AMD will Server-Hardware bis 2025 um den Faktor 30 effizienter machen
(Bild: c't)
Die Kombination aus Epyc-CPUs, Instinct-GPUs und womöglich eigenständigen KI-Karten soll die Rechenleistung pro Watt bei AMD künftig signifikant steigern.
AMD kündigt eine Effizienzinitiative für Hardware in Rechenzentren an: Eigene Prozessoren und Beschleunigerkarten sollen im Verbund bis 2025 um den Faktor 30 effizienter rechnen als noch im Jahr 2020 – bei leicht steigender Leistungsaufnahme stellt AMD eine deutlich höhere Rechenleistung in Aussicht. Mit dem Vorhaben will AMD die Konkurrenz um das 2,5-Fache abhängen, deren 5-Jahreszuwachs in Sachen Effizienz prognostiziert nur beim Faktor 12 liegen soll.
Die Ankündigung erinnert an AMDs 25x20-Initiative aus dem Jahr 2014 [1]: Damals versprach das Unternehmen, Kombiprozessoren, im Firmensprech APUs genannt, bis 2020 um den Faktor 25 effizienter zu machen. Gemeint war die Kombination aus CPU-Kernen und integrierter Grafikeinheit. Im Falle von Servern sind nun nicht nur rein Eypc-Prozessoren gemeint, sondern auch Beschleunigerkarten.
2020 als Ausgangsbasis
Bei der eigenen Prognose vergleicht AMD die Erwartungen an ein künftiges System bestehend aus einem (Epyc-)Prozessor und vier GPU-Beschleunigern im klassischen Compute-Benchmark Linpack (FP64) und beim KI-Training (etwa FP16 und Bfloat16). Als Referenz dient ein nicht näher beschriebenes System von 2020, ebenfalls mit einer CPU und vier GPUs. In dem Jahr war AMDs Epyc-Baureihe 7002 (Rome) mit Zen-2-Architektur [2] aktuell, zudem stellte die Firma Ende 2020 den ersten CDNA-Beschleuniger mit Compute-Fokus, die Instinct MI100 [3], vor.
(Bild: AMD)
Die CDNA-Architektur ist auf hohe Compute-Leistung getrimmt. Gerüchten zufolge setzt AMD künftig auf Modelle mit mehreren GPUs und viel HBM2e-RAM [4], um die Leistung weiter hochzuskalieren. Im Falle von Epyc sollten bis 2025 Prozessoren mit Zen-5- oder gar Zen-6-Architektur den Markt erreichen.
Abseits der Standardkost hat AMD exotischere Eisen für Rechenzentren im Feuer: Schon vor Jahren beschrieb die Firma, wie Exascale-Kombiprozessoren mit CPU- und GPU-Chiplets sowie aufgestapeltem HBM-Speicher [5] aussehen könnten.
KI-Chips von Xilinx
Zudem steht die Übernahme des FPGA-Riesen Xilinx durch AMD an [6], der die Beschleunigerklasse Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP) fürs KI-Training [7] anbietet. In der Präsentation zum neuen Effizienzversprechen deutete AMD an, künftig Beschleunigerkarten speziell fürs KI-Training verkaufen zu wollen.
(Bild: AMD)
Die Konkurrenz steht allerdings nicht still. Intel bringt mit Ponte Vecchio den ersten eigenen GPU-Beschleuniger [8] in Form eines riesigen Multi-Chip-Moduls an. Nvidia schickt sich an, ARM aufzukaufen [9], um außer Beschleunigerkarten auch eigene Server-CPUs anbieten zu können.
[10](mma [11])
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[2] https://www.heise.de/news/AMD-Server-CPUs-Epyc-7002-Mit-Zen-2-an-Intel-vorbei-4489732.html
[3] https://www.heise.de/news/Server-Beschleuniger-AMD-Instinct-MI100-Ohne-Radeon-aber-mit-11-5-FP64-TFlops-4960973.html
[4] https://www.heise.de/news/Rechenbiest-AMDs-MI200-GPU-mit-128-GByte-HBM2e-und-mehr-als-50-TFlops-6129724.html
[5] https://www.heise.de/news/AMD-Entwickler-beschreiben-CPU-GPU-Kombi-fuer-Supercomputer-3632974.html
[6] https://www.heise.de/news/AMD-uebernimmt-FPGA-Riesen-Xilinx-fuer-35-Milliarden-US-Dollar-4940136.html
[7] https://www.heise.de/news/Xilinx-ACAP-Neue-Chipgeneration-fordert-Prozessoren-und-GPUs-heraus-3998011.html
[8] https://www.heise.de/news/Intel-Rechenbeschleuniger-Ponte-Vecchio-soll-Nvidia-A100-deklassieren-6169876.html
[9] https://www.heise.de/news/ARM-Uebernahme-durch-Nvidia-Grossbritannien-soll-zur-Blockierung-tendieren-6154814.html
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