창립 이래 계속된 혁신

AMD는 1969년 창립 이래 지속 가능성에 집중하면서 강력한 신기술을 제공함으로써 혁신의 기반을 다져왔습니다.

AMD 팀은 지금도 여전히 성능이나 혁신이 세상에 미치는 광범위한 영향력을 저해하지 않는 최첨단 혁신을 제공하고자 최선을 다하고 있습니다. 30년간 계속된 AMD의 사회적 책임 보고는 지속 가능한 관행에 전념하는 혁신의 과정을 증명합니다. 최근 몇 년간 지속 가능성에 초점을 맞춘 활동과 귀사를 비롯한 파트너가 더 나은 미래를 위한 길을 닦는 데 어떤 도움이 되고 있는지 계속 읽어 보시기 바랍니다. 

컴퓨팅 수요의 혁신적인 변화

데이터 센터의 증가 및 AI 컴퓨팅에 대한 전례 없는 수요는 고객들이 현대 컴퓨팅을 추진하기 위해 그 어느 때보다 많은 전력 및 하드웨어를 사용하고 있음을 의미합니다. 이로 인해 디지털 환경에서 지구의 환경에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 오늘날과 미래의 과제를 해결할 수 있는 보다 효율적이고 지속 가능한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AMD는 에너지 효율적인 혁신, 투명한 관행, 기업의 사회적 책임을 다하기 위한 전념을 통해 사회와 지구의 더욱 회복력 있는 미래를 지원합니다. 그 방법은 아래와 같습니다.

지구를 위해 AMD가 노력하는 방식

AMD는 오랫동안 지구에 미치는 전반적인 영향을 개선하는 데 중점을 두었으며 최근 몇 년 동안 주요 이정표를 달성했을 뿐만 아니라 2030년의 과감한 목표를 새롭게 수립했습니다.

  • AMD의 목표는 2020년부터 2030년까지 운영 관련(범위 1 및 2) 온실가스(GHG) 배출량을 50% 줄이는 것입니다. 2020년부터 2024년까지 전 세계적으로 전기 사용량이 33% 증가한 반면 AMD는 온실가스 배출량을 28% 감축하는 성과를 달성했습니다.1
  • 2024년 AMD는 전 세계 전력 사용량의 절반에 해당하는 118GWh 규모의 재생 가능 전력을 조달했습니다. 예를 들어 산호세에 위치한 AMD 캠퍼스는 1.4MW 규모의 태양광 발전 시스템 및 600kW의 옥상 태양광 추가 설비를 통해 현장 태양광 발전을 이용하고 있습니다.
  • AMD는 제품 내 재활용 소재 함량을 높이기 위한 새로운 이니셔티브에 착수하여 순환 경제 및 탈탄소화 전략을 추진하고 있습니다.
  • 2024년에는 AMD 제조 공급업체의 87%2가 공개적인 온실가스 배출 목표를 설정했으며 74%가 재생 에너지를 조달했습니다.3,4 
  • AMD 웨이퍼 제조에 사용된 물의 총량은 2023년부터 2024년까지 12% 감소하여 15억 리터의 물 절감 효과를 달성했습니다. 

AMD는 자원 절감뿐 아니라 효율성 측면에서 놀라운 절감 효과를 제공하도록 제품을 최적화하고 있습니다. 2025년 중반 기준으로 AMD는 30x25 목표를 초과 달성5했으며, 현재 구성인 AMD Instinct™ MI355X GPU 4개와 5세대 AMD EPYC™ CPU 1개를 사용해 기준 시스템 대비 38배 증가를 달성했습니다.6 결과적으로 동일한 성능을 유지하면서 에너지 사용량을 97% 절감하게 되었습니다. 

