創立以來不斷創新

自 1969 年成立以來，AMD 不斷開發強大的新技術，且持續著重於永續發展，打造創新的傳承。

時間快轉到現在，AMD 團隊仍持續努力推出尖端創新，而且在追求效能或看待這些創新在全世界的廣泛影響時，都毫不妥協。今年是企業責任報告發布的第 30 年，這彰顯 AMD 長期致力於永續實務的創新實績。請繼續閱讀，探索 AMD 近年在永續發展方面的努力，並瞭解像貴公司這樣的合作夥伴能如何協助共同打造更美好的未來。 

運算需求的革命性轉變

資料中心的興起與前所未有的 AI 運算需求，皆意味著客戶需要使用多於以往的電力與硬體推動現代運算。這推動了對更高效率、更永續之解決方案的需求，以在數位環境中因應現今與未來的挑戰，同時避免為自己帶來負面影響。透過節能的創新、透明的營運實務以及對企業責任的堅持，AMD 協助為社會與地球創造更具韌性的未來。以下是具體作法。

AMD 如何協助保護地球

AMD 長久以來都相當重視減少自身對地球的整體影響，近年來不只達成多項重大里程碑，也為 2030 年立下大膽的新目標：

  • 針對營運（範疇 1 與範疇 2）的溫室氣體 (greenhouse gas, GHG) 排放量，AMD 設定從 2020 年到 2030 年減少 50% 的目標。儘管全球用電量增加了 33%（2020 年至 2024 年），在此期間 AMD 的溫室氣體排放已減少 28%。1
  • 2024 年，AMD 使用了 118 GWh 的再生能源電力，占其全球一半的用電量。舉例來說，聖荷西的 AMD 園區採用 1.4 MW 的太陽能系統與 600 kW 的屋頂太陽能發電設施，來運用現場太陽能發電。
  • AMD 也推出新計畫，目標是提高產品中的回收材料比例，進一步推動循環經濟與減碳策略。
  • 2024 年，87% 的 AMD 製造供應商2 具有公開的溫室氣體排放目標，且 74% 採用再生能源。3、4 
  • AMD 用於晶圓製造的總用水量在 2023 年至 2024 年間減少 12%，省下了 15 億公升的水。 

除了資源方面，AMD 也精進產品以協助在滿足效率需求的同時實現出色節能；截至 2025 年中，AMD 已超越其 30x25 目標5：採用目前的四個 AMD Instinct™ MI355X 顯示卡與一個第 5 代 AMD EPYC™ 處理器的系統配置，提升幅度為基準系統的 38 倍。6 在相同效能下，用電量可減少 97%。 

隨著越來越多客戶透過虛擬化來充分運用資源投資方式，AMD 也在此領域為達到更高效率鋪路；採用雙 AMD EPYC™ 9654 處理器的 11 部伺服器，可支援多達 2000 部虛擬機器 (virtual machine, VM)，若使用競爭對手的伺服器，需要 17 部才能支援相同負載。這代表伺服器數量減少 35%、三年期間能源節省 29%，碳排放的減少量相當於 38 英畝美國森林每年的碳匯。7

隨著 AI 規模持續擴大，我們也轉為採用真正端到端設計的完整 AI 系統，我們比以往更重視在節能設計上持續保持領導地位。因此，我們設定了一項嶄新的大膽目標：以 2024 年為基準，在 2030 年前使 AI 訓練與推論的機架規模能效提升 20 倍。8 這項 2030 年的機架級能效新目標，對設備整合具有重大意義。以 2025 年的典型 AI 模型訓練為基準，這項提升將實現以下成果：9

  • 從超過 275 個機架整合至低於 1 個完整利用的機架
  • 營運用電減少超過 95%
  • 訓練模型的碳排放量從約 3,000 公噸 CO2 減至 100 公噸

