A AMD afirma ter avançado mais rapidamente do que o previsto em sua estratégia para reduzir o consumo de energia de sistemas de inteligência artificial. Segundo um relatório de progresso divulgado pela companhia, os sistemas de IA em escala de rack estão atualmente cerca de quatro vezes mais eficientes em termos de energia do que em 2024.
O resultado supera a projeção intermediária de uma melhoria de três vezes estabelecida anteriormente pela empresa. De acordo com os cálculos apresentados pela AMD, o avanço representa uma evolução superior à tendência histórica do setor e coloca a companhia em uma posição adiantada em relação ao objetivo que estabeleceu para o fim da década. O avanço da empresa também foi destacado pelo TechRadar.
A meta da AMD é alcançar uma melhoria de 20 vezes na eficiência energética em escala de rack para workloads de treinamento e inferência de IA até 2030. A estratégia considera a evolução conjunta de processamento, memória, interconexão e demais componentes que formam uma infraestrutura de IA.
O ganho de eficiência pode ser aproveitado de duas maneiras. Uma delas é manter praticamente o mesmo nível de capacidade computacional, mas utilizando menos racks e, consequentemente, menos recursos para executar o trabalho. A outra segue a direção predominante do mercado: utilizar a eficiência adicional para ampliar significativamente a capacidade de processamento sem aumentar proporcionalmente o consumo de energia.
Mais processamento com o mesmo consumo
Se a evolução projetada pela AMD até 2030 for alcançada, a empresa estima que seus sistemas poderão entregar até 20 vezes mais capacidade computacional utilizando a mesma quantidade de energia de uma infraestrutura de referência.
Essa possibilidade ganha importância em um momento de forte expansão da demanda por processamento para inteligência artificial. Empresas de tecnologia, startups e grandes provedores de infraestrutura vêm ampliando a capacidade de seus data centers para atender workloads de treinamento e inferência, elevando também a necessidade de eletricidade.
Projeções citadas no levantamento indicam que o consumo global de eletricidade dos data centers pode mais do que dobrar até 2030, chegando a aproximadamente 945 terawatts-hora. O volume seria equivalente ao consumo atual de eletricidade do Japão.
Nesse cenário, a eficiência energética passa a fazer parte também da disputa por capacidade computacional. Para a AMD, avanços nesse indicador permitem que a mesma infraestrutura energética seja utilizada para entregar mais processamento ou, em outra configuração, que uma determinada carga de trabalho seja executada com uma estrutura menor.
GPUs estão entre os vetores do avanço
Parte dos ganhos apontados pela companhia está relacionada à evolução de suas GPUs voltadas à inteligência artificial. A AMD utiliza a MI300X como uma das referências para comparação. O acelerador tem consumo de 750 watts e oferece até 2,6 petaFLOPS de desempenho em FP8 denso.
Na geração mais recente, a companhia afirma que cada MI455X utilizada no sistema Helios apresenta entre 7,7 e 15,4 vezes o desempenho em ponto flutuante da referência anterior. O componente também oferece 2,25 vezes mais HBM, 4,4 vezes mais largura de banda de memória e quatro vezes mais largura de banda de interconexão chip a chip.
O aumento de capacidade, porém, vem acompanhado de maior consumo individual. Segundo os dados apresentados, a MI455X consome quatro vezes mais energia do que a MI300X.
A diferença entre os números ajuda a explicar a importância de avaliar a eficiência em escala de sistema, e não apenas o consumo de uma GPU isoladamente. Mesmo com componentes individuais demandando mais energia, o aumento do processamento entregue pode resultar em uma relação mais favorável entre capacidade computacional e energia utilizada.
Meta de 2030 acompanha estratégia anterior
A iniciativa atual dá continuidade à estratégia da AMD para melhorar a relação entre desempenho e consumo energético. Antes do objetivo de 20 vezes em escala de rack, a companhia havia estabelecido a meta chamada 30×25, voltada à melhoria de eficiência no nível do nó de fabricação entre 2020 e 2025.
Segundo a empresa, a meta anterior também foi superada. A AMD informou ter alcançado uma melhoria de 38 vezes, acima do objetivo originalmente estabelecido.
O diretor de sustentabilidade da AMD, Justin Murrill, afirmou ao Trellis que as equipes da companhia trabalham com metas de eficiência por watt para novos produtos. O avanço desses indicadores também está relacionado aos bônus concedidos aos funcionários da empresa.
A evolução atual, portanto, representa o cumprimento antecipado de uma etapa de engenharia que integra uma estratégia mais ampla para a infraestrutura de IA. O desafio até 2030 será manter o ritmo de melhoria enquanto a demanda por processamento continua aumentando.
Apesar do avanço em eficiência, a própria dinâmica do mercado limita o potencial de redução absoluta no consumo de energia. Em vez de utilizar os ganhos para reduzir a quantidade total de processamento, empresas podem direcionar a energia economizada para ampliar a capacidade computacional.
Assim, uma infraestrutura mais eficiente não necessariamente significa uma redução do consumo total dos sistemas de IA. Com a demanda por processamento crescendo, os ganhos de eficiência podem ser absorvidos por novas cargas de trabalho e pela expansão da capacidade dos data centers.