리소스 투자를 극대화하기 위해 가상화를 고려하는 고객이 증가하는 상황에서 AMD는 가상화 부문의 효율성 또한 제고하고 있습니다. 듀얼 AMD EPYC™ 9654 CPU로 구동되는 11대의 서버는 최대 2000개의 가상 머신(VM)을 지원할 수 있습니다. 경쟁사의 경우 같은 부하를 처리하기 위해 서버 17대가 필요합니다. 결과적으로 서버가 35% 줄고 3년간 에너지 소비량이 29% 감소했으며 매년 미국 산림 38에이커에 해당하는 탄소 배출량을 절감했습니다.7

AI의 규모가 계속 확대되고 전체 AI 시스템이 진정한 포괄적 설계로 전환하는 과정에서 AMD가 에너지 효율적인 설계 작업 부문의 선두를 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이에 따라 AMD는 2024년을 기준 연도로 하여 2030년까지 AI 학습 및 추론에 대한 랙 규모 에너지 효율을 20배 개선한다는 과감한 목표를 수립했습니다.8 AMD의 새로운 2030년 랙 수준 에너지 효율성 목표는 장비 통합에 중대한 시사점을 지니고 있습니다. 2025년 기준 일반적인 AI 모델 학습을 사용할 때의 이점은 다음과 같습니다.9

  • 275개 이상의 랙을 1개 미만의 완전 활용된 랙으로 통합
  • 운영 전력 사용량 95% 이상 감소
  • 모델 훈련 시 탄소 배출량 약 3,000메트릭에서 100메트릭으로 tCO2 감소

AMD가 사람들을 돕는 방법

세상을 더 나은 곳으로 만들려면 에너지 절감 그 이상이 필요합니다. 더 나은 세상을 만들기 위해서는 AMD 직원부터 전 세계 지역 사회에 이르는 모든 사람의 역량을 강화하고 AMD 제품을 만드는 노동자들의 인권을 존중하는 노력 또한 필요합니다. 

AMD가 매일 함께 일하고 지원하는 사람들에게 영향을 미치는 방법은 다음과 같습니다.

  • AMD와 AMD 재단의 자선 활동 및 파트너십을 통해 1억 명에게 혜택을 제공하고 STEM 교육, 과학 연구 및 미래 인력을 육성한다는 목표 아래 2021년부터 2024년까지 8,410만 명이 AMD 대학 프로그램 및 STEM 이니셔티브를 통해 혜택을 받았습니다.10 
  • AMD는 2024년에 800개 이상의 대학, 연구 기관 및 비영리 단체에 기술을 기부했습니다.
  • AMD는 2024년에 약 40개 비영리 단체 및 학교에 STEM 관련 추가 보조금을 지원했습니다.
  • AMD AI 및 HPC 기금은 온프레미스 장비 기증과 AMD 클러스터 원격 액세스를 통해 학계 연구자 및 교육자에게 AMD 컴퓨팅 기술 접근성을 제공함으로써 영향력 있는 연구 및 교육을 지원합니다. 2020년부터 2024년까지 AMD는 총 시장 가치가 3,530만 달러를 넘어서는 30페타플롭 이상의 컴퓨팅 용량을 기부했습니다.
  • 2024년에는 AMD 직원 8,100명 이상이 전년 대비 43% 늘어난 33,000시간 이상을 자원봉사에 할애했습니다.
  • AMD는 직원의 전문성 개발 및 직장 문화를 지원하기 위해 새로운 직원 멘토링 프로그램 다섯 가지를 시작했습니다.
  • 2024년에는 직원의 61%가 AMD 직원 리소스 그룹 및/또는 기타 AMD 포용 이니셔티브에 참여하면서 2023년 대비 10% 증가율을 보였으며, 2025년 말까지 70%를 달성하는 것이 목표입니다.
  • AMD는 공급망 내 강제 노동 및 인신매매 문제 해결을 위한 기업 노력을 평가하는 도구인 KnowTheChain 벤치마크에서 상위 15%의 ICT 기업이 되었습니다.

