隨著過去20年計算的突飛猛進，及其對商業、教育、科研、醫療機構及其他行業帶來的社會效益，計算的能源和環境足跡也相應地增加。全球30億臺個人電腦每年消耗的能量超過總能耗的的1%；全球3，000萬臺服務器將再增加1.5%的總用電量，每年耗費約140億至180億美元。

由于全球上網用戶越來越多，據預測到2018年，全球數據中心的總占地面積將從2013年的15億平方英尺增加到近20億平方英尺。這些計算中心的服務器不僅會連接到個人電腦、電話和平板電腦，還會連接到大量新型聯網設備和系統。盡管可能會與預期有所出入，但保守估計，到2020年將會有近260億臺包含可穿戴計算機和工業傳感器在內的各種設備連接到互聯網。這就意味著互聯網流量會大幅增加，預計到2015年將會從2010年的245EB增加到1，000EB.

與用戶對高能效性能的需求相結合，智能手機、平板電腦和游戲機等將被用于計算密集型任務中，比如流媒體、視覺體驗效果更豐富的游戲和增強現實。同時，在視頻編輯、語音和手勢識別及基于生物特征信息的數據安全等方面，用戶對便攜式電腦和臺式電腦的需求也不斷升溫。這些因素強力推動著提高處理器性能同時降低能耗的技術創新。

能源效率的現狀

能源效率是數字移動革命的主要推動因素之一。20世紀40年代至今，計算效率提高了好幾個數量級，因此筆記本電腦、平板電腦和手機在電池充滿電的條件下可以持續工作幾個小時。由于電池技術的發展速度明顯落后于計算性能的增長速度，移動設備制造商只能集成多項技術來延長電池的續航時間。比如，智能手機和筆記本電腦在空閑一定時間后會自動進入休眠狀態。

如下這些改進將具有深遠的影響：假如美國境內銷售的計算機都通過了能源之星認證，那么每年可節約資金10億美元，同時溫室氣體排放量也能減少150億磅，這相當于140萬臺汽車一年的排放量。

微處理器的電源挑戰

20世紀80年代和90年代是微處理器性能和計算效率大幅提升的黃金時代。晶體管越來越小，設計人員可以在單個芯片上集成更多晶體管，處理器的時鐘頻率同時得到提高，進而用戶計算機的性能得到提高。但是晶體管再小，功率密度基本上保持不變—這種現象被稱為登納德縮放比例定律。這就是說每一代新處理器每單位計算能力的能耗都會減少至上一代的1/4，同時電壓和電容也相應降低。

但是，21世紀初，晶體管仍越來越小，單個芯片上可集成的晶體管數量仍在增加，但能源效益的增速卻在逐漸放緩。主要原因是晶體管的尺寸已接近物理極限。晶體管越小，制造過程中漏電的可能性就越大，因為晶體管的閾值電壓已經降低到器件不完全關斷的點。登納德縮放比例定律中的這一完結會增加消費者所期望的高集成度、高性能器件的功耗，從而需要采用更復雜的散熱技術和創新的電源管理技術。

這最終導致半導體制造商不能單純依靠工藝的改進來提高能源效率。此外，即使工程師保持摩爾定律與其歷史性能軌跡相吻合，也同樣需要探索新技術，來讓能源效率的增長速度媲美早期的增長速度。

AMD 25×20計劃

AMD的工程師認真研究了上述趨勢和降低信息技術對環境影響的市場需求，以及延長電池壽命和提高更加輕薄小巧產品性能的需求。因此，過去幾年他們大大提高了AMD處理器的性能。AMD認識到不能滿足于現狀，因此在2014年6月提出了到2020年實現加速處理器（APU）能效提高25倍的目標，或“25×20”計劃。

AMD使用平臺性能除以典型應用能耗獲得的典型應用效率指數，來實現每單位能耗執行工作的單次測量。通過使用曲線，可以清楚地看到典型應用實際上是由空閑功耗而非峰值計算功耗所主導。目前有許多電源相關的創新技術，可以在不影響性能的前提下最大限度地增加空閑時間，降低空閑功耗。當然，性能是一個關鍵參數—用戶希望獲得快速響應、快速運算和無縫視頻回放。他們還希望擁有更長的電池續航時間、更輕薄小巧的尺寸和更小的環境影響。只要能優化典型應用的能效，上述問題就可以迎刃而解。

