AMD加速推升處理器能源效率,未來5年內將提高25倍優化
AMD加速推升處理器能源效率,未來5年內將提高25倍優化
2014.06.27 | 科技

IT大廠超微半導體(AMD)宣布,未來五年AMD加速處理器(APU)的電力效能會提升25倍,在過去6年間,AMD處理器的能源使用效率已經提升高達10倍以上。

AMD技術長Mark Papermaster指出,全球每年各地30億部個人電腦所消耗的能源超過每年總能源消耗的1%,3千萬台電腦伺服器更消耗額外總消耗電力的1.5%,每年用電成本則為140億至180億美元。

「而與日俱增地使用網際網路、行動裝置以及觀賞雲端影片與音樂內容,更讓能源消耗與電力成本較以前提升許多。」

AMD技術長Mark Papermaster指出,建構差異化的低功耗產品,是AMD商業策略的一項關鍵要素,「我們持續努力不懈提升能源效率,透過APU架構提升與各種智慧能源效率技術,我們的客戶將可預見在未來幾年中,AMD的處理器能源效率將大幅精進。」

史丹佛大學Steyer-Taylor能源政策暨金融中心研究院士Jonathan Koomey博士指出,「資訊科技的能源效率從電腦時代以來就進步快速,而半導體技術的創新不斷為更高的效率開創新的可能性。」

AMD現階段正專注改善正常用途的能源效率,將帶給消費者眾多顯著的好處,包含大幅提升行動裝置的實際電池續航力與效能。AMD的技術計畫顯示,在未來6年內行動裝置基本效能將實現約25倍的提升,大幅超越過去尖峰輸出能源效率提升的速度。

不論是效能的提升,或是處理器在執行正常用途時可快速降低功耗,都將有助於達成此目標。除了提高效能的好處外,效率提升亦協助延長電池續航力,讓廠商開發出更小且更材料密度更低的裝置,進而控制運算裝置數量增加對整體環境的衝擊。

根據半導體摩爾定律,指出在一定範圍的晶片可容納的電晶體數量,約每2年就會加一倍。Koomey博士的研究結果指出,從歷史上來看,處理器的能源效率和摩爾定律預測的進程速率密切相關。透過智慧電源管理與APU架構的改進,加上半導體製程技術的精進,AMD預估其能源效率的演進腳步將超越摩爾定律所預測的效率趨勢,在2014到2020年間至少領先70%。

AMD 能源效率設計3大策略:

**** 透過異質系統架構(HSA),AMD結合CPU與GPU運算核心以及各種特殊用途加速器,包括像數位訊號處理器與影片編碼器,全部整合在像APU這樣尺寸的晶片內。目前AMD為嵌入式、伺服器、終端裝置等市場提供結合HSA功能的APU,並為新一代遊樂器提供其半客制化APU。

**** 大多數運算作業都分類在閒置時間、按鍵與觸控輸入之間的間隔、或觀看顯示內容所耗用的時間。最新AMD APU能對作業負載與應用進行即時的分析,機動地調整時脈速度,以達到最適的處理吞吐速率。同樣的,AMD還提供平台感知電源管理機制,處理器可藉由超頻來快速完成作業,完成後立即切換到低功耗的閒置模式。

**** AMD在多年前就體認對於能源效率的需求,因此挹注投資進行研發,未來會整合多種不同的功能,進一步整合系統元件,改善製程,透過降低閒置耗電量進而節省電力,提升晶片效能表現。

關鍵字: #AMD
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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