माइक्रोसॉफ्ट ने सोमवार को अपने इन-हाउस एआई एक्सेलेरेटर परिवार की तीसरी पीढ़ी, Azure Maia 300 को पेश किया, और कहा कि चिप 2027 में शुरू होने वाले Azure में मल्टी-गीगावाट तैनाती को बढ़ावा देगी - कंपनी के अपने AI वर्कलोड को Nvidia के GPU के बजाय अपने स्वयं के सिलिकॉन पर चलाने के प्रयास में एक बड़ा कदम है।

माइक्रोसॉफ्ट के क्लाउड + एआई समूह के कार्यकारी उपाध्यक्ष स्कॉट गुथरी द्वारा एक ब्लॉग पोस्ट में की गई घोषणा, माइया 300 को माइक्रोसॉफ्ट के अपने उत्पादों और सेवाओं के लिए प्राथमिक अनुमान प्रणाली के रूप में रखती है। यह कस्टम एआई चिप्स बनाने के लिए एक व्यापक उद्योग की दौड़ के बीच में है, एक बदलाव जिसे हम नवीनतम एआई विकास के हमारे चल रहे कवरेज में बारीकी से ट्रैक करते हैं क्योंकि हाइपरस्केलर्स बड़े पैमाने पर एआई की सेवा की लागत को कम करने के लिए काम करते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार, Maia 300 को अग्रणी GPU-आधारित सिस्टम की तुलना में प्रति मेगावाट 40% अधिक टोकन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पूर्ण 96-त्वरक कॉन्फ़िगरेशन में, कंपनी का कहना है कि चिप अपने पूर्ववर्ती Maia 200 के रैक-स्केल टोकन थ्रूपुट का सात गुना तक प्रदान करता है।

जमीनी स्तर से अनुमान लगाने के लिए निर्मित

माइक्रोसॉफ्ट माइया 300 को एक "अनुमान-प्रथम" आर्किटेक्चर के रूप में वर्णित करता है जिसका उद्देश्य लंबे-संदर्भ, मेमोरी-गहन और डिकोड-भारी वर्कलोड है - पैटर्न जो आधुनिक चैट सहायकों, तर्क प्रणालियों और मल्टी-स्टेप एआई एजेंटों पर हावी हैं।

चिप का मेमोरी सबसिस्टम HBM4 के आठ स्टैक का उपयोग करता है जो 950-वाट थर्मल लिफाफे के अंदर 18.0 टेराबाइट्स प्रति सेकंड पीक बैंडविड्थ प्रदान करता है। ऑन-डाई SRAM को एक सॉफ़्टवेयर-प्रबंधित स्क्रैचपैड के रूप में माना जाता है, जिसके बारे में Microsoft का कहना है कि यह HBM पर दबाव कम करता है और अधिक डेटा को कंप्यूट इकाइयों के पास रखता है।

Maia 300 एक मल्टी-चिपलेट डिज़ाइन में भी जाता है जो TSMC के N2P प्रोसेस नोड पर निर्मित कंप्यूट चिपलेट्स के साथ, कंप्यूट, मेमोरी-कंट्रोलर और I/O फ़ंक्शंस को अलग-अलग डाईज़ में विभाजित करता है। उन्नत एमएक्सएफपी4 कम-परिशुद्धता प्रारूपों के लिए समर्थन का उद्देश्य गणना मेमोरी आवश्यकताओं और केवी-कैश स्टोरेज दोनों को कम करना है, जिससे समान पावर बजट के भीतर बड़ी संदर्भ विंडो और उच्च थ्रूपुट की अनुमति मिलती है।

नेटवर्किंग पक्ष पर, Microsoft नेटवर्क को चिप के डेटाफ़्लो आर्किटेक्चर के विस्तार के रूप में मानता है। एक कस्टम एआई ट्रांसपोर्ट ईथरनेट-आधारित बुनियादी ढांचे पर एक्सेलेरेटर और रैक में स्केल-अप संचार प्रदान करता है, जिसे कंपनी एक एकीकृत टोपोलॉजी के रूप में वर्णित करती है जो एक रैक से डेटासेंटर-स्केल तैनाती तक स्केल करती है।

रैक-स्केल नंबर

रैक स्तर पर, माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि 96 Maia 300 त्वरक 167-किलोवाट पावर लिफाफे के भीतर काम करते हैं, जो 27.6 टेराबाइट्स एचबीएम क्षमता और 1.7 पेटाबाइट प्रति सेकंड स्केल-अप डोमेन में कुल बैंडविड्थ की पेशकश करते हैं। कंपनी का तर्क है कि यह घनत्व उसे प्रत्येक रैक से एक साथ अधिक एआई इंटरैक्शन और बड़े कार्यभार की सेवा प्रदान करता है।

मैया 200 पहले से ही उत्पादन में है

Maia 300 Maia 200 का अनुसरण करता है, जिसे Microsoft ने जनवरी 2026 में पेश किया था और जो पहले से ही Microsoft Copilot सहित उत्पादन कार्यभार प्रदान करता है। कंपनी के अनुसार, माइया 200 2026 के अंत तक गिटहब कोपायलट और माइक्रोसॉफ्ट फाउंड्री को भी रेखांकित करेगा, और यह ओपनएआई मॉडल, माइक्रोसॉफ्ट के अपने एमएआई मॉडल और अग्रणी ओपन-सोर्स मॉडल परिवार चलाता है।

माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि Maia 200 को संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप और ऑस्ट्रेलिया में तैनात किया जा रहा है, जो इसके द्वारा प्रतिस्थापित अग्रणी GPU बुनियादी ढांचे की तुलना में Teams, Copilot और Microsoft 365 अनुभवों में अंतर्निहित AI सुविधाओं के लिए प्रति वाट 1.7 गुना अधिक टोकन प्रदान करता है। गुथरी ने लिखा कि Maia 200 के परिचालन अनुभव ने सीधे Maia 300 डिज़ाइन को आकार दिया।

साथ में, दो पीढ़ियों का उद्देश्य Microsoft AI सेवाओं के एक विस्तृत सेट को शक्ति प्रदान करना है: GitHub कोडिंग टूल के पीछे मल्टी-स्टेप एजेंटिक कार्य, Microsoft फाउंड्री के माध्यम से क्लाउड-स्केल मॉडल की सेवा, MAI मॉडल टीम के लिए अनुमान और डेटा उत्पादन, और विलंबता-संवेदनशील ड्रैगन कोपायलट वर्कफ़्लो जिसका उद्देश्य चिकित्सकों के प्रशासनिक बोझ को कम करना है।

एनवीडिया पर निर्भरता कम करना

घोषणा का रणनीतिक उप-पाठ माइक्रोसॉफ्ट का एनवीडिया पर अपनी निर्भरता को कम करने का प्रयास है, जिसके जीपीयू पूरे उद्योग में एआई प्रशिक्षण और अनुमान पर हावी हैं। रॉयटर्स ने बताया कि माइक्रोसॉफ्ट ने लागत पर लगाम लगाने के तरीके के रूप में अपने स्वयं के चिप्स की "विशाल तैनाती" की योजना बनाई है, जबकि सीएनबीसी ने एनवीडिया हार्डवेयर पर कंपनी की निर्भरता में कटौती करने के लिए एक प्रत्यक्ष कदम के रूप में रोलआउट किया है - एआई बिल्डआउट में सबसे महंगे और आपूर्ति-बाधित घटकों में से कुछ।

एनवीडिया की मूल्य निर्धारण शक्ति पूरे क्लाउड उद्योग में एक बोर्डरूम मुद्दा बन गई है, और कस्टम सिलिकॉन मानक प्रतिक्रिया है। Google के TPU, Amazon की ट्रेनियम और इनफेरेंटिया लाइनें, और मेटा के MTIA चिप्स सभी एक ही लक्ष्य का पीछा करते हैं: प्रत्येक कंपनी के सटीक कार्यभार के लिए विशेष हार्डवेयर। माइक्रोसॉफ्ट का Maia कार्यक्रम, जो नवंबर 2023 में Maia 100 के अनावरण के साथ शुरू हुआ, उस दौड़ में इसकी प्रविष्टि है।

माइक्रोसॉफ्ट के लिए, अर्थशास्त्र सीधा है: इन-हाउस चिप द्वारा परोसा जाने वाला प्रत्येक टोकन एक टोकन है जिसमें एनवीडिया का मार्जिन नहीं होता है। Copilot, Microsoft 365, GitHub और Azure AI सेवाओं में AI अनुमान की मात्रा बढ़ने के साथ, आंशिक प्रतिस्थापन भी हाइपरस्केल पर पर्याप्त बचत में तब्दील हो जाता है।

आगे क्या आता है

माइक्रोसॉफ्ट ने कहा कि Maia 300 का उत्पादन परिनियोजन 2027 में शुरू होगा, और पाठकों को वास्तुशिल्प विवरण के लिए एक प्रकाशित तकनीकी पेपर की ओर इशारा किया। कंपनी ने यह भी कहा कि वह माइक्रोसॉफ्ट इग्नाइट 2026 में अपनी सिलिकॉन रणनीति और अपने व्यापक बुनियादी ढांचे के रोडमैप के बारे में अधिक जानकारी साझा करेगी, जिसे वह सैन फ्रांसिस्को और ऑनलाइन में होस्ट कर रही है।

यह देखना अभी बाकी है कि माया 300 एनवीडिया के प्रभुत्व को नुकसान पहुंचा सकता है या नहीं - एनवीडिया के नवीनतम आर्किटेक्चर अभी भी कच्चे प्रदर्शन पर आगे हैं, और माइक्रोसॉफ्ट ने बड़े पैमाने पर एनवीडिया हार्डवेयर खरीदना जारी रखा है। लेकिन प्रक्षेपवक्र स्पष्ट है: दुनिया का सबसे बड़ा क्लाउड ऑपरेटर अपने द्वारा डिज़ाइन किए गए चिप्स पर दुनिया के एआई टोकन का एक बड़ा हिस्सा प्रदान करने का इरादा रखता है।

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