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微軟自研第2代AI芯片上線:性能吊打亞馬遜、能效完勝英偉達!

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微軟正式推出全新自研人工智能加速器——Azure Maia 200,這款新一代自研 AI 芯片隸屬于微軟 Maia GPU 系列,是一款專為 AI 模型推理打造的服務器芯片,具備超高推理速度與數(shù)據(jù)吞吐能力,性能超越云服務巨頭亞馬遜和谷歌的同類型定制芯片。

Maia 200 被微軟稱為旗下迄今部署的能效最優(yōu)的推理系統(tǒng),其官方通稿中,一邊高調公布該芯片的亮眼性能數(shù)據(jù),一邊著重強調微軟對環(huán)保理念的踐行。微軟宣稱,相較于初代產品 Maia 100,Maia 200 的每美元性能提升 30%;值得關注的是,這款新芯片的設計熱功耗(TDP)相較前代實則提升了 50%,能實現(xiàn)這一性能突破,實屬亮眼成就。

Maia 200 基于臺積電 3 納米制程工藝打造,集成1400 億顆晶體管。微軟方面表示,該芯片的 FP4 精度計算算力可達10 petaflops(千萬億次 / 秒),是亞馬遜競品Trainium3 的三倍。此外,Maia 200 片上搭載 216GB 第三代增強型高帶寬內存(HBM3e),內存帶寬達 7TB / 秒,同時配備 272MB 片上靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)。


從硬件算力來看,Maia 200 相較于亞馬遜的自研競品優(yōu)勢顯著,與英偉達旗艦 GPU 的對比也引發(fā)了行業(yè)熱議。但顯然,二者無法直接對標:Maia 200 不向外部客戶直接銷售;英偉達 Blackwell B300 Ultra 針對更高算力需求的應用場景優(yōu)化,定位與這款微軟芯片不同;且英偉達的軟件生態(tài)體系,更是遠超當下所有同類產品。


不過在能效表現(xiàn)上,Maia 200 完勝 Blackwell B300 Ultra—— 在公眾對 AI 技術的環(huán)境影響質疑聲日益高漲的當下,這一優(yōu)勢成為微軟的重要亮點。Maia 200 的設計熱功耗僅為 Blackwell B300 Ultra 的近一半(分別為 750 瓦和 1400 瓦);參考初代 Maia 100 的實際運行表現(xiàn),Maia 200 的實際運行功耗或低于理論設計熱功耗:Maia 100 的設計功耗為 700 瓦,而微軟稱其實際運行時被限制在 500 瓦。

Maia 200 針對 FP4 和 FP8 精度計算做了專項優(yōu)化,核心服務于對 FP4 精度算力需求較高的 AI 模型推理客戶,而非復雜的高精度計算場景。微軟為該芯片投入的大量研發(fā)預算,主要用于優(yōu)化其 272MB 高效 SRAM 構成的存儲層級架構:該架構被劃分為多層級集群級 SRAM(CSRAM)和瓦片級 SRAM(TSRAM),既能提升芯片運行效率,也能實現(xiàn)工作負載在所有高帶寬內存(HBM)和靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)裸片上的智能、均勻分配。

目前難以精準衡量 Maia 200 相較前代 Maia 100 的具體提升幅度,原因在于微軟公布的兩款芯片官方參數(shù)表中,幾乎無重疊的對比指標和統(tǒng)一的測算標準?,F(xiàn)階段可確定的是,Maia 200 的運行發(fā)熱量高于 Maia 100,且每美元性能指標確有 30% 的提升。

Maia 200 已率先在微軟美國中部區(qū)域的 Azure 數(shù)據(jù)中心完成部署,微軟同時宣布,后續(xù)將在亞利桑那州菲尼克斯市的美國西部 3 區(qū)數(shù)據(jù)中心落地該芯片,隨著芯片產能的提升,還將在更多數(shù)據(jù)中心部署。該芯片也將成為微軟異構計算部署體系的重要組成部分,與其他不同類型的 AI 加速器協(xié)同運行。

Maia 200 的研發(fā)代號為 Braga,其研發(fā)與發(fā)布進程的大幅延期曾引發(fā)行業(yè)關注。這款芯片原定 2025 年完成發(fā)布與部署,甚至有望先于英偉達 Blackwell B300 Ultra 面市,最終卻未能如期實現(xiàn)。據(jù)去年 10 月的相關報道,微軟下一代硬件產品的制程工藝或將采用英特爾代工的 18A 工藝,不過目前其具體發(fā)布計劃尚未確定。

微軟圍繞 Maia 200 打出 “能效優(yōu)先” 的宣傳牌,延續(xù)了其近期的發(fā)展基調:強調企業(yè)對數(shù)據(jù)中心周邊社區(qū)發(fā)展的關注,竭力緩解市場對 AI 熱潮的反對聲浪。微軟首席執(zhí)行官薩提亞?納德拉近期在世界經濟論壇上表示,若企業(yè)無法讓公眾看到人工智能發(fā)展和數(shù)據(jù)中心建設帶來的實際益處,就可能失去社會認可,甚至引發(fā)令人擔憂的 AI 泡沫。

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