Microsoft entwickelt zwei kundenspezifische Siliziumchips zur Verbesserung der KI-Wettbewerbsfähigkeit

Microsoft develops two custom silicon chips to improve AI competitiveness wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Beweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Markttransparenz in Verbindung bringen.

Maia 100 wurde für das Training und die Ausführung von Modellen der künstlichen Intelligenz entwickelt, während Cobalt 100 für die Ausführung allgemeiner Arbeitslasten vorgesehen ist. Maia 100 und Cobalt 100 sollen Anfang nächsten Jahres in den Azure-Rechenzentren eingesetzt werden. Microsoft hat eigene benutzerdefinierte KI-Chips entwickelt, den KI-Beschleuniger Azure Maia und den Prozessor Azure Cobalt. Diese Chips werden intern hergestellt und zielen darauf ab, die Leistung, den Energieverbrauch und die Kosten von KI-Arbeitslasten zu optimieren.

Microsofts KI-Chip Maia Laut Reuters hat Microsoft nicht die Absicht, diese Chips an Nvidia, AMD, Intel und andere zu verkaufen, sondern sie stattdessen zur Stromversorgung seiner abonnementbasierten Softwareprodukte und Azure-Cloud-Computing-Dienste zu verwenden. Die Maia-Chips sind für den Betrieb von Microsofts Copilot-Produkt und Azure OpenAI konzipiert, das in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Microsoft-Führungskräfte haben ihre Absicht bekundet, potenziell zehnfach höheren Kosten für traditionelle Dienste wie Suchmaschinen durch die Verwendung eines einheitlichen grundlegenden KI-Modells zu begegnen.

Sie erwähnten, dass die Maia-Chips für diesen Zweck optimiert sind. Scott Guthrie, Executive Vice President der Cloud- und KI-Gruppe von Microsoft, sagte: „Wir glauben, dass dies eine überlegene Lösung bietet, die es ermöglicht, Kundenanforderungen schneller, wirtschaftlicher und mit höherer Qualität zu erfüllen.“ Auch zu lesen: OpenAI erwägt die interne Chip-Produktion angesichts globaler Engpässe. Unterstützung der Arbeitslast: Cobalt Pat Stemen, Projektleiter des AHSI-Teams, erwähnte, dass vor 2016 der Großteil der Microsoft-Cloud-Infrastruktur durch den Kauf von Standardgeräten aufgebaut wurde.

Anschließend beschloss Microsoft, intern maßgeschneiderte Server und Racks zu bauen, um Kosten zu senken und den Kunden ein konsistenteres Erlebnis zu bieten. Im Laufe der Zeit wurde Silizium zu einer der wichtigsten Anforderungen. Laut offiziellen Microsoft-Nachrichten erklärte Stemen, Microsoft habe seine Erfahrung mit dem Design benutzerdefinierter Racks mit Industriepartnern geteilt und sie unabhängig vom verwendeten Silizium nutzbar gemacht. „Alles, was wir bauen, sei es Infrastruktur, Software oder Firmware, können wir nutzen, unabhängig davon, ob wir unsere eigenen Chips oder die unserer Industriepartner einsetzen“, sagte er.

Microsoft kann durch die Entwicklung interner Fähigkeiten im Bereich kundenspezifischer Siliziumchips genau auf bestimmte Qualitätsstandards reagieren und eine optimale Chip-Leistung unter kritischen Arbeitslasten sicherstellen. Der Testprozess umfasst die Bewertung der Leistung jedes Chips unter verschiedenen Frequenz-, Temperatur- und Spannungsbedingungen, um die höchste Spitzenleistung zu gewährleisten. Entscheidend ist, dass in den tatsächlichen Microsoft-Rechenzentren jeder Chip unter Bedingungen und Konfigurationen getestet wird, die reale Szenarien simulieren, um sicherzustellen, dass die Leistung den Erwartungen entspricht.

Diese Siliziumarchitektur verbessert nicht nur die Kühlleistung von Microsoft, sondern optimiert auch die Nutzung seiner bestehenden Rechenzentrumsressourcen und maximiert die Serverkapazität in seiner vorhandenen Infrastruktur. Microsoft beabsichtigt, diese Optionen in Zukunft zu erweitern und hat bereits mit dem Design der zweiten Generation der Azure Maia KI-Beschleuniger-Serie und der Azure Cobalt Prozessor-Serie begonnen. Stemen betonte, dass die Mission des Unternehmens konsistent bleibt: die Optimierung der verschiedenen Ebenen des Technologiestapels, von den grundlegenden Siliziumkomponenten bis hin zu den Enddiensten.

Auch zu lesen: Intel bringt KI-Beschleuniger Habana Gaudi2 in China als Alternative zu NVIDIA A800-Chips auf den Markt Derzeit befindet sich Maia 100 in der Testphase mit GPT-3.5 Turbo und unterstützt Modelle wie ChatGPT, Bing AI-Arbeitslasten und GitHub Copilot. Microsoft befindet sich in einer frühen Phase der Bereitstellung und hat noch keine spezifischen Informationen zu den Spezifikationen oder Leistungsbenchmarks von Maia veröffentlicht.