Microsoft, TSMC 3nm düğümünde üretilen Maia hızlandırıcısını veri merkezlerine dağıtmaya başladı. Maia, şirketin iddiasına göre Amazon Trainium (3. nesil) karşısında FP4’te üç kat, Google TPU v7 karşısında ise FP8 performansında üstünlük sağlıyor ve dolar başına %30 daha verimli.
Microsoft bugün kendi geliştirdiği ikinci nesil yapay zeka hızlandırıcısı Maia 200’ü duyurdu. Şirket, çipin TSMC’nin 3nm üretim sürecinde üretildiğini ve tek başına 100 milyardan fazla transistör içerdiğini belirtiyor — bu da büyük ölçekli büyük dil modellerini (LLM) çalıştırmak için tasarlandığını gösteriyor.
Maia performansı
Microsoft açıklamasına göre Maia 200, FP4 sayısal formatında üçüncü nesil Amazon Trainium’a kıyasla üç kat daha yüksek performans sunuyor; ayrıca şirket, Maia’nın FP8 düzeyinde Google’ın yedinci nesil TPU’sunu geride bıraktığını söylüyor. FP4 ve FP8 gibi kısaltmalar, derin öğrenme hesaplamalarında kullanılan daha düşük bit genişlikleriyle işlem yapıp verimliliği artırmayı hedefleyen sayı formatlarıdır — yani aynı işi yaparken daha az enerji veya bant genişliği kullanma potansiyeli vardır.
Microsoft, Maia 200’ü önce Superintelligence ekibinde kullanmaya başlayacak; ayrıca OpenAI’nin GPT-5.2 modelini ve Microsoft Foundry ile Microsoft 365 Copilot gibi servisleri barındırmak için bu donanımı kullanacağını açıkladı. Şirkete göre Maia tabanlı sistemler, mevcut donanımına kıyasla dolar başına %30 daha iyi performans sunuyor ve Azure US Central bölgesinde dağıtım bugün başladı.
Rekabet cephesinde hem Google hem Amazon yeni nesil AI hızlandırıcıları geliştiriyor. Haberde ayrıca Amazon’un Trainium4 için Nvidia ile NVLink 6 ve MGX raf mimarisi entegrasyonu üzerinde çalıştığına dair bilgilere atıf var — yani büyük bulut sağlayıcıları kendi özel donanımlarını ve/veya iş ortaklıklarını hızlandırma peşinde.
Microsoft, Maia 200 yazılım geliştirme kiti (SDK) için akademisyenler, geliştiriciler, AI laboratuvarları ve açık kaynak model projelerine erken önizim daveti de yapıyor; bu da üçüncü taraf ekiplerin yeni donanım üzerinde optimizasyon yapmasına olanak sağlayacak. Şirketin iddiaları büyük olsa da bu tür performans karşılaştırmalarının gerçek dünya iş yüklerinde doğrulanması önem taşıyor.
Bir Cevap Bırakın