Microsoft presenta Azure Cobalt 100 y Maia 100: su revolucionaria CPU y acelerador de Inteligencia Artificial
Microsoft ha detectado la lucrativa oportunidad en el negocio de la Inteligencia Artificial (IA), y muestra de ello es el lanzamiento de la CPU Azure Cobalt 100 y el acelerador de IA Azure Maia 100. La compañía ha desarrollado su propio hardware para dar soporte a sus plataformas en la nube Azure, igualándose así a otros gigantes como Google y Amazon en el ámbito de servidores, centros de datos y la nube.
La decisión de Microsoft de desarrollar su propio hardware se debe en parte al monopolio que NVIDIA posee en el mercado. Dicha situación ha llevado a precios exorbitantes y ha impulsado a otras compañías a buscar sus propias soluciones en lugar de depender de NVIDIA.
En cuanto a las especificaciones, el Microsoft Azure Cobalt 100 es un procesador de 128 núcleos basado en la arquitectura ARMv9. Ha sido diseñado de forma nativa para dar soporte a la nube y promete aumentar hasta en un 40% el rendimiento actual de las CPU ARM. Aunque Microsoft no reveló todos los detalles técnicos, sabemos que esta CPU utiliza la plataforma Arm Neoverse CSS, con núcleos Neoverse N2 personalizados por la propia empresa.
Además de la CPU Azure Cobalt 100, Microsoft también desarrolló el acelerador de IA Azure Maia 100 para competir con NVIDIA en la aceleración de IA en servidores. El Azure Maia 100 está fabricado por TSMC a 5nm y contiene 105.000 millones de transistores. Aunque no se han proporcionado referencias de rendimiento frente a otras soluciones de AMD y NVIDIA, se sabe que cada acelerador de IA Azure Maia 100 alcanza un ancho de banda de 4,8 TB/s.
A pesar de que es posible que no pueda competir directamente con NVIDIA, Microsoft podría apuntar a un mercado de aceleración de IA de bajo costo con estos desarrollos.
El CEO de OpenAI, Sam Altman, expresó su entusiasmo por el chip Maia en una publicación en el blog de Microsoft y destacó cómo la arquitectura de IA de extremo a extremo de Azure, ahora optimizada con Maia, permite entrenar modelos más potentes y abaratar sus costos para los clientes.
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