माइक्रोसफ्टले आफ्नै एआई चलाउन १० लाख Maia 300 चिपहरूको योजना बनायो

सान फ्रान्सिस्को: माइक्रोसफ्टले सोमबार, अक्टोबर १२ मा Maia 300 घोषणा गर्यो, आफ्नै एआई चिपको तेस्रो पुस्ता, र अर्को वर्ष सम्भावित रूपमा १० लाखभन्दा बढी त्यस्ता चिपहरू प्रयोग गर्ने योजना रहेको बतायो। चिपहरूले माइक्रोसफ्टका आन्तरिक एआई सेवाहरू चलाउनेछन्, Microsoft 365 Copilot र GitHub Copilot जस्ता उत्पादनहरू पछाडिको काम, र Azure मा दिइने OpenAI मोडेलहरू। माइक्रोसफ्टले सान होजेमा भएको OCP Global Summit मा चिप सार्वजनिक गर्यो।

आकार नै कथा हो। १० लाखभन्दा बढी चिपहरूको प्रयोगले Maia लाई प्रयोगबाट मुख्य पूर्वाधारमा लैजान्छ। माइक्रोसफ्टले यस पात्रो वर्षमा पुँजीगत खर्च १७५ अर्ब डलर नाघ्ने अपेक्षा गरेको छ, र त्यस पैसाको ठूलो हिस्सा Nvidia मा गएको छ। Maia 300 त्यो खर्चको बढी हिस्सा घरभित्रै राख्न बनाइएको हो।

अनुमानका लागि बनाइएको, टुक्राहरूबाट बनाइएको

चिपले अनुमानलाई लक्षित गर्छ, प्रश्नको जवाफ दिन, कोड लेख्न वा व्यावसायिक कार्य सम्हाल्न प्रशिक्षित मोडेल चलाउने काम। Nvidia अझै प्रशिक्षणमा अगाडि छ, शून्यबाट मोडेल बनाउने गाह्रो काम। माइक्रोसफ्टले Maia 300 चलाउने पक्षका लागि डिजाइन गर्यो, र भन्छ यो २०२७ देखि यसका उत्पादन र सेवाहरूका लागि मुख्य अनुमान प्रणाली बन्नेछ।

डिजाइन Nvidia को तरिकाभन्दा फरक छ। Nvidia ले उच्च ब्यान्डविथ मेमोरीले घेरिएको एउटा ठूलो प्रोसेसर बनाउँछ। माइक्रोसफ्टले Maia 300 चिपलेटहरूबाट बनायो, साना विशेष टुक्राहरू एकसाथ जोडिएका। मुख्य कम्प्युट चिपलेटहरूले TSMC को २ नानोमिटर प्रक्रिया प्रयोग गर्छन्। सस्ता ३ नानोमिटर चिपलेटहरूले प्रणालीमा डाटा सार्ने काम गर्छन्।

र्याक तहमा, सम्झौता संख्यामा देखिन्छ। एउटा Maia 300 र्याकमा ९६ चिप हुन्छन् र करिब १६७ किलोवाट खपत गर्छ। Nvidia को GB300 र्याकमा ७२ ग्राफिक्स प्रोसेसर हुन्छन् र करिब १४२ किलोवाट खपत गर्छ। बढी चिप, बढी शक्ति। माइक्रोसफ्टले प्रतिफल अग्रणी GPU आधारित प्रणालीहरूभन्दा प्रति मेगावाट करिब ४० प्रतिशत बढी उपयोगी कम्प्युटिङ भएको बताउँछ। कम्पनीले तुलना गरेका प्रणालीहरूको नाम दिएन, त्यसैले त्यो अंकलाई नतिजा होइन, परीक्षण गर्नुपर्ने दाबीका रूपमा लिनुपर्छ।

चिपहरूको एउटा लाइन

Maia 100 सन् २०२३ मा आयो। Maia 200 जनवरी २०२६ मा घोषणा भयो र अब उत्पादन कार्य चलाउँछ, जसमा Copilot उत्पादनहरू र Azure मा OpenAI मोडेलहरू छन्। कार्यकारी उपाध्यक्ष स्कट गुथ्रीले भने, Maia 300 ले लामो सन्दर्भ र मेमोरी बढी चाहिने कामका लागि मिलाइएको अनुमान पहिलो डिजाइन प्रयोग गर्छ, र ९६ चिपको र्याकले Maia 200 को भन्दा र्याक तहमा सात गुणा टोकन थ्रुपुट दिन्छ। चिपहरू बाहिरी क्षमताका रूपमा भाडामा दिनुको साटो माइक्रोसफ्टका आफ्नै सेवाहरूका लागि आरक्षित छन्।

किन यो महत्वपूर्ण छ

हरेक ठूलो क्लाउड कम्पनीले अब आफ्नै सिलिकन डिजाइन गरिरहेको छ, र हरेक डिजाइनले एआई कम्प्युटिङमा Nvidia को पकड घटाउँछ। कस्टम चिपहरूले एआई उत्पादनहरू पछाडिको लागत गणित पनि बदल्छन्। यदि माइक्रोसफ्टले Copilot सुविधाहरू आफ्नै हार्डवेयरमा प्रति जवाफ कम लागतमा चलाउन सक्छ भने, उद्योगभर एआई मूल्यहरूमा दबाब बढ्छ। त्यही हप्ता, चिनियाँ मेमोरी प्रगतिको खबरमा चिप बजारहरू नराम्ररी घटे। हार्डवेयर दौड एकैपटक धेरै मोर्चामा अघि बढिरहेको छ।

अब के हुन्छ

प्रयोग २०२७ मा आउँछ, माइक्रोसफ्टले बहु गिगावाट स्थापनाहरू भनेकोमा। बाहिरी प्रयोगकर्ताहरूले प्रणालीहरू परीक्षण गर्न सक्दा ४० प्रतिशत दक्षता दाबीमा पहिलो स्वतन्त्र नतिजाहरू र अनुमान मूल्यमा Nvidia को जवाफमा नजर राख्नुहोस्।

स्रोतहरू

Reuters बाट चिप विवरण, प्रयोगको आकार र कार्यकारी टिप्पणी। The Tech Portal र MarketIndex मार्फत Bloomberg रिपोर्टिङबाट शिखर सम्मेलन स्थल र अनुमान भूमिका।