Microsoft está desenvolvendo alternativas para placas de rede da Nvidia

O fato de a Microsoft estar desenvolvendo alternativas para placas de rede da Nvidia é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Microsoft está desenvolvendo uma nova placa de rede para aumentar o desempenho de seu chip de IA Maia, visando reduzir a dependência dos produtos da Nvidia.
• Liderado por Pradeep Sindhu, cofundador da Juniper Networks, o projeto faz parte da estratégia da Microsoft de aprimorar suas capacidades de IA e reduzir custos associados à Nvidia.
• Essa iniciativa reflete uma tendência mais ampla na indústria de tecnologia de desenvolver soluções alternativas em tecnologia de semicondutores.

Notícias de 20 de fevereiro, a gigante de tecnologiaMicrosoftestá desenvolvendo uma nova placa de rede para melhorar o desempenho de seu chip de IA Maia, com o objetivo final de reduzir a dependência dos produtos daNvidia. O relatório citou uma fonte interna afirmando que o CEO da Microsoft, Satya Nadella, nomeou Pradeep Sindhu, cofundador da gigante de equipamentos de comunicação Juniper Networks, para liderar o projeto da placa de rede. No ano passado, a Microsoft adquiriu a Fungible, uma startup de chips para Data Center fundada por Sindhu.

O processo pode levar mais de um ano

O principal produto daFungible, a DPU (Unidade de Processamento de Dados), é o terceiro chip computacional crucial em cenários de Data Center, depois da CPU e da GPU. A nova placa de rede que está sendo desenvolvida pela equipe de Sindhu visa se assemelhar à placa de rede ConnectX-7 da Nvidia, principalmente para aumentar o throughput do servidor. O processo de desenvolvimento pode levar mais de um ano, mas, se for bem-sucedido, poderá potencialmente encurtar o tempo necessário para que a OpenAI treine modelos nos servidores da Microsoft e reduzir os custos de treinamento.

Atualmente, o mercado de chips de IA é amplamente dominado pela Nvidia, com a H100 reconhecida como a GPU mais necessária para treinar grandes modelos de linguagem. A empresa frequentemente vende placas de rede ConnectX-7 com suas GPUs, como o acelerador integrado “H100 CNX”, que combina a H100 com a ConnectX-7 para fornecer desempenho robusto para aplicações intensivas em E/S.

De acordo com a descrição no site oficial da Nvidia, a ConnectX-7 oferece latência ultrabaixa, throughput de 400 Gb/s e inovadores mecanismos de aceleração de computação de rede da Nvidia, fornecendo aceleração adicional para supercomputadores, IA e a alta escalabilidade e tecnologia rica em recursos exigidas por grandes Data Centers em nuvem.

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O alto preço é o principal fator para o desenvolvimento de alternativas

No entanto, devido ao alto preço do sistema H100, que trouxe riqueza significativa para a Nvidia e seu CEO Huang Renxun, isso também levou desenvolvedores de IA comoOpenAIe Meta a considerar alternativas. Em novembro do ano passado, a Microsoft lançou seu primeiro chip de IA, o Maia 100, com o objetivo de reduzir sua dispendiosa dependência da Nvidia. Também houve relatos na semana passada de que Altman, da OpenAI, está levantando um total de até US$ 7 trilhões em financiamento do Oriente Médio para apoiar o plano de semicondutores da empresa, competindo com a Nvidia. Em resposta, Huang Renxun afirmou que acredita que a indústria de chips reduzirá os custos de IA no futuro.