AMD 如何幫助人們

讓世界更美好，不限於節能減碳。這也關乎賦予人們能力（從 AMD 員工到全球各地的社群），以及尊重製造 AMD 產品的勞工們的人權。 

以下是 AMD 為合作夥伴及日常支援對象帶來的具體影響：

  • AMD 與 AMD 基金會致力於透過慈善行動及合作夥伴計畫，推動科學、科技、工程與數學 (Science, Technology, Engineering & Math, STEM) 教育、科學研究與未來勞動力發展，使 1 億人受益。在 2021 年至 2024 年間，已有 8,410 萬人受惠於 AMD 大學計畫與 STEM 計畫。10 
  • 2024 年，AMD 捐贈技術給超過 800 所大學、研究機構與非營利組織。
  • 同年，AMD 還為近 40 間非營利組織與學校提供其他 STEM 相關補助。
  • AMD AI 與 HPC 基金透過捐贈內部部署設備，並提供 AMD 叢集的遠端存取，讓學術研究人員與教育人員能夠使用 AMD 的運算技術，促進高影響力的研究與教育發展。2020 年至 2024 年間，AMD 已捐贈超過 30 PetaFLOPS 的運算能力，總市值超過 US$3,530 萬。
  • 2024 年，超過 8,100 名 AMD 員工參與志工服務，累積超過 33,000 小時，較前一年成長 43%。
  • AMD 推出了五項新的員工指導計畫，以支援專業發展及塑造工作場所文化。
  • 2024 年，有 61% 的員工參與 AMD 員工資源團體及/或其他 AMD 包容性計畫，較 2023 年成長 10%；而目標是在 2025 年底前達到 70%。
  • 在 KnowTheChain 基準評比中，AMD 位居資訊與通訊技術 (Information and Communications Technology, ICT) 企業的前 15%，該評比評估企業防制供應鏈強迫勞動與人口販運問題的努力。

致力於打造更美好的未來

在運算力需求持續上升之際，AMD 向世人展現，進步不必以犧牲地球為代價。從超越雄心勃勃的 30x25 能效目標，到設定 2030 年達成機架規模能效提升 20 倍的新里程碑，AMD 以行動證明創新與永續可以並進而不互斥。全球能效最高的超級電腦前 20 名當中，有 60% 採用 AMD 的技術來加速氣候與醫療研究，並協助客戶在提升效能的同時減少環境足跡。最近的基準測試資料再次證實 AMD 的領導地位：由 AMD EPYC 處理器驅動的系統（如 Frontier 與 Adastra），在每瓦浮點運算 (Floating-Point Operations, FLOPS) 效能方面打破紀錄，造就超過 500 個創下世界紀錄的伺服器基準。  

