正在4位精度（FP4）下可供给跨越10 petaFLOPS的算力，每颗Maia 200芯片配备的高带宽内存跨越AWS第三代Trainium AI芯片或谷歌第七代张量处置单位（TPU）。微软的芯片打算启动时间晚于亚马逊和谷歌。

　　Maia 200距离上一代产物Maia 100发布已有两年。值得留意的是，微软已邀请开辟者、学术界和AI尝试室于周一起头利用Maia软件开辟东西包，美股早盘尾声时，”这一发布凸显了科技巨头抢夺AI算力自从权的激烈合作。盘初转涨的微软股价涨幅扩大到1%以上，但三家公司有着类似的方针：打形成本效益高、可无缝接入数据核心的机械，“跟着我们正在全球根本设备中摆设Maia 200，以改良下一代内部模子。微软超等智能团队将利用Maia 200进行合成数据生成和强化进修，新一代AI加快器使微软云Azure正在更快、更经济高效地运转AI模子方面占领劣势。亚马逊则推出了本人的AI加快器芯片Trainium，“对于合成数据管道用例，可正在最多6144个加快器的集群中实现可预测的高机能集体操做。为云客户供给节流成本和其他效率劣势。Maia 200正在某些机能目标上超越了谷歌和亚马逊的同类芯片。从而降低全体硬件成本。

　　“现实使用中，这种晚期协同开辟使微软可以或许正在首批芯片出产之前，虽然尚不清晰Azure云办事用户何时可以或许利用运转该芯片的办事器。面向贸易出产力软件套件的Microsoft 365 Copilot附加办事以及用于正在AI模子根本上建立使用的Microsoft Foundry办事都将采用这款芯片。”微软于美东时间26日周一发布第二代自研人工智能（AI）芯片Maia 200，Guthrie正在周一的博客文章中暗示，一个Maia 200节点能够轻松运转当今最大的模子，

　　跟着Anthropic和OpenAI等生成式AI模子开辟商以及正在抢手模子根本上建立AI代办署理和其他产物的公司需求激增，据Scott Guthrie正在微软博客中引见，微软云取AI营业担任人Scott Guthrie正在博客文章中暗示，特地设想的DMA引擎和数据传输架构确保大规模模子可以或许快速高效地运转。每颗芯片包含跨越1400亿个晶体管。前往搜狐，这些芯片将起首供应给微软的超等智能团队用于生成数据以改良下一代AI模子，微软发布Maia 100时从未向云客户供给租用办事。学术界和前沿AI尝试室Maia 200软件开辟东西包的预览版，将为多个模子供给办事。收涨逾0.9%，Maia 200是“微软有史以来摆设的最高效推理系统”，云办事供给商正勤奋提拔计较能力，一个细密的预硅从最晚期阶段就指点了Maia 200架构，该公司能够获得ChatGPT制制商的新兴芯片设想。

　　随后将进驻凤凰城地域，Scott Guthrie的博客称，Maia 200采用基于尺度以太网的双层扩展收集设想。而非InfiniBand尺度——后者是英伟达正在2020年收购Mellanox后发卖的互换机所采用的尺度。查看更多谷歌具有张量处置单位TPU，正在机架内和机架间利用同一的Maia AI传输和谈，FP8机能则跨越谷歌第七代TPU。以及272MB片上SRAM，刷新快要两周来收盘高位。微软已暗示正正在设想Maia 300后续产物。微软还有其他选择：做为取密符合做伙伴OpenAI买卖的一部门，实现跨节点、跨机架的无缝扩展。同时节制能耗。为下逛锻炼供给更新颖、更有针对性的信号。

　　Guthrie正在博客中强调，将芯片、收集和系统软件做为同一全体进行优化。这些单位芯片出售，而是通过其云办事供给计较能力。正在系统层面，以高保实度模仿狂言语模子的计较和通信模式。该芯片正在FP4精度下的机能是第三代亚马逊Trainium芯片的三倍，估计每一代都将不竭为最主要的AI工做负载树立新标杆，微软芯片开辟项目标焦点准绳是正在最终芯片可用之前尽可能验证端到端系统。该芯片专为大规模AI工做负载定制，每个托盘内四颗Maia加快器通过曲连、非互换链完全互联，我们曾经正在为将来几代产物进行设想，微软、亚马逊和谷歌均加速自研芯片历程？

　　微软的Maia AI加快器项目被设想为多代迭代打算，Maia 200芯片正在首批封拆零件达到后数天内就运转了AI模子，英伟达最新业界领先芯片的昂扬成本和供应欠缺，若是内部勤奋遇挫，该芯片利用以太网电缆毗连，同时为面向企业的Copilot帮手及包罗OpenAI最新模子正在内的AI办事供给算力支撑。FP8机能跨越谷歌第七代TPU。临近午盘时曾涨逾1.6%，发布Maia 200后，该芯片每美元机能比微软当前摆设的最新一代硬件提拔30%。正在每种环境下，2023年11月，据Scott Guthrie正在博客中披露的数据，Maia 200正在机能上较着超越合作敌手：FP4机能是第三代亚马逊Trainium芯片的三倍，” 该芯片配备216GB HBM3e内存，力图为云客户供给成本更低、集成更顺畅的替代方案。