AMD ускоряет ИИ, но не спасает энергосети

AMD отчиталась о ходе шестилетней программы по повышению энергоэффективности систем искусственного интеллекта. Компания заявила, что уже превзошла промежуточную цель, установленную на 2026 год: по сравнению с базовым уровнем 2024 года ее ИИ-системы масштаба стойки стали примерно в четыре раза эффективнее по энергопотреблению. Изначально AMD рассчитывала добиться к этому моменту трехкратного улучшения.

Речь идет не об одном чипе, а о целой вычислительной стойке — наборе серверов, ускорителей, памяти и соединений между ними. Именно такие стойки используют для обучения и работы крупных ИИ-моделей. По расчетам AMD, нынешний темп улучшений более чем вдвое превышает историческую тенденцию развития отрасли.

Главная цель компании рассчитана на 2030 год. AMD обещает повысить энергоэффективность ИИ-систем масштаба стойки в 20 раз относительно 2024 года. Это означает, что для выполнения той же задачи потребуется значительно меньше электричества и оборудования. Но возможен и обратный сценарий: при прежнем энергопотреблении новые системы смогут выполнять примерно в 20 раз больше вычислений.

Именно второй вариант сегодня выглядит наиболее вероятным. Стартапы и крупнейшие облачные компании не собираются покупать меньше вычислительных мощностей — им нужно больше серверов для обучения моделей, генерации контента, поиска и автоматизации. Сэкономленная энергия, скорее всего, будет потрачена не на отдых электросетей, а на запуск новых ИИ-сервисов.

Проблема особенно заметна на фоне общего роста спроса. По прогнозам, к 2030 году мировое потребление электроэнергии дата-центрами более чем удвоится и достигнет примерно 945 тераватт-часов. Это сопоставимо с нынешним годовым потреблением электроэнергии всей Японии.

AMD связывает прогресс с новыми графическими процессорами. Базовой точкой сравнения компания считает MI300X — ускоритель мощностью 750 ватт, способный выдавать до 2,6 петафлопса в вычислениях формата FP8. Петафлопс — это квадриллион операций с плавающей точкой в секунду, а FP8 — восьмибитный формат, часто используемый в задачах ИИ.

Для сравнения, каждый ускоритель текущего поколения MI455X в системе Helios обеспечивает в 7,7–15,4 раза большую производительность в операциях с плавающей точкой, вмещает в 2,25 раза больше памяти HBM и обладает в 4,4 раза большей пропускной способностью памяти. Скорость обмена данными между чипами выросла в четыре раза. При этом энергопотребление увеличилось втрое — то есть производительность растет намного быстрее, чем потребление энергии.

Директор AMD по устойчивому развитию Джастин Меррилл рассказал Trellis, что каждая команда компании получает цели по производительности на ватт для новых продуктов. Выполнение этих показателей влияет и на корпоративные бонусы сотрудников.

У AMD уже есть опыт подобных обещаний. Предыдущая программа 30x25 предполагала тридцатикратное повышение эффективности на уровне узла с 2020 по 2025 год. В итоге компания заявила о результате 38x, превысив собственный прогноз.

Текущие показатели показывают, что AMD пока идет с опережением графика. Однако энергоэффективность сама по себе не уменьшит общий расход электричества отраслью. В ИИ действует старое правило технологического прогресса: если вычисления становятся дешевле, рынок обычно не экономит — он просто начинает вычислять еще больше.