Iniciativa de eficiencia energética 25 x 20

​​​25 veces más eficiencia energética para 2020

Hace tiempo que el desarrollo de procesadores con eficiencia energética es un enfoque de diseño en AMD. De hecho, AMD mejoró 10 veces la eficiencia energética de uso típico de nuestros procesadores móviles desde 2009 hasta 2014.1,2 En 2014, AMD se propuso un osado objetivo: brindar al menos 25 veces más eficiencia energética con las unidades de procesamiento acelerado (APU) en 2020.

Descubre los premios recientes a la iniciativa 25 x 20 de AMD

 

La 7.ª generación de APU mantiene la ventaja de AMD para 25 x 20

Nuestro procesador móvil más reciente, la 7.ª generación de APU Serie A (con nombre código “Bristol Ridge”), permite a AMD mantener la ventaja para lograr el objetivo de eficiencia energética 25 x 203,4. Mediante la mejora constante del “rendimiento por vatio” de nuestros procesadores, ayudamos a los clientes a reducir el consumo de energía al tiempo que aumentan el rendimiento de cómputo.

AMD Energy 

Premios y reconocimientos a la iniciativa 25 x 20

​​​​Green Economics Council Catalyst Award 2016

AMD se enorgullece de haber recibido los siguientes premios y reconocimientos en 2016 por nuestra iniciativa de eficiencia energética 25 x 20:

AMD recibe el prestigioso premio “Catalyst Award” por su iniciativa de eficiencia energética 25 x 20​​​​​​​​

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RECURSOS

Por qué es importante la eficiencia energética para las empresas




Computación heterogénea

La APU de AMD, que combina procesamiento central (en serie) y procesamiento de gráficos (en paralelo) en un único chip, es la principal innovación que impulsa este objetivo. Nuestra tecnología de APU está destinada a aprovechar las capacidades de procesamiento del diseño heterogéneo para hacer más cómputos con menos energía, lo que permite el cambio homogéneo de las cargas de trabajo de cómputo al componente de procesamiento óptimo, lo que ayuda a mejorar el rendimiento y usar menos energía. Esto se logra optimizando las conexiones entre chips discretos y reduce los ciclos de cómputo tratando las CPU y GPU como pares.

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