Azure Maia 200 уже в производстве; выход Azure Maia 300 запланирован на 2027 год
По мере перехода в эру суперинтеллекта Microsoft вступает в новый этап развития инфраструктуры. Начиная с 2027 года мы масштабируем семейство Azure Maia до многогигаваттных развертываний, сделав Maia основной системой инференса для продуктов и служб Microsoft.
Многопоколенная программа Azure Maia стала основополагающим элементом стратегии Microsoft в области инфраструктуры ИИ. Maia 200 уже обслуживает производственные рабочие нагрузки Microsoft, включая Microsoft Copilot, а также поддерживает команду MAI в разработке моделей нового поколения; к концу года к ним присоединятся GitHub Copilot и Microsoft Foundry. В рамках этих рабочих нагрузок Maia 200 выполняет модели OpenAI, собственные модели MAI от Microsoft и ведущие семейства моделей с открытым исходным кодом. Инсайты, полученные благодаря масштабу служб ИИ Microsoft, позволяют осуществлять уникальное совместное проектирование аппаратных систем и программных приложений для оптимизации сценариев реального использования в корпоративных приложениях и отраслевых сценариях.
Maia 300 — это полноценная интеллектуальная система, созданная для новых типов рабочих нагрузок ИИ, появляющихся сегодня: рассуждений в условиях длинного контекста, чувствительных к задержкам диалоговых интерфейсов и непрерывных многоэтапных агентных задач. Повышая эффективность всей системы, мы ожидаем, что Maia 300 обеспечит на 40% больше токенов на мегаватт по сравнению с ведущими системами на базе GPU. А в конфигурации из 96 ускорителей она обеспечивает пропускную способность токенов на уровне стойки до 7 раз выше, чем Maia 200.
Видео на YouTube
Maia 200: поддержка рабочих нагрузок, которые Microsoft запускает в масштабе
Система Azure Maia разработана с учетом реальных рабочих нагрузок, которые Microsoft запускает в широких масштабах, и моделей, которые мы планируем создавать в предстоящие годы. Поскольку разработка кремния занимает годы, наши команды по программному и аппаратному обеспечению заранее сотрудничают, чтобы предусмотреть архитектуры, масштаб и возможности, преобразуя эти требования в большую емкость памяти, более высокую пропускную способность и большее количество ускорителей, работающих как единая система.
Такое совместное проектирование уже приносит измеримый прирост эффективности. Maia 200 развертывается в США, Европе и Австралии и обеспечивает до 1,7 раза больше токенов на ватт для встроенных возможностей ИИ в Microsoft Teams, Copilot и Cowork по сравнению с ведущей инфраструктурой на базе GPU.
Опыт запуска наших моделей и служб ИИ на Maia 200 непосредственно повлиял на разработку Maia 300. Оба поколения созданы для совместной поддержки широкого спектра дополнительных служб ИИ от Microsoft: многоэтапной агентной работы, которая поможет GitHub эффективнее предоставлять возможности программирования; обслуживания моделей масштаба облака, которое поможет Microsoft Foundry поддерживать различные архитектуры и среды развертывания; инференса и генерации данных для команды MAI; а также чувствительных к задержкам взаимодействий, которые помогут Dragon Copilot масштабировать рабочие процессы и снизить административную нагрузку на врачей.
Maia 300: масштабирование более полезного ИИ в каждом мегаватте
ИИ становится основополагающим слоем каждого приложения, рабочего процесса и бизнес-процесса. Поскольку предприятия переходят от чат-интерфейсов к системам агентов, способных рассуждать, действовать и сотрудничать, инфраструктура ИИ должна обеспечивать интеллект безопасно и эффективно в любом масштабе, постоянно адаптируясь по мере эволюции моделей и рабочих нагрузок.
Будучи третьим поколением нашей программы Azure Maia, Maia 300 разработана с архитектурой, ориентированной на инференс, которая оптимизирована для рабочих нагрузок ИИ с длинным контекстом, высоким потреблением памяти и интенсивным декодированием. Это предполагает балансировку вычислительной мощности, пропускной способности памяти, сети и энергоэффективности в масштабе облака.
Ключевые возможности системы Maia 300 включают:
Меньше перемещения данных, больше полезных вычислений: эффективное перемещение данных, а не чистая вычислительная мощность, все чаще становится узким местом в крупных системах инференса. Определяемая программным обеспечением архитектура потока данных Maia 300 и оптимизация ядра с помощью ИИ работают в тандеме, чтобы максимизировать локальность, сократить перемещение данных и повысить степень использования вычислительных ресурсов, памяти и сети. Рассматривая поток данных как первостепенный принцип проектирования, Maia 300 обеспечивает значительное преимущество по производительности на ватт по сравнению с традиционными архитектурами GPU.
