Microsoft desenvolve dois chips de silício personalizados para melhorar a competitividade da IA

Microsoft desenvolve dois chips de silício personalizados para melhorar a competitividade da IA é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

O Maia 100 é projetado para treinamento e execução de modelos de inteligência artificial, enquanto o Cobalt 100 é destinado à execução de cargas de trabalho gerais. O Maia 100 e o Cobalt 100 devem ser implantados nos datacenters da Azure no início do próximo ano. A Microsoft desenvolveu seus próprios chips de inteligência artificial personalizados, o acelerador de IA Azure Maia e o processador Azure Cobalt. Esses chips são fabricados internamente e visam otimizar o desempenho, o consumo de energia e o custo das cargas de trabalho de inteligência artificial.

Chip de IA Microsoft Maia De acordo com a Reuters, a Microsoft não pretende vender esses chips para Nvidia, AMD, Intel e outros, mas sim usá-los para alimentar seus produtos de software por assinatura e serviços de computação em nuvem Azure. Os chips Maia são projetados para executar o produto Copilot da Microsoft e o Azure OpenAI, desenvolvido em colaboração com a OpenAI. Os líderes da Microsoft declararam sua intenção de lidar com custos potencialmente dez vezes maiores para serviços tradicionais como mecanismos de busca usando um modelo de inteligência artificial fundamental unificado.

Eles mencionaram que os chips Maia são otimizados para esse fim. Scott Guthrie, vice-presidente executivo do grupo Cloud e IA da Microsoft, disse: 'Acreditamos que isso nos oferece uma solução superior, permitindo-nos atender às demandas dos clientes de forma mais rápida, mais econômica e com qualidade superior.' Leia também: OpenAI considera produção interna de chips em meio a escassez global. Suporte de carga de trabalho: Cobalt Pat Stemen, gerente de projeto da equipe AHSI, mencionou que antes de 2016, a maior parte da infraestrutura do Microsoft Cloud era estabelecida pela compra de equipamentos de prateleira.

Posteriormente, a Microsoft decidiu começar a construir servidores e racks personalizados internamente para reduzir custos e oferecer uma experiência mais consistente aos clientes. Com o tempo, o silício se tornou um dos requisitos-chave. De acordo com as notícias oficiais da Microsoft, Stemen disse que a Microsoft compartilhou sua experiência em design de racks personalizados com parceiros da indústria, tornando-os utilizáveis independentemente do silício colocado dentro.

'Tudo o que construímos, seja infraestrutura, software ou firmware, podemos aproveitar, estejamos implantando nossos próprios chips ou os de nossos parceiros da indústria', disse ele. A Microsoft, graças ao desenvolvimento de suas capacidades internas de silício personalizado, pode atender precisamente a padrões de qualidade específicos e garantir o desempenho ideal dos chips sob cargas de trabalho críticas. O processo de teste consiste em avaliar o desempenho de cada chip em diferentes condições de frequência, temperatura e alimentação para garantir o mais alto desempenho de ponta.

É crucial que, nos datacenters reais da Microsoft, cada chip seja testado em condições e configurações que simulam cenários reais para garantir que o desempenho atenda às expectativas. Essa arquitetura de silício não apenas melhora a eficiência do resfriamento da Microsoft, mas também otimiza o uso de seus ativos atuais de data center, maximizando a capacidade do servidor em sua pegada existente. A Microsoft pretende expandir essas opções no futuro e começou a projetar a segunda geração da série de aceleradores de IA Azure Maia e da série de processadores Azure Cobalt.

Stemen enfatizou que a missão da empresa permanece consistente: otimizar os diferentes níveis da pilha de tecnologia, desde componentes de silício básicos até serviços finais. Leia também: Intel lança aceleradores de IA Habana Gaudi2 na China como alternativa aos chips NVIDIA A800 Atualmente, o Maia 100 está em fase de testes no GPT-3.5 Turbo, suportando modelos como ChatGPT, cargas de trabalho do Bing AI e GitHub Copilot. A Microsoft está no estágio inicial de implantação e ainda não publicou informações específicas sobre as especificações ou benchmarks de desempenho do Maia.