더 나은 미래를 위한 노력

컴퓨팅 성능에 대한 수요가 계속 증가하는 상황에서 AMD는 발전이 반드시 지구의 희생으로 이루어져야 하는 것은 아니라는 점을 보여 주었습니다. AMD는 야심 찬 30x25 에너지 효율성 목표를 초과 달성하는 것부터 2030년까지 랙 수준 에너지 효율성을 20배 높이겠다는 과감한 목표를 새롭게 설정하기까지의 노력을 통해 혁신과 지속 가능성을 함께 추진할 수 있음을 입증하고 있습니다. AMD 기술은 이미 세계 에너지 효율 상위 20대 슈퍼컴퓨터의 60%를 구동하고, 기후 및 의학 연구를 가속화하며, 고객이 환경 발자국을 줄이면서 더 높은 성능을 달성하도록 지원하고 있습니다. 최근 벤치마크 데이터는 이러한 AMD의 리더십을 입증하며, Frontier 및 Adastra와 같은 AMD EPYC CPU 기반 시스템은 와트당 FLOP 성능에서 기록적인 성과를 달성하여 500개 이상의 세계 기록 서버 벤치마크를 달성하는 데 기여했습니다.  

AMD 및 귀사와 같은 파트너가 어떻게 사람들의 역량을 강화하고, 지구를 보호하고, 글로벌 과제 해결을 가속화하는지 더 자세히 알아보려면 여기에서 AMD 2024-25 기업 사회적 책임 보고서를 확인하시기 바랍니다.

