微软的新人工智能芯片减少了对英伟达 GPU 的依赖

微软今天宣布推出第三代 Maia 内部人工智能芯片，旨在成为微软产品和服务的“主要人工智能推理系统”。 Maia 300 不仅提高了在云端运行 AI 工作负载的成本和效率，而且更有能力处理最新的推理模型和代理任务。 Maia 300 将于 2027 年开始投入生产，其设计时充分考虑了效率。微软云集团执行副总裁 Scott Guthrie 表示：“与领先的基于 GPU 的系统相比，我们预计 Maia 300 每兆瓦提供的代币数量要多 40%。” “在完整的 96 个加速器配置中，它的机架规模令牌吞吐量是 Maia 200 的 7 倍。”这些效率的提高将使微软很快能够主要依赖其内部的人工智能芯片，而不是来自 Nvidia 和 AMD 的芯片。 Guthrie 表示：“我们将从 2027 年开始将 Azure Maia 系列扩展到数千兆瓦部署，使 Maia 成为 Microsoft 产品和服务的主要人工智能推理系统。” Maia 300 是 200 的后继产品，后者在一月份才发布。 Maia 200 已经在 Microsoft 的生产 AI 工作负载上运行，包括 Microsoft Copilot、GitHub Copilot、Microsoft Foundry 和 Microsoft 自己的 AI 模型。 “根据人工智能服务的实际指标衡量，Maia 200 是我们车队中性能最好的人工智能基础设施，”Guthrie 说。 “Maia 300 是一个完整的人工智能系统，专为当今新兴的新型人工智能工作负载而设计：长上下文推理、延迟敏感的对话体验以及持续的多步骤代理任务。”微软正在使用新的小芯片架构来获得最重要的效率提升。最新的 Maia 300 架构基于 TSMC 的 N2P 工艺节点构建，将计算、内存控制器和 I/O 功能分开。 Azure 硬件和基础设施团队表示：“这增加了专用于计算性能的硅面积，并允许每个功能使用最适合其角色的技术。” Maia 300也是微软自己的AI模型工作的关键部分，可以帮助该公司实现赶上谷歌DeepMind、OpenAI和Anthropic的目标。微软人工智能首席执行官 Mustafa Suleyman 表示：“我们必须在整个堆栈上开展工作，一直到芯片。” “在这种规模上，我们需要一个我们拥有的平台，并且我们与我们的模型共同设计。这就是为什么在 Maia 芯片上运行我们的 Microsoft AI 模型是我们团队的一个关键焦点。”