微软今天发布了其第三代 Maia 自研 AI 芯片,旨在成为微软产品和服务的“主要 AI 推理系统”。Maia 300 不仅提升了在云端运行 AI 工作负载的成本和效率,还更有能力处理最新的推理模型和智能体任务。
Maia 300 将于 2027 年开始投入生产部署,其设计充分考虑了效率。“我们预计 Maia 300 每兆瓦的 token 吞吐量将比领先的基于 GPU 的系统高出 40%,”Scott Guthrie 表示,他是微软云集团的执行副总裁。“而在完整的 96 加速器配置下,其机架级 token 吞吐量可达 Maia 200 的 7 倍。”
这些效率提升将使微软很快能够主要依赖其自研 AI 芯片,而非 Nvidia 和 AMD 的芯片。“从 2027 年开始,我们将把 Azure Maia 系列扩展到数吉瓦规模的部署,使 Maia 成为微软产品和服务的主要 AI 推理系统,”Guthrie 表示。
Maia 300 是 Maia 200 的继任者,后者仅在今年 1 月才发布。Maia 200 已在微软的生产 AI 工作负载上运行,包括 Microsoft Copilot、GitHub Copilot、Microsoft Foundry 以及微软自家的 AI 模型。
“以 AI 服务的真实世界指标衡量,Maia 200 是我们集群中性能最佳的 AI 基础设施,”Guthrie 表示。“Maia 300 是一个完整的 AI 系统,专为当今涌现的新型 AI 工作负载而设计:长上下文推理、对延迟敏感的对话体验,以及持续的多步骤智能体任务。”
微软正在采用新的 chiplet 架构来实现其至关重要的效率提升。最新的 Maia 300 架构基于台积电的 N2P 制程节点,将计算、内存控制器和 I/O 功能分离。“这增加了专用于计算性能的硅面积,并让每个功能都能使用最适合其角色的技术,”Azure 硬件和基础设施团队表示。
Maia 300 也是微软自家 AI 模型工作的关键组成部分,可能有助于该公司实现其追赶的目标与 Google DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 合作。“我们必须打通整个技术栈,一直深入到芯片层面,”Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 表示。“在那种规模下,我们需要一个自己拥有、并与我们的模型协同设计的平台。这就是为什么让我们的 Microsoft AI 模型运行在 Maia 芯片之上,是我们团队的关键重点。”
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- Tom Warren
