图源：AI Revolution
近日，在比利时举办的ITF World 2024大会上，AMD董事长兼CEO苏姿丰获得了IMEC创新大奖，以此表彰其在行业创新与领导方面的成就，大家熟悉的戈登·摩尔（提出著名的摩尔定律）和比尔·盖茨都曾经获得该大奖。
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而在获奖后的演讲中，苏姿丰透露了AMD未来三年的计划，一个充满野心的计划：AMD正在努力实现2025年将计算能效提高到2020年的30倍的计划，而在这个计划之后，还有在2027年将能效提高到100倍（相对于2020年）的目标。
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计算能效，简单来说就是指计算机在执行计算任务时，利用能源的有效程度，虽然在各种算力、核心数等性能参数面前，计算能效看起来不太起眼，实质上却是核心性能、功耗管理、制程工艺等技术的体现。
更高的计算能效，能够让计算机系统在运行时有着更高的效率，早在2014年，AMD就曾经设定过一个名为“25x20”的计划，希望用6年时间将AMD的处理器、显卡等产品的能效提高25倍。
这个计划的结果，就是我们现在所熟知的Zen架构和RDNA架构，凭借两个架构的出色表现，AMD在2020年不仅完成了既定的目标，还超额做到了31.77倍的能效提升。
AMD为何一直将计算能效提升作为核心目标之一？首先，我们从目前的AI运算需求出发，看看计算能效提升会带来什么？
狂奔的超级计算中心
众所周知，AI已经成为当前半导体业界最核心、最庞大的需求，这个需求正在驱动着半导体战车的车轮滚滚向前。前段时间，作为AI时代的领航者，半导体公司英伟达的市值就一度达到2.62万亿美元，甚至超过了德国所有上市公司的市值总和。
让英伟达市值暴涨的唯一原因，就是其在AI计算硬件领域的统治级实力，目前全球最顶尖的专业计算卡均出自英伟达，除了主流的H100、H200等芯片外，英伟达前段时间又发布了GB100和GB200，仅单个芯片的算力就相当于以前的一台超级计算机。
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当然，强大的算力背后并不是没有代价的，H100的TDP高达700W，而最新的GB200的TDP更是高达2700W。而英伟达提供的官方方案中，单个GB200 NVL72服务器就可以搭载最高36个GB200芯片，仅芯片本身的功耗就最高可达97200W，并且不包括配套的其他硬件功耗。
这还仅仅是开始，一个超级计算中心往往由多个服务器单元组合而成，亚马逊此前就公布了一项计划，预计采购2万个GB200用来组建一个全新的服务器集群。而走在AI研究最前沿的微软和OpenAI，前段时间更是公布了一个雄心勃勃的计划——星际之门。
据悉，该计划共分为五个阶段，目的是建造一个人类历史上最大的超级计算中心，预计整个计划的投资将达到1150亿美元，建成后将需要数十亿瓦的电力支持。这座‘星际之门’建成后，仅以耗电量算就足以在全球各大城市中排名前20，更何况它还只是众多计算中心的一员而已。
实际上，早在去年开始，就有多份报告指出计算中心的耗电量正在猛增，并且一度导致美国部分城市出现电力供应不足的问题。从能源角度来说，一座发电厂从选址到建成运行，往往需要数年的时间，如果遇到环保组织的抗议，还有可能拖延更久。
在能源问题短时间内无法解决的情况下，提高计算能效就是唯一的方法，通过更高效地利用每瓦时电力来维持更大规模的AI模型训练。实际上，有人认为OpenAI的ChatGPT-5进展缓慢，很大程度上就是受限于算力规模无法大幅度提升。
苏姿丰在演讲中也提到，提高计算能效可以更好地解决能源与算力之间的矛盾，并且让超级计算中心可以被部署到更多的地方。在一些AI企业的构想中，未来每一座城市都应该拥有自己的超级AI中心，负责处理智能驾驶、城市安全等各方面的AI需求。
想要达成这个目标，同时不显著增加城市的能源负担，更高计算能效的显卡就是唯一的解决方案。而且，计算能效也直接关系到AI计算的成本，只有将AI计算的成本降到更低，大面积普及AI才可能成为现实。
AMD的疯狂计划
在英伟达的刺激下，作为在GPU领域唯一能够与英伟达抗衡的企业，AMD一直在加速推进旗下AI芯片的研发与上市进度，并先后发布了MI300、V80等多款专业运算卡。
据报道，为了能够加速AI芯片的进度，苏姿丰对GPU团队进行重组，抽调大量人员支持AI芯片的研发，以至于下一代的AMD消费级显卡发布计划受到严重影响，比如取消原定的旗舰产品发布计划，仅保留中端显卡的发布计划等。
在集中科研力量后，AMD目前的进展速度飞快，最新的MI300X在性能上已经超过英伟达的H100，大多42 petaFLOPs，并且拥有高达192GB的显存，功耗却与H100相当，仅为750W。
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凭借优异的计算能效，MI300X成功引起了市场的关注，微软、OpenAI、亚马逊等科技巨头都提交了采购需求，让AMD在计算领域的芯片出货量暴增。根据相关机构预测，2024年AMD的AI芯片出货量可能达到英伟达出货量的10%，并在明年增长至30%。
据苏姿丰介绍，为了能够提高芯片的计算能效，AMD研发了多项新的技术，比如2.5D/3D混合封装技术。利用这项技术，AMD可以在封装面积不变的前提下给芯片塞入更多的晶体管和内存，降低芯片与内存交换数据的消耗，有效提升每瓦时的计算性能。
图源：AMD
此外，AMD还将改进芯片架构，推出能效更高的新一代架构，预计最快将于2025年发布，并实现25x30（2025年计算能效提升30倍）的目标。不过，想要实现27x100（2027年计算能效提升100倍）的目标，还需要在诸多领域做出提升，仅靠制程工艺升级和架构升级恐怕还不太够。
不得不说，AMD的这个计划非常疯狂，一旦成功，那么AMD将有望再次与英伟达并肩而行。
那么英伟达的反应是什么？其实英伟达很早就给出了回应，早前发布的GB200就是答案，这颗史无前例的算力怪物在计算能效方面的提升同样瞩目。据英伟达的介绍，GB200的推理性能是H100的30倍，计算能效是H100的25倍（综合考虑算力、功耗等参数后的结果）。
显然，英伟达的脚步也并不慢，在接下来的3年时间里，不管AMD能否完成疯狂的百倍计划，AI芯片市场都会迎来一场革新。
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