Более высокая пропускная способность памяти в каждом ватте: поскольку рабочие нагрузки ИИ все больше зависят от контекста и памяти, Maia 300 обеспечивает лидирующую в отрасли пропускную способность HBM на ватт. Восемь стеков HBM4 обеспечивают пиковую пропускную способность памяти 18,0 ТБ/с при TDP 950 Вт, что позволяет эффективно выполнять крупные модели и рабочие нагрузки с длинным контекстом. Специализированная поддержка ядра использует внутрикристальную SRAM в качестве управляемого программным обеспечением буфера, снижая нагрузку на HBM.
Чиплетная архитектура для повышенной эффективности: новая многочиплетная архитектура разделяет функции вычислений, контроллера памяти и ввода-вывода, повышая эффективность, масштабируемость и оптимизируя структуру затрат. Вычислительные чиплеты созданы на базе техпроцесса N2P от TSMC для максимизации производительности на ватт.
Больший контекст, более богатый интеллект: благодаря проектированию под современные форматы с низкой точностью, включая расширенный MXFP4, Maia 300 снижает требования к памяти и пропускной способности как для вычислений, так и для хранения KV-кеша. Результатом являются более крупные окна контекста, более высокая пропускная способность и повышенная эффективность моделей в рамках того же энергопотребления.
Масштабируемые сетевые возможности масштаба дата-центра: Maia 300 рассматривает сеть как бесшовное расширение определяемой программным обеспечением архитектуры потока данных. Вместо перемещения данных через отдельные уровни связи операции потока данных охватывают вычислительные ресурсы, ресурсы памяти и сети как единая система. Межсоединения с высокой пропускной способностью между ускорителями Maia оптимизированы для тензорного параллелизма, в то время как специализированный транспорт ИИ обеспечивает производительную и надежную связь масштабирования между ускорителями и стойками. Транспорт с оптимизацией под ИИ использует сетевую инфраструктуру на базе Ethernet для создания единой топологии, которая эффективно масштабируется от отдельной стойки до развертываний масштаба дата-центра.
Более высокая пропускная способность ИИ от каждой стойки: стоечные системы Maia 300 объединяют 96 ускорителей в рамках энергопотребления 167 киловатт, обеспечивая емкость HBM 27,6 ТБ и совокупную пропускную способность HBM 1,7 ПБ/с в высокоскоростном домене масштабирования. Такая плотность позволяет Microsoft обслуживать больше одновременных взаимодействий с ИИ и более крупные рабочие нагрузки с каждой стойки, повышая емкость дата-центра и экономическую эффективность расширения служб ИИ.
Производственные развертывания Maia 300 начнутся в 2027 году. Для получения дополнительной информации об архитектурных деталях Maia 300 ознакомьтесь с нашей технической документацией.
Azure Maia в основе нашей трансформации границ (Frontier Transformation)
Будущее не будет определяться какой-то одной моделью, одним типом кремния или одной инновацией. Выбор моделей и полупроводников является неотъемлемой частью нашего видения трансформации границ. Наша цель — разработка ответственных, доступных и масштабируемых платформ, которые помогут каждому усилить свой интеллект для достижения прорывных результатов, имеющих для них значение.
Microsoft уникальна тем, что мы способны осуществлять оптимизацию от кремния до систем и агентов на открытой, гетерогенной и многомодельной платформе, на которую наши клиенты могут положиться в деле своей ИИ-трансформации сегодня и в предстоящие годы. Эта платформа лежит в основе передовой трансформации (Frontier Transformation), а Azure Maia является фундаментальным компонентом нашего подхода, направленного на расширение доступа, ускорение инноваций и помощь клиентам в извлечении большей ценности из ИИ.
В следующем месяце на Microsoft Ignite 2026 в Сан-Франциско и онлайн мы с нетерпением ждем возможности поделиться дополнительной информацией о нашей стратегии, тенденциях внедрения технологий и успехах в области передовой трансформации.
Для получения более подробной информации, фотографий и видео посетите наш Maia 300 site.
Скотт Гатри (Scott Guthrie) отвечает за комплекс гипермасштабируемых облачных вычислительных решений и сервисов, включая Azure — облачную вычислительную платформу Microsoft, решения на базе генеративного ИИ, платформы данных, а также информационную безопасность и кибербезопасность. Эти платформы и сервисы помогают организациям по всему миру решать неотложные задачи и трансформироваться ради будущего.
