创新不止，自始至今

自 1969 年成立以来，AMD 在专注于可持续发展的同时，不断推出强大的新技术，铸就了深厚的创新传统。

时至今日，AMD 团队仍在不懈努力，力求在不牺牲性能、不削弱创新成果对世界产生的深远影响的前提下，提供前沿创新成果。今年是 AMD 发布企业责任报告的第 30 个年头年，彰显了我们致力于可持续实践的创新传统。请继续阅读，了解我们近年来在可持续发展方面的重点工作，以及像您一样的合作伙伴如何为共创美好未来铺平道路。 

计算需求的革命性转变

数据中心的崛起以及对 AI 计算前所未有的需求，意味着客户正使用比以往更多的电力和硬件来驱动现代计算。这也催生了对更高效、更可持续解决方案的需求，以应对当今乃至未来数字化环境中的挑战，同时避免对我们自身产生负面影响。通过高能效创新、透明的运营实践和对企业责任的专注投入，AMD 致力于为社会和地球共创一个更具韧性的未来。具体做法如下。

AMD 如何为地球做出贡献

AMD 长期致力于减少公司对地球的整体影响，近年来在设定 2030 年宏伟新目标的同时，也取得了重大的里程碑式成就：

  • AMD 设立目标，计划到 2030 年将其运营产生的（范围 1 和 2）温室气体 (GHG) 排放量在 2020 年的基础上减少 50%。尽管全球用电量增加了 33%（2020-2024 年），公司仍实现了温室气体排放量降低 28% 的成果。1
  • 2024 年，AMD 采购了 118GWh 的可再生电力，占其全球总用电量的一半。例如，AMD 圣何塞园区通过部署 1.4MW 太阳能系统和额外的 600 kW 屋顶光伏装置，有效利用现场太阳能发电。
  • AMD 推出了旨在提高产品中回收材料含量的新举措，从而推动公司的循环经济和脱碳战略的实施。
  • 2024 年，87% 的 AMD 制造供应商2公布了温室气体排放目标，74% 采购了可再生能源。3,4 
  • 在 2023 年至 2024 年间，AMD 晶圆制造的总用水量下降了 12%，相当于节约了 15 亿升水。 

在资源节约之外，AMD 还致力于通过其产品实现卓越的能效提升；截至 2025 年年中，AMD 已超越其 30x25 目标，5采用当前由四个 AMD Instinct™ GPU 和一个第五代 AMD EPYC（霄龙）CPU 组成的配置，能效比基准系统提升了 38 倍。6这意味着在实现同等性能的前提下，能耗降低了 97%。 

随着越来越多的客户希望通过虚拟化来最大化资源投入，AMD 也在该领域为实现更高效率铺平了道路；11 台搭载双路 AMD EPYC（霄龙）9654 CPU 的服务器可支持多达 2000 个虚拟机 (VM)。‎

随着 AI 规模的持续扩大，以及我们迈向真正的端到端全 AI 系统设计，延续我们在高能效设计领域的领导地位比以往任何时候都更为重要。因此，我们设立了一个宏伟的新目标：到 2030 年，将用于 AI 训练和推理的机架级能效在 2024 年的基础上提升 20 倍。7我们全新的 2030 年机架级能效目标将对设备整合产生重大影响。以 2025 年典型 AI 模型训练为基准测试场景，预计能够实现以下方面的提升：8

  • 机架高度整合，从超过 275 个机架缩减至不足 1 个满负载机架
  • 运营耗电量削减超 95%
  • 模型训练产生的二氧化碳排放量从约 3,000 公吨降至 100 公吨

AMD 如何赋能于人

创造更美好的世界，不止于节能。它还关乎赋能于人（从 AMD 员工到全球社区），并尊重 AMD 产品制造工人的人权。 

以下是 AMD 为其每天合作与支持的人们做出的贡献：

  • 我们的目标是通过 AMD 和 AMD 基金会的慈善及合作项目，在 STEM 教育、科研及未来人才培养方面惠及 1 亿人；在 2021 至 2024 年间，已有 8410 万人从 AMD 大学项目和各项 STEM 计划中受益。9 
  • 2024 年，AMD 向超过 800 所大学、科研机构和非营利组织捐赠了相关技术。
  • 2024 年，AMD 向近 40 家非营利组织和学校提供了额外的 STEM 相关资助。
  • AMD AI 与 HPC 基金通过捐赠本地设备及提供 AMD 集群的远程访问权限，为学术研究人员和教育工作者提供 AMD 计算技术，从而支持高影响力的科研和教育项目。从 2020 年到 2024 年，AMD 已捐赠了超过 30 千万亿次的计算能力，总市场价值超过 3530 万美元。
  • 2024 年，超过 8,100 名 AMD 员工参与了逾 33,000 小时的志愿服务，同比增长 43%。
  • AMD 推出了五项全新的员工导师计划，以支持员工的职业成长和企业文化建设。
  • 2024 年，61% 的员工参与了 AMD 员工资源团体和/或其他 AMD 包容性计划，比 2023 年增长了 10%；目标是到 2025 年底达到 70%。
  • 在 KnowTheChain 基准评估中，AMD 在 ICT 公司中位列前 15%；该工具旨在评估企业为解决供应链中强迫劳动和人口贩运问题所做的努力。

