微軟押注自研 Maia 加速器
微軟自研晶片戰略：計畫以自研加速器替代多數 AMD、輝達 GPU
微軟長期從輝達（Nvidia）和 AMD 兩家公司採購大量圖形處理器（GPU）。但展望未來，這家總部位於雷德蒙德（Redmond）的科技巨頭領導層希望將其大部分人工智慧（AI）工作負載，從外部 GPU 遷移至自研的加速器上。
作為軟體領域的巨頭，微軟在定製晶片領域的佈局起步較晚。亞馬遜（Amazon）和Google（Google）多年前就已著手研發定製中央處理器（CPU）和 AI 加速器，而微軟直到 2023 年末才公佈其自研的 Maia AI 加速器。
推動這一轉型的核心原因，是對 “每美元性能”（performance per dollar）的重視 —— 對於超大規模雲服務提供商而言，這一指標堪稱唯一真正重要的衡量標準。
在周三由美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）主持的爐邊談話中，微軟首席技術官（CTO）凱文・斯科特（Kevin Scott）表示，截至目前，輝達的產品在性價比方面表現最佳，但為滿足需求，他願意考慮任何可行方案。
斯科特指出，未來微軟希望將自研晶片應用於其資料中心的大部分工作負載。當被問及 “長期規劃是否是讓資料中心以微軟自研晶片為主” 時，他明確回應：“是的，毫無疑問。”
隨後，他向 CNBC 補充道：“這關乎整個系統的設計，包括網路和散熱環節。我們需要擁有自主決策的自由度，才能針對具體工作負載，實現計算資源的真正最佳化。”
2023 年，微軟借助首款自研 AI 加速器 Maia 100，將 OpenAI 的 GPT-3.5 模型遷移至自研晶片運行，成功釋放了部分 GPU 算力。然而，從性能參數來看，這款晶片與輝達、AMD 的競品 GPU 存在明顯差距：其 BF16 精度算力僅為 800 兆次 / 秒（teraFLOPS），配備 64GB 高頻寬記憶體（HBM2e），記憶體頻寬為 1.8TB / 秒。
據悉，微軟正推進第二代 Maia 加速器的研發，計畫於明年推向市場。新一代產品無疑將在計算性能、記憶體容量及互聯速度上實現升級，具備更強的競爭力。
不過，即便未來微軟資料中心中 “GPU 與 AI 專用積體電路（ASIC）的佔比” 發生變化，自研晶片也不太可能完全取代輝達和 AMD 的 GPU。
過去數年，Google和亞馬遜已部署了數萬台自研的張量處理器（TPU）和 Trainium 加速器。這些晶片雖幫助它們贏得了 Anthropic 等知名客戶，但更多時候是用於加速自身內部的工作負載。
因此，目前在Google、亞馬遜的雲平台上，輝達和 AMD 的 GPU 仍在大規模部署 —— 部分原因在於客戶對這類主流 GPU 的需求依然存在。
值得注意的是，AI 加速器並非微軟唯一在研的定製晶片。雷德蒙德團隊還研發了名為 Cobalt 的自研 CPU，以及一系列平台安全晶片 —— 這些安全晶片可加速加密運算，並在其龐大的資料中心網路中保護金鑰交換過程，保障資料安全。 (芯榜)