要實現25x20目標，就必須通過開使用技術和新方法大幅提高典型應用效率的提升速度。根據這一目標，從2014到2020年，AMD產品功耗的降低至少要比摩爾定律預測的歷史效率趨勢高出70%.這就是說到2020年，一臺計算機完成同一項任務的用時將是目前個人電腦的1/5，而平均用電量也將不到目前個人電腦的1/5.這就好比僅用六年時間就將原來100馬力的汽車變身為一輛500馬力的汽車，同時每加侖燃料的行駛距離也從原來的30英里增加到150英里。

實現25x20目標

架構創新幾十年來，CPU一直用來運行一般的編程任務。它擅長于利用分支預測和亂序執行等各種復雜技術來串行運行計算指令，從而提高速度。相反，圖形處理器（GPU）是專用加速器，最早是為了在顯示屏上同時顯示數百萬個像素而設計的。GPU通過使用較簡單的執行流水線并行執行計算來實現這個過程。以前，CPU和GPU雖然集成度越來越高，但卻是相互獨立運行。

AMD加速處理器（APU）將CPU和GPU集成配置到同一硅片上。這樣做會帶來許多優勢，比如可以通過共享內存接口、供電和散熱基礎架構來提高效率。GPU并行執行提高了自然用戶界面和模式識別等許多工作負載的處理效率，并且在GPU與CPU協同使用時，這些工作負載的執行效率能夠提高數倍。優化GPU和CPU并行操作可以最大限度地提高設備的性能，縮短任務用時，并且提高進入節能模式的頻率。

一個長期面臨的挑戰是軟件開發人員難于編寫充分利用CPU和GPU的應用程序。傳統上，這兩種處理器分別具備獨立的內存系統。這就是說無論何時CPU想利用GPU，它都得將數據從它的內存中復制到GPU的內存中。這使應用程序的編寫不僅效率低下而且困難，因此GPU一般只能用于大數據集的應用中。此外，獨立內存還會增加用電量，因為處理器會經常將緩存數據在CPU和GPU之間轉移。

通過AMD最新開發的異構統一內存訪問（hUMA），CPU和GPU可以共享同一個內存。二者可以訪問所有的平臺內存，并且還可以將數據分配到系統內存空間的任意位置。這種共享內存架構大大降低了編程的復雜性，其原因是軟件開發人員不用再指出數據的緩存位置，而這個操作容易出現錯誤，進而會導致很難檢測和修復的漏洞。

統一內存架構的優勢顯而易見，這使軟件開發人員可以流暢運用Java、C++ AMP和Python等高級語言來利用GPU的并行處理功能，從而提高性能和效率。最近的一個主流視頻和圖片編輯程序的運行結果表明，若將GPU的并行處理與CPU相呼應，最高可將某些功能的性能提高17倍。然而，由于GPU和CPU共享電源/熱基礎架構，電源需求與單獨使用CPU時相等。

hUMA是AMD異構系統架構（HSA）實現的一部分。當按照HSA架構設計和編程時，這樣的電源和性能提升可以擴展到其他的固定功能設備，比如數字信號處理器（DSP）或安全處理器。

代號為“Carrizo”的AMD處理器是行業內第一款符合異構系統架構基金會（HSA Foundation）HSA 1.0規范的處理器。該架構大大降低了編程難度，同時提高了低功耗下的應用性能。

高電源效率硅技術計算機工作負載的變化，將會對微處理器的用電量產生影響。工作負載（比如復雜的服務器事務或視頻渲染）需求越大，處理器吸取的電流越大，然后當需求減少時，電流則會降低。電流突變會導致芯片供電電壓發生嚴重波動。為了解決電壓下降的問題，微處理器設計人員一般會提供大約10%～15%的額外電壓，以確保處理器電壓始終充足。但過電壓又會以能耗為代價，因為其浪費的電力與電壓增長的平方成正比（即10%的過電壓會造成20%的電力浪費）。

AMD研發了多項技術來優化電壓。其最新的處理器配置了電壓跟蹤電路，以納秒級的精度對平均電壓與電壓下降進行比較。通過在平均電壓下運行，然后短暫地快速降頻來抵消供電電壓的驟降，它可以恢復大部分被浪費的電力。由于頻率調整可以以納秒級的水平完成，計算性能幾乎不會受到影響，而功耗則會減少10%～20%.從“Carrizo”APU開始，CPU和GPU就都采用了自適應電壓運算功能。