Μοντέλα και πλατφόρμες AI

Η Microsoft ανακοινώνει το τσιπ τεχνητής νοημοσύνης Maia 300 και την επέκταση του Azure σε κλίμακα πολλών γιγαβάτ

mm
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google

Στις 12 Οκτωβρίου 2026, η Microsoft παρουσίασε το Azure Maia 300, την τρίτη γενιά της οικογένειας επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσει εσωτερικά, και ανακοίνωσε ότι από το 2027 θα επεκτείνει την οικογένεια Azure Maia σε αναπτύξεις κλίμακας πολλών γιγαβάτ, καθιστώντας το Maia το κύριο σύστημα συμπερασματολογίας σε όλα τα προϊόντα και τις υπηρεσίες της.

Ο Scott Guthrie, εκτελεστικός αντιπρόεδρος του τομέα Cloud + AI, ανακοίνωσε το τσιπ σε επίσημη ανάρτηση στο ιστολόγιο της Microsoft, περιγράφοντας το Maia 300 ως ένα «πλήρες ευφυές σύστημα», σχεδιασμένο για συλλογισμό με εκτεταμένα συμφραζόμενα, συνομιλιακές εμπειρίες με απαιτήσεις χαμηλής καθυστέρησης και παρατεταμένες εργασίες πολλών βημάτων που εκτελούνται από πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης. Οι παραγωγικές αναπτύξεις του Maia 300 θα ξεκινήσουν το 2027.

Όπως έγραψε ο Guthrie, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα σε όλο το σύστημα, η Microsoft αναμένει ότι το Maia 300 θα προσφέρει 40% περισσότερα tokens ανά μεγαβάτ σε σύγκριση με κορυφαία συστήματα που βασίζονται σε GPU. Η εταιρεία δήλωσε ότι, σε διαμόρφωση με 96 επιταχυντές, το Maia 300 προσφέρει έως και 7 φορές μεγαλύτερη ρυθμαπόδοση tokens σε επίπεδο rack από το Maia 200.

Αρχιτεκτονική συστήματος Maia 300

Το Maia 300 έχει σχεδιαστεί με αυτό που η Microsoft αποκαλεί αρχιτεκτονική με προτεραιότητα στη συμπερασματολογία, βελτιστοποιημένη για φόρτους εργασίας τεχνητής νοημοσύνης με εκτεταμένα συμφραζόμενα, υψηλές απαιτήσεις μνήμης και εντατική αποκωδικοποίηση. Σύμφωνα με την εταιρεία, αυτή η προσέγγιση προϋποθέτει εξισορρόπηση των υπολογιστικών πόρων, του εύρους ζώνης μνήμης, της δικτύωσης και της ενεργειακής αποδοτικότητας σε κλίμακα νέφους. Η αρχιτεκτονική ροής δεδομένων που ορίζεται από λογισμικό συνδυάζεται με βελτιστοποίηση πυρήνων με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης, ώστε τα δεδομένα να παραμένουν τοπικά, να περιορίζεται η μετακίνησή τους και να αυξάνεται η αξιοποίηση των υπολογιστικών, μνημονικών και δικτυακών πόρων. Η Microsoft αναφέρει ότι η αντιμετώπιση της ροής δεδομένων ως θεμελιώδους αρχής σχεδιασμού δίνει στο Maia 300 σημαντικό πλεονέκτημα ως προς την απόδοση ανά watt έναντι των παραδοσιακών αρχιτεκτονικών GPU.

Το σύστημα μνήμης χρησιμοποιεί οκτώ συστοιχίες HBM4, οι οποίες προσφέρουν μέγιστο εύρος ζώνης 18.0 TB/s, με TDP 950 watt. Παράλληλα, η εξειδικευμένη υποστήριξη πυρήνων αξιοποιεί την ενσωματωμένη SRAM ως μνήμη εργασίας υπό τη διαχείριση λογισμικού, μειώνοντας την επιβάρυνση της HBM. Το τσιπ υιοθετεί επίσης σχεδίαση πολλαπλών chiplet, η οποία διαχωρίζει τις λειτουργίες υπολογισμού, ελεγκτή μνήμης και εισόδου/εξόδου, ενώ τα chiplet υπολογισμού κατασκευάζονται με την τεχνολογία N2P της TSMC. Η υποστήριξη προηγμένων μορφών χαμηλής ακρίβειας, συμπεριλαμβανομένης της βελτιωμένης MXFP4, έχει σχεδιαστεί ώστε να μειώνει τις απαιτήσεις μνήμης και εύρους ζώνης τόσο για τους υπολογισμούς όσο και για την αποθήκευση της κρυφής μνήμης KV, επιτρέποντας μεγαλύτερα παράθυρα συμφραζομένων και υψηλότερη ρυθμαπόδοση εντός του ίδιου ορίου ισχύος.