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관련 문서

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각주
  1. 보고 데이터는 범위 1 및 2 GHG 배출량(기준연도 2020년)을 포함한 것으로, 제3자가 확인한 AMD 계산 결과(한정된 수준까지 보장)에 기반합니다.
  2. "제조 공급업체"는 AMD가 직접 구매하고 직접적으로 소재 및/또는 제조 서비스를 AMD에 제공하는 공급업체로 정의됩니다.
  3. AMD는 재생 가능 에너지를 풍력 또는 태양력과 같이 사용 시 고갈되지 않는 소스에서 얻은 에너지로 정의합니다. AMD는 제조 공급업체가 소싱하는 재생 가능 에너지의 최소량을 목표에 포함시키도록 요구하지 않습니다. 데이터는 AMD 공급업체가 제공하며 AMD가 독립적으로 검증하지 않았습니다.
  4. AMD 계산 결과는 제조 공급업체가 제공한 데이터(AMD에서 따로 확인하지 않음)를 기반으로 제3자 확인을 거친 결과(제한적 수준 보증)입니다.
  5. 4-가속기, CPU 호스트 구성의 AI 훈련 및 고성능 컴퓨팅에 사용되는 AMD 고성능 CPU 및 GPU 가속기가 포함됩니다. 목표 계산은 표준 성능 지표(HPC: 4k 매트릭스 크기의 Linpack DGEMM 커널 FLOPS, AI 훈련: 4k 매트릭스에서 수행되는 FP16 또는 BF16 FLOPS와 같은 저정밀도 훈련 중점적 부동 소수점 계산 GEMM 커널을 CPU 호스트 + 메모리 및 4 GPU 가속기를 포함한 대표적 가속화 컴퓨팅 노드의 정격 전력 소비량으로 나눈 것에 의해 측정되는 성능 점수에 기초했습니다.
  6. EPYC-030a: 계산에는 다음이 포함됩니다. 1) Koomey Analytics와 함께 수행된 2025년의 기본 사례 kWhr 사용 예측, 가용 연구 및 데이터에 기초, GPU HPC 및 머신 러닝(ML) 설치 등 특정 세그먼트에서 2025년 배포 용량 및 데이터 센터 전력 활용 효율성(PUE) 예측 포함, 2) AMD CPU 및 GPU 노드 전력 소비, 특정 세그먼트 활용 비율(활성 vs. 대기)을 더하고 PUE를 곱해 실제 총 에너지 사용을 결정, 성능/Watt 계산. 38배는 다음 공식을 사용한 계산 결과입니다. (기본 사례 HPC 노드 kWhr 사용 예측, 2025년 * AMD 2025년 성능/Watt 향상, DGEMM 및 TEC + 기본 사례 ML 노드 kWhr 사용 예측, 2025년 * AMD 2025 성능/Watt 향상, ML 수학 및 TEC 사용)/(기본 사례 예측 kWhr 사용, 2025년). 자세한 내용은 https://www.amd.com/ko/corporate/corporate-responsibility/data-center-sustainability.html을 참조하세요.
  7. SP5TCO-036A: 2023년 5월 19일 기준, AMD EPYC™ 서버 가상화 및 온실가스 배출 TCO 견적 툴 - 버전 12.15을 사용하여, VM당 1코어 및 8GB 메모리를 요구하는 2000개의 총 가상 머신(VM)을 3년의 기간 동안 제공하는 데 요구되는 2P AMD 96코어 EPYC™ 9654 기반 서버 vs. 2P 인텔® 제온® 60코어 Platinum 8490H 기반 서버 솔루션의 비용 및 수량을 측정한 AMD 내부 분석에 기초했습니다.  여기에는 소켓당 6,558.32달러의 VMware 소프트웨어 라이선스 비용 + 해당 소켓에서 32개의 CPU 코어당 1개의 추가 소프트웨어가 포함됩니다. AMD 내부 연구 및 최대 근사치에 기반하지만, 이 시나리오에는 많은 가정 및 추정이 포함되어 있으며, 정보 제공 목적의 예시로만 간주되어야 하고 실제 테스트에 대한 의사 결정의 기준으로 사용되어서는 안 됩니다. 자세한 사항은 https://www.amd.com/ko/legal/claims/epyc.html#q=sp5tco-036&sortCriteria=%40title%20ascending 페이지를 참조하세요.
  8. AMD는 AMD 로드맵을 기반으로 연도별(2024~2030년) AI 학습/추론을 위한 AMD 기반 고급 랙을 설계하고 과거 추세를 검토하여 랙 설계 선택과 기술 개선에 필요한 정보를 확보하여 예상 목표가 과거 추세를 반영하는지 확인했습니다. 2024년형 랙은 Nvidia H100과 동급인 MI300X 노드를 기반으로 하며 2024/2025년 기간 내 AI 배포의 일반적인 현행 관행을 반영합니다. 2030 랙은 해당 시기의 AMD 시스템 및 실리콘 설계 기대치를 기반으로 합니다. 각각의 경우 AMD는 GPU, CPU, DRAM, 스토리지, 냉각, 통신 등의 요소를 지정하고, 전력 및 성능 측면에서 구성 요소 및 정의된 랙 특성을 추적했습니다. 계산에는 랙 외부 공기를 냉각하거나 물을 공급하는 데 사용되는 전력은 포함되지 않지만 랙 내부의 팬 및 펌프에 사용되는 전력은 포함됩니다. 성능 개선은 컴퓨팅 출력(제공된 FLOP 및 유지된 FLOP, 최대 FLOP 아님), 메모리(HBM) 대역폭, 네트워크(확장) 대역폭의 진척도를 기반으로 추산되며, 지수로 표현되고 학습 및 추론을 위한 다음 요소에 의해 가중치가 부여됩니다.