若想進一步瞭解 AMD 與像貴公司這樣的合作夥伴，如何賦予人們能力、保護地球，並加速解決全球挑戰，可在此處查看《AMD 2024–25 年企業責任報告》。

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尾註
  1. 報告資料包含範疇 1 和範疇 2 溫室氣體排放量（以 2020 年為基準）。根據經第三方驗證的 AMD 計算結果（有限責任擔保）。
  2. 「製造供應商」定義為 AMD 直接向其購買，以及提供 AMD 直接材料及/或製造服務的供應商。
  3. AMD 將再生能源定義為使用時不會耗盡的能源，例如風力或太陽能。AMD 不要求製造供應商所採購的再生能源，必須達到某一最低數量標準，才能納入目標。資料由 AMD 供應商提供，未經過 AMD 獨立驗證。
  4. AMD 之計算是由第三方根據我們製造供應商所提供的資料進行驗證（有限責任擔保），而這些資料未經 AMD 獨立驗證。
  5. 包括在 4 加速器、處理器主機組態下，用於 AI 訓練和高效能運算的 AMD 高效能處理器和顯示卡加速器。目標是根據效能分數計算，其測量方式為使用標準效能指標（HPC：4k 矩陣大小的 Linpack DGEMM 內核 FLOPS；AI 訓練：專注於較低精度訓練的浮點數學 GEMM 內核，例如以 4k 矩陣運行的 FP16 或 BF16 FLOPS）除以代表性加速運算節點（包括處理器主機 + 記憶體和 4 個顯示卡加速器）的額定耗電量。
  6. EPYC-030a：計算項目包括 1) 根據現有研究和資料，利用 Koomey Analytics 執行的 2025 年基準案例 kWhr 使用量預測，該預測包括 2025 年特定部門的預計部署量和資料中心電力利用效率 (power utilization effectiveness, PUE)，包括顯示卡高效能運算 (High Performance Computing, HPC) 和機器學習 (machine learning, ML) 安裝，以及 2) AMD 處理器和顯示卡節點耗電量，其合併特定部門使用率（現用與閒置）百分比並乘以 PUE，以確定要用於計算每瓦效能的實際總電能使用量。38 倍是使用下列公式計算得出：（在採用 DGEMM 和 TEC 時 2025 年基準案例 HPC 節點 kWhr 推估使用量 * AMD 2025 年每瓦效能改善程度 + 在採用 ML 數學和 TEC 時 2025 年基準案例 ML 節點 kWhr 推估使用量 * AMD 2025 年每瓦效能改善程度）/（2025 年基準案例 kWhr 推估使用量）。如欲瞭解更多資訊，請參閱：https://www.amd.com/zh-cn/corporate/corporate-responsibility/data-center-sustainability.html。
  7. SP5TCO-036A：截至 2023 年 5 月 19 日，基於 AMD 內部分析，使用 AMD EPYC™ 伺服器虛擬化和溫室氣體排放 TCO 估算工具（版本號：12.15），估算 3 年內提供總共 2000 部各自具有 1 個核心和 8 GB 記憶體的虛擬機器 (VM) 所需之採用雙路 AMD 96 核心 EPYC™ 9654 的伺服器對比基於雙路 Intel® Xeon® 60 核心 Platinum 8490H 的伺服器解決方案的成本和數量比較。  其中包括每個插槽 $6,558.32 的 VMware 軟體授權成本 + 該插槽內每增加 32 個處理器核心的每個額外軟體。這個方案包含許多假設和估算，儘管其以 AMD 內部研究和最佳近似值為基礎，但應視為僅供參考的示例，不得未經實際測試並以其作為決策依據。如需更多詳細資訊，請參閱 https://www.amd.com/zh-cn/legal/claims/epyc.html#q=sp5tco-036&sortCriteria=%40title%20ascending
  8. 根據 AMD 藍圖，2024 年至 2030 年間 AMD 每年的 AI 訓練/推論進階機架，同時檢視過往趨勢，協助進行機架設計選擇與技術改良，以使預期目標與過往趨勢維持一致。2024 年的機架以 MI300X 節點為基礎，其效能與 Nvidia H100 相當，並反映 2024/2025 期間當時常見的 AI 部署實務。2030 年的機架則根據該期間的 AMD 系統與晶片設計期望進行規劃。在各案例中，AMD 均指出顯示卡、處理器、動態隨機存取記憶體 (Dynamic Random Access Memory, DRAM)、儲存、散熱與通訊等元件，並追蹤這些元件與定義機架特性的功耗與效能。計算未納入機架外部氣冷或水冷供應所消耗的能源，但包含機架內部風扇與幫浦的功耗。效能提升的估算依據運算輸出（實際可持續的運算效能，而非峰值 FLOPS）、記憶體 (HBM) 頻寬與網路（向上擴充）頻寬的進展，以指數方式表示，並根據以下訓練與推論情境加權。
