Microsoft annonce aujourd’hui son chip IA Maia de troisième génération, conçu pour être le « système principal d’inférence d’IA » pour les produits et services de Microsoft. Le Maia 300 non seulement améliore le coût et l’efficacité de la mise en œuvre des charges de travail d’IA en cloud, mais il est également plus capable de gérer les modèles de raisonnement les plus récents et les tâches agentiques.
Maia 300 commencera à être déployée en production en 2027, et elle a été conçue en tenant compte de l’efficacité. « Nous nous attendons que Maia 300 produise 40 % plus de tokens par mégawatt par rapport aux systèmes basés sur GPU leaders », déclare Scott Guthrie, vice-président exécutif du groupe cloud de Microsoft. « Et dans une configuration complète à 96 accélérateurs, elle offre jusqu’à 7 fois plus de débit de tokens que Maia 200 en échelle de rack. »
Ces améliorations d’efficacité permettront à Microsoft de compter principalement sur ses propres puces d’IA, plutôt que sur celles de Nvidia et AMD. « Nous allons étendre la famille Azure Maia à des déploiements multi-gigawatt à partir de 2027, faisant de Maia le système principal d’inférence d’IA pour les produits et services Microsoft », déclare Guthrie.
Maia 300 est la successeure de la 200, qui n’a été annoncée que en janvier. La Maia 200 est déjà utilisée pour les charges de travail d’IA en production au sein de Microsoft, incluant Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry et les modèles d’IA propres de Microsoft.
« Maia 200 est l’infrastructure d’IA qui se distingue le plus dans notre flotte, mesurée selon des indicateurs du monde réel pour les services d’IA », dit Guthrie. « Maia 300 est un système d’IA complet conçu pour les nouveaux types de charges de travail d’IA qui émergent aujourd’hui : la raisonnement à long contexte, les expériences conversationnelles sensibles à la latence, et les tâches agentiques multiétapes soutenues. »
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Microsoft utilise une nouvelle architecture chiplet pour obtenir des gains d’efficacité essentiels. Basée sur le nœud de processus N2P de TSMC, l’architecture Maia 300 récente sépare les fonctions de calcul, de contrôleur de mémoire et d’I/O. « Cela augmente la surface de silicium consacrée au rendement du calcul et permet à chacune des fonctions d’utiliser la technologie la plus adaptée à son rôle », déclare l’équipe de matériel et d’infrastructure Azure.
Maia 300 fait également partie intégrante des travaux de modèles d’IA de Microsoft, et pourrait aider l’entreprise à atteindre son objectif de rattraper Google DeepMind, OpenAI et Anthropic. « Nous devons travailler sur l’ensemble de la stack, jusqu’au niveau du silicium », déclare Mustafa Suleyman, PDG des IA de Microsoft. « À cette échelle, nous avons besoin d’une plateforme que nous possédons et que nous concevons en même temps que nos modèles. C’est pourquoi l’exécution de nos modèles d’IA de Microsoft sur le chip Maia est un enjeu crucial pour notre équipe. »
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