تم تصميم Maia 100 لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، بينما تم تصميم Cobalt 100 لتشغيل أعباء العمل العامة. من المتوقع نشر Maia 100 وCobalt 100 في مراكز بيانات Azure في بداية العام المقبل. طورت Microsoft رقاقات الذكاء الاصطناعي المخصصة لها، مسرع الذكاء الاصطناعي Azure Maia ومعالج Azure Cobalt. تُصنع هذه الرقاقات داخليًا وتهدف إلى تحسين الأداء واستهلاك الطاقة وتكلفة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. رقاقة Microsoft Maia للذكاء الاصطناعي وفقًا لـ Reuters، لا تنوي Microsoft بيع هذه الرقاقات إلى Nvidia أو AMD أو Intel وغيرها، بل استخدامها لتشغيل منتجاتها البرمجية القائمة على الاشتراك وخدمات الحوسبة السحابية Azure.
صُممت رقاقات Maia لتشغيل منتج Microsoft Copilot وAzure OpenAI، الذي تم تطويره بالتعاون مع OpenAI. صرح قادة Microsoft عن نيتهم مواجهة تكاليف قد تصل إلى عشرة أضعاف الخدمات التقليدية مثل محركات البحث باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي أساسي موحد. ذكروا أن رقاقات Maia مُحسَّنة لهذا الغرض. قال Scott Guthrie، نائب الرئيس التنفيذي لمجموعة السحابة والذكاء الاصطناعي في Microsoft: "نعتقد أن هذا يوفر لنا حلاً متفوقًا، مما يسمح لنا بتلبية طلبات العملاء بشكل أسرع وباقتصادية أكبر وجودة أعلى." اقرأ أيضًا: OpenAI تدرس إنتاج الرقاقات داخليًا في ظل النقص العالمي.
دعم أعباء العمل: Cobalt ذكر Pat Stemen، مدير مشروع فريق AHSI، أنه قبل عام 2016، كانت معظم بنية Microsoft Cloud التحتية تُنشأ عن طريق شراء معدات جاهزة. بعد ذلك، قررت Microsoft البدء في بناء خوادم ورفوف مخصصة داخليًا لتقليل التكاليف وتقديم تجربة أكثر اتساقًا للعملاء. بمرور الوقت، أصبح السيليكون أحد المتطلبات الرئيسية. وفقًا للأخبار الرسمية من Microsoft، قال Stemen إن Microsoft شاركت خبرتها في تصميم الرفوف المخصصة مع الشركاء الصناعيين، مما يجعلها قابلة للاستخدام بغض النظر عن السيليكون الموضوع بداخلها.
وقال: "كل ما نبني، سواء كان بنية تحتية أو برامج أو برامج ثابتة، يمكننا الاستفادة منه، سواء نشرنا رقاقاتنا الخاصة أو رقاقات شركائنا الصناعيين." من خلال تطوير قدراتها الداخلية في السيليكون المخصص، يمكن لـ Microsoft تلبية معايير جودة محددة بدقة وضمان أداء أمثل للرقاقات تحت أعباء العمل الحرجة. تتضمن عملية الاختبار تقييم أداء كل رقاقة في ظل ظروف تردد ودرجة حرارة وإمداد طاقة مختلفة لضمان أعلى أداء في الذروة. من المهم أنه في مراكز بيانات Microsoft الفعلية، يتم اختبار كل رقاقة في ظل ظروف وتكوينات تحاكي السيناريوهات الحقيقية لضمان أن الأداء يلبي التوقعات.
لا تعمل هذه البنية السيليكونية على تحسين كفاءة التبريد لدى Microsoft فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين استخدام أصول مركز البيانات الحالية، مما يزيد من سعة الخوادم في بصمتها الحالية. تعتزم Microsoft توسيع هذه الخيارات في المستقبل وبدأت في تصميم الجيل الثاني من سلسلة مسرعات الذكاء الاصطناعي Azure Maia وسلسلة معالجات Azure Cobalt. أكد Stemen أن مهمة الشركة تظل متسقة: تحسين المستويات المختلفة لمكدس التكنولوجيا، من مكونات السيليكون الأساسية إلى الخدمات النهائية.
اقرأ أيضًا: Intel تطلق مسرعات الذكاء الاصطناعي Habana Gaudi2 في الصين كبديل لرقاقات NVIDIA A800 حاليًا، Maia 100 في مرحلة الاختبار على GPT-3.5 Turbo، لدعم نماذج مثل ChatGPT وأعباء عمل Bing AI وGitHub Copilot. Microsoft في مرحلة مبكرة من النشر ولم تنشر بعد معلومات محددة حول مواصفات أو معايير أداء Maia.