    성능 분석표
      FLOPS HBM BW 확장 BW
    교육 70.0% 10.0% 20.0%
    추론 45.0% 32.5% 22.5%
    랙당 성능 및 전력 사용량은 교육 및 추론에 대한 시간 경과에 따른 와트당 성능 추세를 의미하며, 학습 및 추론 진척도 지표에 50:50의 가중치를 두고 2030년경 AMD의 예상 진척도(20배)에 대한 최종 추정치를 산출합니다. 성능 수치는 학습 및 추론 모두에서 낮은 정밀도 수학 형식을 활용하는 AI 모델이 지속적으로 발전하고 있으며 결과적으로 유효 FLOP이 증가하고 FLOP당 필요한 대역폭이 감소한다는 것을 전제로 합니다. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2020-6-25-amd-exceeds-six-year-goal-to-deliver-unprecedented.html
  9. AMD는 EPOCH AI 데이터(https://epoch.ai)를 기반으로 주목할 만한 대표 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 랙 수를 추정했습니다. 이 계산에서는 해당 데이터를 바탕으로 일반적인 모델의 학습에 1025개의 부동소수점 연산이 이루어지며(2025개 데이터의 중앙값 기준) 학습이 1개월 동안 진행된다고 가정합니다. 필요한 FLOP = 10^25 FLOP/(초/개월)/모델 FLOP 활용(MFU) = 10^25/(2.6298*10^6)/0.6. 랙 = 필요한 FLOP/(FLOP/2024 및 2030년 랙). AMD 로드맵의 컴퓨팅 성능 추정치에 따르면 2024년형 MI300X 제품(랙당 22.656 PFLOP, 60% MFU 가정)을 사용해 2025년에 일반적인 모델을 한 달간 학습시키려면 276개의 랙이 필요할 것으로 예상됩니다. 이는 동일한 모델을 6년 동안 학습시키는 데 필요한 랙 수가 276배 감소함을 의미합니다. 2024년형 랙을 사용하여 대표적인 2025년 AI 모델을 완전히 학습시키는 MI300X 시스템의 전력 사용량은 약 7GWh로 계산됩니다. 반면 향후 출시될 2030년형 AMD 시스템은 동일한 모델을 95% 감소한 전력 사용량에 해당하는 약 350MWh로 학습시킬 수 있습니다. AMD는 국제 에너지 기구의 2024년 세계 에너지 전망에 사용한 kWh당 탄소 강도를 적용했습니다[https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024]. IEA의 정책 사례는 2023년 및 2030년 탄소 집약도를 제공합니다. AMD는 2023~2030년 집약도의 연평균 변화를 설정하고 이를 2023년 집약도에 적용하여 2024년 집약도(434 CO2 g/kWh) 및 2030년 집약도(312 CO2 g/kWh)를 구했습니다. 2024년 기준 시나리오 배출량은 7GWh × 434CO2g/kWh ≈ 3000톤의 CO2인 반면 2030년 미래 시나리오 배출량은 350MWh × 312CO2g/kWh ≈ 109톤의 CO2입니다.
  10. Digital Impact Goal 기간에는 2020년 1월 1일 이후에 이루어져 2025년 12월 31일까지 개시된 기부가 포함됩니다. "개시"는 AMD와 수령 조직이 AMD 기부에 대한 합의에 도달하는 것으로 정의되며, 2026년 7월 30일까지 제공되어야 합니다. 보고 데이터는 AMD 기부 기술, 기금 또는 자원봉사에 직접적으로 접근할 수 있는 학생, 교직원 또는 연구원으로 정의되는 직접 수혜자와 상식적으로 AMD 기부 기술을 통해 연구 데이터를 받고 잠재적으로 유용한 통찰 또는 지식을 얻게 될 가능성이 높은 개인으로 정의되는 간접 수혜자를 포함합니다. AMD는 직접 수혜자를 파악하기 위해 수령 조직과 연례 설문 조사를 실시하며, AI 및 HPC 기금의 경우 간접 수혜자도 파악합니다. 3년 간의 응답(2021~2023년)을 기준으로, AMD는 경제 기반 영향 가정을 만들어 특정 연도 기부금의 총 시장 가치를 해당 연도의 수혜자 설문 조사에서 보고된 총 간접 수혜자 값으로 나누는 방식으로 간접 수혜자(직접 수혜자에게는 적용되지 않음)의 총수를 계산합니다. 이 데이터는 모델에서 사용한 3년 치 데이터의 비율이 평균적으로 1.08임을 보여줍니다. 따라서 AMD는 1백만 달러(USD)의 시장 가치가 기부될 때마다 약 108만 명의 사람들이 간접적으로 이익을 얻을 것이라고 가정합니다. 또한 AMD는 1년 차의 연간 추정 간접 수혜자가 2년 차와 3년 차에도 계속해서 감소된 비율로 추가적인 개인에게 도달한다고 가정합니다. 영향의 감가상각률은 2년 차 수혜자의 경우 1년 차 추정치의 50%, 3년 차 수혜자의 경우 1년 차 추정치의 25%로 가정합니다. AMD 목표 계산은 AMD가 독립적으로 검증하지 않고 수령 조직에서 제공한 데이터 및 수령 조직에서 제공한 데이터에 바탕을 둔 AMD 경제 기반 영향 모델에 기반하여 제3자가 검증(제한적 수준 보증)합니다. 위에서 언급한 모델은 2023~2024년에 AMD 대학 프로그램(현재 AI 및 HPC 펀드 포함)의 데이터로 확장되었습니다.

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