致力于共创更美好的未来

随着计算能力需求的持续攀升，AMD 证明了技术进步不必以牺牲地球环境为代价。从超越宏伟的 30x25 能效目标，到设立 2030 年实现 20 倍机架级能效提升的全新目标，AMD 正在证明创新与可持续发展可以并行不悖。AMD 技术已为全球能效排名前 20 的超级计算机中的 60% 提供算力支持，不仅加速了气候和医学研究，还帮助客户在降低环境足迹的同时实现更卓越的性能。最新的基准测试数据证实了这一优势地位：由 AMD EPYC（霄龙）CPU 驱动的 Frontier 和 Adastra 等系统实现了破纪录的每瓦浮点运算性能，并创造了超过 500 项服务器基准测试世界纪录。  

如需详细了解 AMD 及合作伙伴如何赋能于人、保护地球并加速应对全球挑战，请在此处查阅《AMD 2024-2025 年度企业责任报告》。

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附注
  1. 报告的数据包含范围 1 和范围 2 温室气体排放量（以 2020 年为基准年）。基于经过第三方验证（提供有限水平保证）的 AMD 计算。
  2. “制造供应商”是指 AMD 直接向其采购以及直接向 AMD 提供材料和/或制造服务的供应商。
  3. AMD 将可再生能源定义为使用过程中不会耗尽的能源，如风能或太阳能。AMD 并未针对制造供应商设定最低的可再生能源采购量限制，换言之，凡是采购可再生能源的供应商都在此目标的涵盖范围内。数据由 AMD 供应商提供，AMD 未对数据进行独立验证。
  4. AMD 计算经过第三方验证（提供有限水平保证），计算基于制造供应商提供的数据，AMD 未对这些数据进行独立验证。
  5. 在四加速器 CPU 主机配置中采用适合 AI 训练和高性能计算的高性能 AMD CPU 和 GPU 加速器。目标计算基于标准性能指标得出的性能分数（高性能计算：具有 4k 矩阵大小的 Linpack DGEMM kernel FLOPS；人工智能训练：在 4k 矩阵上运行的基于低精度训练的浮点数学 GEMM kernel，例如 FP16 或 BF16 FLOPS）除以一个典型的加速计算节点（包括 CPU 主机 + 内存以及 4 个 GPU 加速器）的额定功耗。
  6. EPYC-030a：计算方法包括：1) Koomey Analytics 根据现有的研究和数据预测的 2025 年基准情景用电量（千瓦时），这些数据包括 2025 年特定领域预计部署量，以及 GPU 高性能计算 (HPC) 和机器学习 (ML) 等特定领域数据中心能源使用效率 (PUE)；2) AMD CPU 和 GPU 节点功耗包含特定领域使用（活动与空闲）百分比，并乘以 PUE 来确定实际总能耗，从而能够计算出性能功耗比。“38 倍”通过如下公式计算得出：（2025 年基准情景高性能计算节点预计用电量 [千瓦时] * AMD 2025 年通过 DGEMM 和典型能源消耗 (TEC) 计算得出的性能功耗比提升 + 2025 年基准情景机器学习节点预计用电量 [千瓦时] *AMD 2025 年通过机器学习数学和 TEC 计算得出的性能功耗比提升）/（2025 年基准情景预计用电量 [千瓦时]）。如需了解详情，请访问：https://www.amd.com/zh-cn/corporate/corporate-responsibility/data-center-sustainability.html。
  7. AMD 基于发展路线图规划了 2024 至 2030 年间每年针对 AI 训练/推理的先进机架设计方案，同时通过深度剖析行业发展趋势，为机架设计方案与技术迭代优化提供支持，确保规划的目标与行业发展轨迹高度契合。2024 年机架充分体现了 2024/2025 年间广泛采用的 AI 部署实践。2030 年机架则基于 AMD 2030 年系统与芯片设计规划。在每种机架设计方案中，AMD 均指定了 GPU、CPU、DRAM、存储、散热及通信等组件，并定义了机架功耗与性能特性。能效计算不包括机架外部风冷/水冷系统的功耗，但包含机架内部风扇及泵的功耗。性能提升为估算值，其计算基于以下几项进展：计算输出（指实际交付的持续性能，而非峰值 FLOPS）、内存 (HBM) 带宽及网络（扩展）带宽。这些进展将以指数形式呈现，并分别针对训练和推理场景，通过下列权重因子进行加权。
    性能细分表
      FLOPS HBM 带宽 扩展带宽
    培训 70.0% 10.0% 20.0%
    推理 45.0% 32.5% 22.5%