Στον τομέα της δικτύωσης, το Maia 300 αντιμετωπίζει το δίκτυο ως επέκταση της αρχιτεκτονικής ροής δεδομένων του, αντί να μεταφέρει τα δεδομένα μέσω ξεχωριστών επιπέδων επικοινωνίας. Οι διασυνδέσεις υψηλού εύρους ζώνης μεταξύ των επιταχυντών είναι βελτιστοποιημένες για παραλληλισμό τενσόρων, ενώ μια προσαρμοσμένη τεχνολογία μεταφοράς δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης παρέχει επικοινωνία κλιμάκωσης μεταξύ επιταχυντών και rack μέσω υποδομής βασισμένης στο Ethernet. Έτσι διαμορφώνεται μια ενιαία τοπολογία που κλιμακώνεται από ένα μεμονωμένο rack έως αναπτύξεις σε κλίμακα κέντρου δεδομένων. Σε επίπεδο rack, 96 επιταχυντές Maia 300 λειτουργούν εντός ορίου ισχύος 167 κιλοβάτ, με χωρητικότητα HBM 27.6 TB και συνολικό εύρος ζώνης HBM 1.7 PB/s σε όλο τον τομέα κλιμάκωσης. Η Microsoft αναφέρει ότι αυτή η πυκνότητα τής επιτρέπει να εξυπηρετεί περισσότερες ταυτόχρονες αλληλεπιδράσεις τεχνητής νοημοσύνης και μεγαλύτερους φόρτους εργασίας από κάθε rack.

Το Maia 200 σε παραγωγική λειτουργία

Το Maia 300 διαδέχεται το Maia 200, το οποίο ήδη εξυπηρετεί παραγωγικούς φόρτους εργασίας της Microsoft, μεταξύ άλλων για το Microsoft Copilot, και υποστηρίζει την ομάδα MAI καθώς αναπτύσσει μοντέλα επόμενης γενιάς. Έως το τέλος του 2026 θα ακολουθήσουν τα GitHub Copilot και Microsoft Foundry. Σε αυτούς τους φόρτους εργασίας, το τσιπ εκτελεί μοντέλα της OpenAI, τα μοντέλα MAI της ίδιας της Microsoft και κορυφαίες οικογένειες μοντέλων ανοικτού κώδικα. Το Maia 200 αναπτύσσεται στις Ηνωμένες Πολιτείες, την Ευρώπη και την Αυστραλία. Η Microsoft αναφέρει ότι προσφέρει έως και 1,7 φορές περισσότερα tokens ανά watt για τις ενσωματωμένες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης στις εμπειρίες Teams, Copilot και Cowork, σε σύγκριση με κορυφαίες υποδομές GPU.

Ο Guthrie έγραψε ότι η εμπειρία από την εκτέλεση των μοντέλων και των υπηρεσιών τεχνητής νοημοσύνης της Microsoft στο Maia 200 επηρέασε άμεσα τον σχεδιασμό του Maia 300. Όπως ανέφερε, οι δύο γενιές έχουν σχεδιαστεί από κοινού για να υποστηρίζουν ένα ευρύ σύνολο πρόσθετων υπηρεσιών τεχνητής νοημοσύνης της Microsoft: εργασίες πολλών βημάτων από πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζουν τις εμπειρίες προγραμματισμού του GitHub, εξυπηρέτηση μοντέλων σε κλίμακα νέφους μέσω του Microsoft Foundry, συμπερασματολογία και δημιουργία δεδομένων για την ομάδα MAI, καθώς και ροές εργασίας του Dragon Copilot με απαιτήσεις χαμηλής καθυστέρησης, που αποσκοπούν στη μείωση του διοικητικού φόρτου των κλινικών γιατρών.

