• Microsoft está desarrollando una nueva tarjeta de red para mejorar el rendimiento de su chip de IA Maia, con el objetivo de reducir la dependencia de los productos de Nvidia.
  • Liderado por Pradeep Sindhu, cofundador de Juniper Networks, el proyecto es parte de la estrategia de Microsoft para mejorar sus capacidades de IA y reducir los costos asociados con Nvidia.
  • Este movimiento refleja una tendencia más amplia en la industria tecnológica hacia el desarrollo de soluciones alternativas en tecnología de semiconductores.

Noticias del 20 de febrero, el gigante tecnológico Microsoft está desarrollando una nueva tarjeta de red para mejorar el rendimiento de su chip de IA Maia, con el objetivo final de reducir la dependencia de los productos de Nvidia. El informe citó a una fuente interna que afirmó que el CEO de Microsoft, Satya Nadella, ha designado a Pradeep Sindhu, cofundador del gigante de equipos de comunicaciones Juniper Networks, para liderar el proyecto de la tarjeta de red. El año pasado, Microsoft adquirió Fungible, una startup de chips para centros de datos fundada por Sindhu.

El proceso podría llevar más de un año

El producto principal de Fungible, la DPU (Unidad de Procesamiento de Datos), es el tercer chip computacional crucial en escenarios de centros de datos después de la CPU y la GPU. La nueva tarjeta de red que está desarrollando el equipo de Sindhu tiene como objetivo parecerse a la tarjeta de red ConnectX-7 de Nvidia, principalmente para aumentar el rendimiento del servidor. El proceso de desarrollo podría llevar más de un año, pero si tiene éxito, podría acortar el tiempo necesario para que OpenAI entrene modelos en los servidores de Microsoft y reducir los costos de entrenamiento.

Actualmente, el mercado de chips de IA está dominado en gran medida por Nvidia, con la H100 reconocida como la GPU más necesaria para entrenar grandes modelos de lenguaje. La empresa a menudo vende tarjetas de red ConnectX-7 junto con sus GPU, como el acelerador integrado “H100 CNX”, que combina la H100 con la ConnectX-7 para proporcionar un rendimiento sólido en aplicaciones intensivas en E/S.

Según la descripción del sitio web oficial de Nvidia, ConnectX-7 admite latencia ultrabaja, rendimiento de 400 Gb/s y motores innovadores de aceleración de computación de red de Nvidia, proporcionando aceleración adicional para supercomputadoras, IA y centros de datos en la nube a gran escala que requieren alta escalabilidad y tecnología rica en funciones.

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El alto precio es el principal impulsor del desarrollo de alternativas

Sin embargo, debido al alto precio del sistema H100, que ha traído una riqueza significativa a Nvidia y a su CEO Huang Renxun, también ha llevado a desarrolladores de IA como OpenAI y Meta a considerar alternativas. En noviembre del año pasado, Microsoft lanzó su primer chip de IA, Maia 100, con el objetivo de reducir su costosa dependencia de Nvidia. También hubo informes la semana pasada de que Altman de OpenAI está recaudando un total de hasta $7 billones en financiamiento del Medio Oriente para apoyar el plan de semiconductores de la empresa, compitiendo con Nvidia. En respuesta, Huang Renxun declaró que cree que la industria de chips reducirá los costos de IA en el futuro.