    首先，每个机架的性能和功耗共同揭示了训练和推理任务中性能功耗比随时间变化的趋势。然后，将训练和推理的进展指数按 50:50 的权重进行加权，从而得出 AMD 到 2030 年预计进展（20 倍）的最终估算值。该性能数据基于以下假设：AI 模型在训练和推理过程中，将持续通过采用更低精度的数学格式取得进展，这将同时带来有效 FLOPS 的增加以及每 FLOP 所需带宽的减少。https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2020-6-25-amd-exceeds-six-year-goal-to-deliver-unprecedented.html
  8. AMD 基于 EPOCH AI 数据 (https://epoch.ai) 估算了训练一个知名的标准 AI 模型所需的机架数量。在此计算中，我们基于 EPOCH AI 数据做出如下假设：训练一个标准模型需要 10^25 次浮点运算（基于 2025 年数据的中值），训练周期为 1 个月。所需的 FLOPS = 10^25 FLOPS/（秒/月）/模型 FLOPS 利用率 (MFU) = 10^25/(2.6298*10^6)/0.6。机架数量 = 所需的 FLOPS/（2024 年至 2030 年单机架 FLOPS）。根据 AMD 产品规划进行计算性能估算，2025 年使用 2024 产品对一个标准模型进行为期一个月的训练，需要 276 个机架（假设单机架具备 22.656 PFLOPS 算力且 MFU 为 60%）；在这六年期间，训练同一模型所需的机架数量减少了 276 倍。在 2024 年机架配置下，全面训练典型 2025 年 AI 模型所消耗的电量约为 7 吉瓦时 (GWh)，而 2030 年的全新 AMD 系统训练同一模型所消耗的电量约为 350 兆瓦时 (MWh)，降幅高达 95%。此外，AMD 还利用了国际能源署 (IEA) 在《2024 年世界能源展望》报告 [https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024] 中发布的平均电力（千瓦时/kWh）碳强度数据。IEA 在既定政策情景分析中给出了 2023 年和 2030 年的碳强度值。我们计算了 2023 年至 2030 年碳强度的年均变化量，并将其应用于 2023 年的碳强度值，据此得出 2024 年碳强度为 434 克二氧化碳/千瓦时 (CO2 g/kWh)，而 2030 年碳强度为 312 CO2 g/kWh。2024 年基准机架配置下，7 GWh 耗电量乘以 434 CO2 g/kWh 的碳强度，二氧化碳排放量约为 3000 吨；而在 2030 年机架配置下，350 MWh 耗电量乘以 312 CO2 g/kWh 的碳强度，二氧化碳排放量约为 109 吨。
  9. “数字化影响”目标对应时间段所涵盖的捐赠，是指 2020 年 1 月 1 日之后交付和 2025 年 12 月 31 日之前发起的捐赠。“发起捐赠”是指 AMD 与捐赠接收组织就捐赠达成协议，规定捐赠必须在 2026 年 7 月 30 日前交付。报告的数据包括：直接受益人，即直接获得 AMD 捐赠技术、资金或志愿服务的学生、教职工或研究人员；以及间接受益人，即根据合理推断非常有可能收到 AMD 捐赠技术所取得的研究数据并因此获得有用见解或知识的个人。AMD 每年都会对捐赠接收组织开展调查，以估测直接受益人数量，就 AI 与高性能计算基金而言，还需要估测间接受益人数量。根据 2021-2023 三年间的调查回复，AMD 采用基于经济学的影响递减假设，通过将特定年份的捐赠总市值除以同一年捐赠接收者调查中报告的间接受益人所收捐赠总值，来估算间接受益人总数（不适用于直接受益人）。根据模型中使用的这 3 年的数据，间接受益人数量与捐赠市值的比率平均为 1.08。因此，AMD 假设每提供市值 100 万美元的捐赠，约有 108 万人将间接受益。AMD 还假设，预计第 1 年的间接受益人会在第 2 年和第 3 年继续发展新的受益人，但发展新受益人的速率会逐渐降低。按照影响递减速率假设，第 2 年的受益人数量为第 1 年预估受益人数量的 50%，第 3 年的受益人数量则为第 1 年预估受益人数量的 25%。AMD 目标计算经过第三方验证（提供有限水平保证），计算基于捐赠接收组织提供的数据，AMD 未对这些数据进行独立验证。另外，AMD 采用基于经济学的影响递减模型，此类模型也是以接收组织提供的数据为基础。上述模型的应用范围已扩展至 2023-2024 年度“AMD 大学计划”（现包含 AI 与高性能计算基金）的相关数据。

© 2025 AMD 公司，版权所有。保留所有权利。AMD、AMD 箭头标识、EPYC、霄龙、Instinct 及其组合是 AMD 公司的商标。