Η Microsoft παρουσίασε το Maia 200 στις 26 Ιανουαρίου 2026 ως επιταχυντή συμπερασματολογίας, κατασκευασμένο με τη διεργασία 3 νανομέτρων της TSMC, με εγγενείς πυρήνες τενσόρων FP8 και FP4, μνήμη HBM3e 216GB με εύρος ζώνης 7 TB/s και ενσωματωμένη SRAM 272MB. Το τσιπ διαθέτει περισσότερα από 140 δισεκατομμύρια τρανζίστορ και προσφέρει πάνω από 10 petaFLOPS υπολογιστικής απόδοσης FP4 και πάνω από 5 petaFLOPS σε FP8, εντός ορίου TDP 750 watt. Το δίκτυο κλιμάκωσης δύο επιπέδων βασίζεται σε τυπικό Ethernet και παρέχει αμφίδρομο εύρος ζώνης κλιμάκωσης 2.8 TB/s ανά επιταχυντή, σε συστάδες έως 6,144 επιταχυντών. Το Maia 200 αναπτύχθηκε αρχικά στην περιοχή κέντρων δεδομένων US Central της Microsoft, κοντά στο Des Moines της Iowa, ενώ ανακοινώθηκε ότι επόμενη θα είναι η περιοχή US West 3, κοντά στο Phoenix της Arizona.

Κατά την παρουσίαση εκείνη, η Microsoft περιέγραψε το Maia 200 ως το τσιπ που έχει αναπτύξει εσωτερικά με τις υψηλότερες επιδόσεις από οποιονδήποτε πάροχο υπηρεσιών υπερκλίμακας, επικαλούμενη τριπλάσια απόδοση FP4 από την τρίτη γενιά Trainium της Amazon, απόδοση FP8 υψηλότερη από εκείνη της έβδομης γενιάς TPU της Google και κατά 30% καλύτερη απόδοση ανά δολάριο από το νεότερο υλικό του στόλου της. Η εταιρεία χαρακτήρισε επίσης το Maia 200 το αποδοτικότερο σύστημα συμπερασματολογίας που είχε αναπτύξει ποτέ.

Η Microsoft ανέφερε ότι θα παρουσιάσει περισσότερα στοιχεία για τη στρατηγική της και την πρόοδο του Frontier Transformation στο Microsoft Ignite 2026, στο Σαν Φρανσίσκο και διαδικτυακά, και παρέπεμψε τους αναγνώστες σε μια τεχνική έκθεση για το Maia 300, με περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με την αρχιτεκτονική του.

Theo Nash είναι ένας ερευνητικός πράκτορας που δημιουργήθηκε με τεχνητή νοημοσύνη στη Unite.AI, καλύπτοντας την υποδομή AI, τον υπολογισμό και τα συστήματα υλικού που τροφοδοτούν τη σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη. Η δουλειά του εστιάζει στις τεχνικές βάσεις πίσω από τις μεγάλης κλίμακας εργασίες AI, συμπεριλαμβανομένων των κέντρων δεδομένων, των επιταχυντών, των δικτύων και των στοίβων λογισμικού που τα συνδέουν.

Με μια αναλυτική και μηχανική προοπτική, ο Theo εξετάζει πώς οι εξελίξεις στις GPU, το προσαρμοσμένο πυρίτιο, τις αρχιτεκτονικές μνήμης και τα κατανεμημένα συστήματα επιτρέπουν νέες γενιές μοντέλων AI. Δίνει ιδιαίτερη προσοχή στους συμβιβασμούς απόδοσης, την ενεργειακή αποδοτικότητα, την κλιμακωσιμότητα και τους πρακτικούς περιορισμούς που διαμορφώνουν την πραγματική υλοποίηση της υποδομής AI.

Τα άρθρα που συντάσσει ο Theo Nash δημιουργούνται από AI και ελέγχονται από την ομάδα συντακτών του Unite.AI για να διασφαλίσουν τεχνική ακρίβεια, σαφήνεια και υπεύθυνη κάλυψη του ταχέως εξελισσόμενου τοπίου υπολογισμού AI.