Michael Johnsonأعلنت مايكروسوفت في 12 أكتوبر أنها ستوسّع عائلة Azure Maia إلى عدة غيغاواطات ابتداءً من عام 2027. وتصف الشركة Maia 200 بأنها جزء من بنية تحتية قائمة للاستدلال الإنتاجي: إذ تخدم الشريحة أعباء عمل مايكروسوفت، بما فيها Copilot، فضلًا عن نماذج OpenAI ونماذج MAI الخاصة بالشركة وعائلات النماذج ذات الأوزان المفتوحة. ووفقًا لخطة الشركة، ستلحق بها GitHub Copilot وMicrosoft Foundry قبل نهاية عام 2026. ومن المقرر أن تبدأ عمليات نشر Maia 300 الإنتاجية في عام 2027. وتسعى مايكروسوفت إلى جعل Maia نظام الاستدلال الأساسي لمنتجاتها وخدماتها ضمن بنية تحتية مفتوحة ومتغايرة تضم نماذج وأنواعًا مختلفة من الرقائق. ولم تحدد الشركة في إعلانها جدولًا زمنيًا لإتاحة Maia لعملاء Azure.
تقول مايكروسوفت إن Maia 200 يجري نشرها في الولايات المتحدة وأوروبا وأستراليا. وبالنسبة إلى ميزات الذكاء الاصطناعي المدمجة في Teams وCopilot وCowork، تقدم الشركة تقديرًا منفصلًا: ما يصل إلى 1.7 مرة من الرموز لكل واط مقارنةً ببنية GPU التحتية الرائدة. وينطبق هذا الرقم على الخدمات التي سمّتها مايكروسوفت وظروف تشغيلها.
تصميم Maia 300 للاستدلال والسياقات الطويلة
تستهدف مايكروسوفت بـMaia 300 مهام الاستدلال كثيفة الموارد، ومنها معالجة السياقات الطويلة، والمهام الحوارية الحساسة لزمن الاستجابة، وسيناريوهات الوكلاء متعددة الخطوات. وتصف الشركة بنية توازن بين القدرة الحاسوبية وعرض نطاق الذاكرة والاتصال الشبكي واستهلاك الطاقة. وتحدد مايكروسوفت نقل البيانات بوصفه عنق زجاجة في أنظمة الاستدلال الكبيرة؛ ومن المفترض أن تحسّن بنية معالجة البيانات المحددة برمجيًا، وفقًا لتصميم الشركة، استخدام موارد الحوسبة والشبكات والذاكرة.
صُمم الرف الذي يضم 96 مسرّعًا من Maia 300 لاستيعاب 27.6 تيرابايت من ذاكرة HBM، وبعرض نطاق ترددي إجمالي للذاكرة يبلغ 1.7 بيتابايت في الثانية، وبقدرة معلنة قدرها 167 كيلوواط. ووفقًا لتقدير مايكروسوفت، قد يحقق التكوين الكامل الذي يضم 96 مسرّعًا عرض نطاق إجماليًا للرموز على مستوى الرف أكبر بما يصل إلى سبعة أضعاف من Maia 200. وتتوقع الشركة، على نحو منفصل، زيادة قدرها 40% في عدد الرموز لكل ميغاواط مقارنةً بأنظمة GPU الرائدة. وتتعلق هذه التقديرات بتكوين مستقبلي؛ إذ من المقرر أن تبدأ عمليات نشر Maia 300 الإنتاجية في عام 2027.
ما الذي يعنيه الرهان على المسرّعات الخاصة؟
تتيح المسرّعات الخاصة لمزوّد الخدمة السحابية تصميم الرقائق والشبكة والبرمجيات وأعباء الخدمات معًا. وتقدم مايكروسوفت Maia مثالًا على هذا النهج، المصمم بما يراعي النماذج والتطبيقات التي تعمل على نطاق واسع. وبالنسبة إلى أعمال الخدمات السحابية، قد يوسّع هذا النهج خيارات البنية التحتية للاستدلال ويساعد على معالجة مزيد من طلبات الذكاء الاصطناعي ضمن حدود قدرة مراكز البيانات. ولم تكشف الشركة في إعلانها عن أثر ذلك في أسعار Azure أو إتاحة الشريحة لاستخدامات العملاء.
من المهم للفرق التي تختار البنية التحتية الآن أن تميّز بين أعباء العمل الإنتاجية القائمة على Maia 200 وMaia 300 المستقبلية. ولم تعلن مايكروسوفت جدولًا زمنيًا لإتاحة Maia 300 للعملاء، ولا قائمة بخدمات سحابية محددة أو أسعارًا. وعند التخطيط لاستضافة أعباء العمل، ينبغي التحقق من إتاحة المسرّع للنموذج والخدمة المطلوبين، ومن التغطية الجغرافية وزمن الاستجابة وتكلفة عبء العمل المحدد.
تذكر مايكروسوفت أن Maia 300 تضم ثمانية مكدسات من HBM4، وأن ذروة عرض نطاق الذاكرة تبلغ 18 تيرابايت في الثانية عند قدرة تصميم حراري (TDP) قدرها 950 واط، وأن رقائق الحوسبة الصغيرة مصنّعة بتقنية TSMC N2P. ويضم النظام أيضًا وحدات منفصلة للحوسبة ووحدات تحكم الذاكرة والإدخال والإخراج، ويستخدم شبكة Ethernet للتوسّع من مستوى الرف إلى مركز البيانات. وقد عرضت الشركة التفاصيل المعمارية في مقالها التقني عن Maia 300. وتوضح المعلومات المنشورة كيف تطور مايكروسوفت مسرّعاتها الخاصة للاستدلال إلى جانب بنية GPU التحتية.