• Microsoft desenvolve uma nova placa de rede para melhorar o desempenho de seu chip de IA Maia, visando reduzir a dependência dos produtos Nvidia.
  • Liderado por Pradeep Sindhu, cofundador da Juniper Networks, o projeto faz parte da estratégia da Microsoft para melhorar suas capacidades em IA e reduzir os custos associados à Nvidia.
  • Esta iniciativa reflete uma tendência mais ampla da indústria de tecnologia em direção ao desenvolvimento de soluções alternativas no campo dos semicondutores.

Notícias de 20 de fevereiro, o gigante da tecnologiaMicrosoftestá desenvolvendo uma nova placa de rede para melhorar o desempenho de seu chip de IA Maia, visando eventualmente reduzir a dependência dos produtosNvidia. O relatório cita uma fonte informando que o CEO da Microsoft, Satya Nadella, nomeou Pradeep Sindhu, cofundador do 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 centers fundada por Sindhu.

O processo pode levar mais de um ano

Fungible, seu produto principal, o DPU (Unidade de Processamento de Dados), é o terceiro chip de computação crucial em cenários de data centers depois da CPU e da GPU. A nova placa de rede desenvolvida pela equipe de Sindhu visa se assemelhar à placa de rede ConnectX-7 da Nvidia, principalmente para aumentar a taxa de transferência dos servidores. O processo de desenvolvimento pode levar mais de um ano, mas se for bem-sucedido, poderá potencialmente encurtar o tempo necessário para a OpenAI treinar modelos nos servidores da Microsoft e reduzir os custos de treinamento.

Atualmente, o mercado de chips de IA é amplamente dominado pela Nvidia, com o H100 sendo reconhecido 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 o H100 com o ConnectX-7 para oferecer desempenho robusto para aplicações intensivas em E/S.

De acordo com a descrição do site oficial da Nvidia, o ConnectX-7 suporta latência ultrabaixa, taxa de transferência de 400 Gb/s e motores de aceleração de computação de rede inovadores da Nvidia, oferecendo aceleração adicional para supercomputadores, IA e data centers em nuvem de grande escala que exigem alta escalabilidade e tecnologia rica em recursos.

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O preço alto é o principal impulsionador do 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 passado, a Microsoft lançou seu primeiro chip de IA, o Maia 100, visando reduzir sua dependência custosa da Nvidia. Na semana passada, relatórios também indicavam que Sam Altman, da OpenAI, estava levantando um financiamento total de até 7 trilhões de dólares do Oriente Médio para apoiar o plano de semicondutores da empresa, competindo com a Nvidia. Em resposta, Huang Renxun disse que acredita que a indústria de chips reduzirá os custos da IA no futuro.