Iniciativa da eficiência energética 25x até 2020

​​​​​​​​​​​​​​​​​​25 vezes mais eficiência em energia até 2020

Desenvolver processadores eficientes no consumo de energia é um enfoque de design para a AMD há muito tempo. Aliás, a AMD melhorou em 10 vezes a eficiência típica do consumo de energia dos no​ssos processadores móveis de 2009 a 20141,2. Então, a AMD definiu uma meta ousada em 2014 de oferecer um consumo de energia pelo menos 25 vezes mais eficiente até o ano de 2020 com nossas Unidades de Processamento Acelerado (APUs).

Saiba mais sobre os prêmios recentes para a iniciativa 25x20 da AMD

 

A 7a Geração de APUs mantém a AMD na frente para o 25X20

Nosso mais recente processador móvel, a APU de 7a Geração da Série A (codinome “Bristol Ridge”) continua deixando a AMD na frente para conquistar nossa meta ousada de eficiência no consumo de energia de 25X20 (25 vezes​ até 2020)3,4. Com uma melhoria incansável do “desempenho por watt” dos nossos processadores, ajudamos nossos clientes a reduzirem o consumo de energia e os custos sem deixar de melhorar o desempenho computacional.

AMD Energy 

Prêmios e reconhecimentos para a Iniciativa 25x20

​​​​Green Economics Council Catalyst Award 2016

A AMD teve a honra de receber os seguintes prêmios e reconhecimentos em 2016 para a Iniciativa 25x20 de Eficiência em Energia:​​​​​​​​​​​​

A AMD ganha prêmio de prestígio "Catalyst Award" por sua Iniciativa de Eficiência Energética 25x20​​​​​​

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RECURSOS

Por que a eficiência energética é importante para as empresas


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O que é computação heterogênea?

A APU AMD, que combina processamento central (serial) e processamento de vídeo (paralelo) em um único chip, é a principal inovação que guiará esta meta. Nossa tecnologia de APU é projetada para aproveitar os recursos de processamento do projeto heterogêneo para fazer com que as atividades computacionais consumam muito menos energia, permitindo que os turnos contínuos das atividades de trabalho aprimorem os componentes de processamento – todas as cargas de trabalho ajudam a melhorar o desempenho e a consumir muito menos energia. Isso é obtido graças à otimização das conexões entre os chips discretos e a redução dos ciclos de computação, tratando a CPU e a GPU como pares.

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Notas de rodapé