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  传统芯片巨头纷纷押注AI应用的档口,大型软硬件科技公司也迈出了向上延展的最后一步。

  11月16日凌晨,微软在其年度开发者大会Microsoft Ignite上推出了两款自研芯片——Maia 100和Azure Cobalt 100,为大语言模型的训练和推理提供动力。此举正式填平了微软与谷歌、亚马逊的唯一生态链差距,因为后两家巨头都已经拥有了自己的定制芯片。
  Maia 100是微软首款人工智能芯片,主要针对大语言模型训练设计,属于ASIC(应用型专用集成电路)芯片,适用于x86主机,基于台积电5nm节点制造,可以与微软旗下Azure软件栈无缝集成。这款芯片将于明年初开始在Azure数据中心推出,目的是减少微软对英伟达GPU的依赖。
  微软推出的第二款芯片Azure Cobalt 100是基于Arm架构的128核云原生芯片,其针对通用计算任务,能与英特尔处理器和亚马逊云的Graviton系列芯片展开竞争。这款芯片也可以与Azure的生态系统兼容,更大的用处是在微软Cloud上运行通用计算工作负载,降低成本。
  事实上,微软推定制芯片早有征兆。2010年时,微软便希望能自研AI硬件。据The information报道,微软至少从2019年开始,便在研发代号为“Athena(雅典娜)”的新AI芯片组,目的是为ChatGPT等大语言模型的训练及推理提供英伟达芯片之外的替代方案。 另据Toms Hardware消息,Athena使用的是台积电5nm工艺,专为大语言模型训练设计。
  不过此后,微软否认了这些报道的部分细节,比如AMD公司在其中的参与力度,此后也不再透露关于Athena的其他信息。
  现在看来,微软此次推出的Maia 100和Azure Cobalt 100两款芯片都采用了台积电5nm工艺,很容易让人联想到新品与Athena之间的关系。
  微软还特别指出,他们不打算出售这些高端定制芯片,而会将它们用于自己的订阅软件产品,并作为Azure云计算服务的一部分。据微软透露,他们已经在尝试将Cobalt芯片用于团队协作平台Teams。
  在芯片供不应求和AI应用需求激增的背景下,微软对定制芯片计划的迅速推进,被外界普遍解读为拥有资源的云计算巨头的不二选择。
  曾有知情人士透露,在开发Athena期间,微软为了满足OpenAI的需求,已经向英伟达订购了至少数十万块GPU。而进入9月,随着ChatGPT热潮趋于平缓,不断有市场消息传出微软开始下调英伟达H100显卡的订单量。在微软10月的财报电话会上,“削减成本”一事也被反复强调。
  不过,微软能否凭借两款高端芯片摆脱对英伟达的依赖令人生疑。除了定制芯片的真实水平需要做进一步考察,微软在会上发布的其他系列更新仍少不了英伟达的身影。比如微软宣布,其Azure将为客户企业提供英伟达新的生成式人工智能模型器,这意味着二者之间的合作关系还将扩大,也表明微软并不想完全破坏与英伟达之间的默契。
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