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[计算机] 微软推出自研AI芯片:台积电5nm工艺、Open AI开启试用,想摆脱对英伟达依赖?

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发表于 2023-11-17 03:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者:越艳谈事
AI时代的到来,让算力成为了科技巨头们争夺的关键资源。为了满足日益增长的AI计算需求,不少公司都开始自己动手,设计和生产专门的AI芯片。微软也不例外,近日,它在Microsoft Ignite全球技术大会上,发布了两款自研的AI芯片,分别是用于云端训练和推理的Maia 100和基于Arm架构的云处理器Cobalt 100。这两款芯片都采用了台积电的5nm制程,性能和效率都有不俗的表现,而且都将作为Azure云计算服务的一部分,为微软的AI应用提供动力。



那么,微软自研AI芯片的背后,有什么样的考量和目标呢?它能否挑战英伟达在AI芯片市场的主导地位呢?今天,我们就来聊聊这个话题。

首先,我们来看看微软发布的两款AI芯片的具体参数和性能。

Maia 100是一款用于云端训练和推理的AI加速器芯片,它拥有1050亿个晶体管,1600-3200TFLOPS的算力,4.8Tbps的网络IO,这些指标都超过了英伟达的H100和AMD的MI300X,但在宽带等方面有所不足。微软表示,Maia将率先支持微软自己的AI应用,如Bing和Office AI产品,然后向合作伙伴和客户开放,但并不打算单独出售芯片。目前,微软已经在用Maia测试其AI大模型服务,如Copilot和Azure OpenAI Service,微软还表示,目前已经在研发第二代的Maia AI芯片。

Cobalt 100是一款基于Arm架构的128核云处理器,它比当前一代基于Arm架构的Azure芯片性能提升了40%,微软CEO Satya Nadella(萨提亚·纳德拉)称其为”云计算供应商中速度最快的芯片”。这款芯片将在明年初开始在微软数据中心推出,为微软的Copilot或Azure OpenAI Service等服务提供动力。微软还透露,他们正在研发第二代的Cobalt CPU。



从这两款芯片的发布,我们可以看出,微软在AI芯片领域的投入和进展是相当迅速和积极的,这也反映了微软对于AI时代的重视和期待。微软的AI芯片有以下几个特点:

一是采用了台积电的5nm制程,这是目前最先进的芯片制造技术,能够提高芯片的性能和效率,降低芯片的功耗和成本。台积电是全球最大的芯片代工厂,也是微软的重要合作伙伴,微软通过与台积电合作,可以保证芯片的供应和质量,避免供应链的风险。

二是作为Azure云计算服务的一部分,而不是单独出售,这意味着微软的AI芯片是为自己的AI应用和服务量身定制的,能够实现软硬件的协同优化,提高兼容性和稳定性,同时也能够控制芯片的使用和分配,避免芯片的浪费和滥用。

三是与OpenAI有密切的合作,OpenAI是一家致力于开发和推广人工智能的非营利组织,它拥有世界上最大的AI模型,如GPT-3和GPT-4,这些模型需要大量的算力来训练和运行,而微软正是OpenAI的最大赞助商和合作伙伴,微软的AI芯片可以为OpenAI的模型提供强大的支持,同时也可以从OpenAI的模型中获得反馈和改进,实现双赢的局面。



那么,微软自研AI芯片的目的是什么呢?我们认为,主要有以下几点:

一是降低成本,AI大模型尤其是参数越大的模型所需要的芯片就越多,而芯片的价格也越高,如果把大模型都部署在Bing、Office 365、GitHub等产品中,微软需要投入高达数百亿美元的硬件基础设施成本,其中AI芯片占大比例。同时,随着微软Copilot等AI服务开启广泛应用后,用户越多、使用越多,也会带来额外的运营成本。OpenAI此前就被爆出光是运行ChatGPT,每日投入成本就可能高达70万美元。微软推出的GitHub Copilot等AI服务也因运营成本过高一直在赔钱,今年头几个月每位用户每月平均损失超过20美元。微软表示,通过提供由自己定制的芯片驱动的服务,可以在性能和效率方面带来巨大的收益,长期来看,自研芯片能够降本增效。

二是提高性能,AI大模型的训练和推理需要高效的算力,而市场上现有的AI芯片可能无法满足微软的需求,或者存在一些瓶颈和不足。微软通过自研芯片,可以根据自己的AI应用和服务的特点和需求,设计和优化芯片的架构和功能,提高芯片的性能和效率,同时也可以根据芯片的反馈和数据,不断改进和升级芯片,实现芯片的持续迭代和创新。



三是增强竞争力,AI芯片是AI时代的核心资源,拥有自己的AI芯片,就相当于拥有了自己的AI武器库,可以在AI计算市场上与亚马逊、谷歌等对手展开竞争,也可以在AI应用和服务上提供更多的价值和选择,吸引更多的客户和合作伙伴,提升自己的品牌和影响力。

当然,微软自研AI芯片也面临着一些挑战和问题,比如:

一是芯片的成熟度和稳定性,微软自研AI芯片虽然在一些指标上超过了英伟达和AMD的芯片,但也在一些方面有所不足,而且还没有经过大规模的测试和验证,其实际的性能和效果还有待观察。而英伟达和AMD的芯片则有着更长的历史和更广的应用,已经形成了稳定的生态系统,微软能否在短时间内追赶或超越,还有很多不确定性。

二是芯片的兼容性和通用性,微软自研AI芯片是为自己的AI应用和服务量身定制的,可能无法适应其他的AI场景和需求,或者需要进行额外的调整和优化,这可能会影响芯片的兼容性和通用性,也会增加芯片的维护和更新的成本和难度。而英伟达和AMD的芯片则有着更广泛的适用范围,可以支持多种AI框架和平台,更容易被其他的AI开发者和用户接受和使用。



三是芯片的供应和产能,微软自研AI芯片虽然采用了台积电的5nm制程,但台积电的产能也是有限的,而且还要为苹果、高通、华为等其他客户提供芯片,微软能否保证自己的芯片的供应和产能,也是一个问题。而英伟达和AMD的芯片则有着更多的代工厂和合作伙伴,可以分散风险,提高产能。

综上所述,微软自研AI芯片是一项重大的战略举措,体现了微软对于AI时代的追求和期待,也显示了微软的技术实力和创新能力。但是,微软自研AI芯片也还有很多的不足和挑战,需要在实践中不断地改进和完善,才能真正打破英伟达在AI芯片市场的垄断,成为AI时代的领导者和赢家。

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