Maia 200: новый этап вычислений для ИИ

Microsoft представила Maia 200, свой новый чип для растущих потребностей искусственного интеллекта. Компания демонстрирует, что прогресс ИИ зависит не только от алгоритмов, но и от аппаратной части. Если вы работаете с крупными моделями или продуктами на основе ИИ, это напрямую касается вас.

Maia 200 развивает предыдущую Maia 100, выпущенную в 2023 году. Чип оптимизирован для инференса – стадии, когда обученная модель начинает работать и приносить результаты. С ростом систем ИИ расходы на инференс всё больше влияют на операционные бюджеты. Microsoft позиционирует Maia 200 как инструмент для контроля затрат при масштабировании производительности.

Производительность для реальных задач

Maia 200 содержит более 100 миллиардов транзисторов. Она обеспечивает более 10 петафлопс в 4-битном режиме и около 5 петафлопс в 8-битном. Это значительный рост по сравнению с предыдущей версией. По словам Microsoft, один узел Maia 200 уже способен запускать крупнейшие современные модели и оставляет запас для будущих систем.

Энергоэффективность играет ключевую роль. Вы получаете более стабильную работу, меньше сбоев и меньшую нагрузку на инфраструктуру. Это особенно важно, когда ИИ переходит из экспериментов в повседневную работу бизнеса.

Почему Microsoft создаёт собственные чипы

Maia 200 отражает тенденцию крупных технологических компаний разрабатывать собственные чипы, чтобы уменьшить зависимость от NVIDIA и получить больше контроля над производительностью и расходами. Microsoft утверждает, что Maia превосходит Trainium от Amazon в FP4 и TPU v7 от Google в FP8.

Maia уже используется внутри компании, включая Copilot. Microsoft также предоставляет доступ разработчикам, исследователям и лабораториям через SDK Maia 200. Если вам интересна эта тема, делитесь статьей и изучайте другие наши материалы о инфраструктуре ИИ и системах на основе данных.

Наш экспертный взгляд

На наш взгляд, Maia 200 сигнализирует о глубокой трансформации. Оптимизация аппаратного обеспечения всё больше определяет масштабируемость, контроль расходов и конкурентные преимущества ИИ. Для бизнеса это значит меньше узких мест, более стабильную производительность и надёжную основу для масштабируемых систем.