AMD kejar target AI hemat energi 20 kali lipat

JAKARTA (IndoTelko) - AMD mengumumkan kemajuan signifikan dalam pengembangan infrastruktur kecerdasan buatan (AI) hemat energi. Perusahaan teknologi tersebut memperkirakan efisiensi energi AI skala rak telah meningkat hingga empat kali lipat sejak 2024 hingga pertengahan 2026.

Pencapaian tersebut melampaui proyeksi awal AMD yang menargetkan peningkatan efisiensi tiga kali lipat pada periode yang sama. Kemajuan ini menjadi bagian dari strategi perusahaan untuk mencapai target 2030, yakni menghadirkan peningkatan efisiensi energi hingga 20 kali lipat untuk kebutuhan pelatihan dan inferensi AI.

AMD menyebut peningkatan efisiensi tersebut merupakan hasil pengembangan menyeluruh pada berbagai lapisan teknologi, mulai dari silikon, sistem komputasi, jaringan, hingga perangkat lunak.

Senior Vice President dan Corporate Fellow AMD, Sam Naffziger, mengatakan perkembangan AI ke depan membutuhkan pendekatan yang lebih terintegrasi antara perangkat keras dan perangkat lunak.

“Peningkatan efisiensi AI berikutnya akan bergantung pada optimalisasi bersama antara komputasi, memori, interkoneksi, software, dan desain sistem skala rak,” ujar Sam.

Dorong Performa AI Tanpa Lonjakan Konsumsi Energi

Pertumbuhan penggunaan AI membuat kebutuhan terhadap infrastruktur data center semakin besar. AMD menilai peningkatan efisiensi energi menjadi faktor penting agar perusahaan dapat meningkatkan kemampuan komputasi tanpa harus meningkatkan konsumsi daya secara signifikan.

Melalui pendekatan co-design tingkat sistem, AMD mengembangkan kombinasi CPU, GPU, memori, jaringan, dan software agar mampu bekerja lebih optimal. Strategi tersebut ditujukan untuk mengurangi hambatan pemrosesan data sekaligus meningkatkan performa per watt.

AMD memperkirakan target efisiensi 20 kali lipat pada 2030 dapat memberikan dua skenario manfaat. Pertama, kebutuhan komputasi yang sama dapat dijalankan dengan sumber daya jauh lebih sedikit. Dalam simulasi AMD, sekitar dua rak sistem pada 2030 berpotensi menggantikan kebutuhan komputasi yang sebelumnya memerlukan hingga 570 rak pada 2024.

Alternatif lainnya, peningkatan efisiensi tersebut memungkinkan sistem menghasilkan komputasi hingga 20 kali lebih besar dengan konsumsi energi yang sama.

Memori, Interkoneksi, dan Software Jadi Kunci

AMD menilai efisiensi AI tidak hanya bergantung pada kemampuan chip pemrosesan, tetapi juga pada kemampuan sistem dalam mengelola perpindahan data.

Peningkatan bandwidth memori, penggunaan teknologi high-bandwidth memory, kapasitas cache yang lebih besar, serta interkoneksi berkecepatan tinggi menjadi faktor penting untuk mengurangi konsumsi energi saat memproses model AI berukuran besar.

Dari sisi software, AMD mengandalkan platform ROCm sebagai bagian dari ekosistem terbuka yang membantu pengembang mengoptimalkan aplikasi AI dan high-performance computing (HPC) pada perangkat AMD.

Perusahaan meyakini kombinasi inovasi hardware dan software dapat membantu pelanggan memperoleh performa AI lebih tinggi dengan biaya operasional dan konsumsi energi yang lebih efisien.

Dengan meningkatnya kebutuhan AI generatif dan komputasi skala besar, AMD menilai efisiensi energi akan menjadi salah satu faktor utama dalam pembangunan infrastruktur data center generasi berikutnya. (mas)