    效能明細表
      FLOPS HBM BW 向上擴充 BW
    訓練 70.0% 10.0% 20.0%
    推論 45.0% 32.5% 22.5%
    結合每個機架的效能與功耗，可顯示出在訓練與推論上的每瓦效能長時間趨勢，而訓練與推論的進展指數各自以 50:50 加權，得出 AMD 到 2030 年的最終預估進展（20 倍）。效能數值假設，在採用更低精度的數學格式進行訓練和推論方面，AI 模型持續取得進展，進而提升有效 FLOPS 並降低每個 FLOP 所需的頻寬。https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2020-6-25-amd-exceeds-six-year-goal-to-deliver-unprecedented.html
  9. AMD 根據 EPOCH AI 的資料 (https://epoch.ai) 估算訓練典型知名 AI 模型所需機架數量。在此計算中，我們假設根據該資料，一個典型模型需要 1025 次浮點運算以完成訓練（以 2025 年資料的中位數為基準），且訓練需持續 1 個月。所需 FLOPs = 10^25 FLOPs/（秒/月）/模型 FLOPs 使用率 (MFU) = 10^25/(2.6298*10^6)/0.6。機架數量 = 所需 FLOPs /（2024 年與 2030 年的每機架 FLOPS）。根據 AMD 藍圖預估運算效能，若以 2024 年 MI300X 產品（假設每機架 22.656 PFLOPS，MFU 為 60%）在一個月內訓練一個典型模型，在 2025 年大約需要 276 個機架。而在未來六年間，訓練相同模型所需的機架數將減少 276 倍。使用 2024 年機架的 MI300X 系統來完整訓練一個典型的 2025 年 AI 模型，計算得出耗電量約為 7 GWh；而未來 2030 年 AMD 系統訓練相同模型的耗電量約為 350 MWh，節省達 95%。AMD 接著套用國際能源總署《2024 年世界能源展望》中的每千瓦小時碳排放強度資料 [https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024]。IEA 的既定政策案例提供 2023 年與 2030 年的碳強度。我們根據 2023 年至 2030 年的平均年變化，套用 2023 年的強度，得出 2024 年的碳強度為 434 g CO2/kWh，而 2030 年則為 312 g CO2/kWh。2024 年基準情境的碳排放為 7 GWh x 434 CO2 g/kWh ~= 3000 噸 CO2，而未來 2030 年情境的碳排放則為 350 MWh x 312 CO2 g/kWh ~= 109 噸 CO2。
  10. 數位影響力目標的時間範圍包含自 2020 年 1 月 1 日後提供，以及於 2025 年 12 月 31 日前啟動的捐贈。「啟動」的定義為 AMD 及接受方組織達成 AMD 捐贈協議，且捐贈物必須於 2026 年 7 月 30 日前交付。報告的資料包括：直接受益人，其定義為直接使用 AMD 捐贈技術、資金或志願者的學生、教職員或研究人員；以及間接受益人，其定義為有合理可能性接收由 AMD 捐贈技術產生的研究資料，並可能獲得實用見解或知識的個人。AMD 與受贈組織進行年度問卷調查，以估計直接受益人，如果是 AI 與 HPC 基金，則亦會估計間接受益人。為了估計間接受益人總數（不適用於直接受益人），AMD 根據 3 年的問卷回覆（2021-2023 年），建立出基於經濟原理的影響假設，其計算方法為，將某年捐贈的總市值，除以當年受贈問卷調查回報的間接受益人總價值。資料顯示，就模型使用的這 3 年資料而言，平均比例為 1.08。因此，AMD 假設每捐贈 US$100 萬的市值，約 108 萬人會間接受惠。AMD 也假設第 1 年的年度估計間接受益人在第 2 年和第 3 年仍將持續惠及更多人，但比例會有所下降。影響折舊率係假設第 2 年受益人數量為第 1 年估計數量的 50%，第 3 年受益人數量為第 1 年估計數量的 25%。AMD 目標計算是由第三方根據受贈機構所提供的資料進行驗證（有限責任擔保），非由 AMD 獨自驗證，而 AMD 經濟原理影響模型是根據受贈機構所提供的資料建立。上述模型亦已延伸到 2023-2024 年 AMD 大學計畫（現在包括 AI 與 HPC 基金）的資料。

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