za 2026. izvedena kombinovanjem izmerenih i modelovanih podataka, uz očekivanje da će konačni rezultat odstupati manje od pet odsto. Metodologija takođe ne uključuje energiju potrebnu za spoljašnje snabdevanje sistema vazdušnim ili vodenim hlađenjem, iako računa ventilatore i pumpe unutar samog racka.
Kompanija je za razvoj metodologije angažovala stručnjaka za energetsku efikasnost Džonatana Kumija, ali to ne menja činjenicu da rezultat tek treba potvrditi na komercijalno instaliranim sistemima i kroz uporediva merenja trećih strana.
Značaj AMD-ove objave zato nije samo u brojci „četiri puta“. Ona pokazuje da se konkurencija u industriji pomera sa pojedinačnog GPU čipa na projektovanje kompletne AI fabrike. Pobednik naredne faze razvoja veštačke inteligencije neće nužno biti proizvođač sa najbržim akceleratorom, već onaj čiji sistem iz svakog vata, svakog racka i svakog uloženog dolara može da proizvede najviše korisnog AI rada.
