11月16日消息，在一年一度的“Microsoft Ignite 2023”大会上，正式发布了用于数据中心的AI芯片Azure Maia 100和云计算处理器Azure Cobalt 100。

具体来说，Azure Maia是面向云端的AI加速器芯片，可用于OpenAI模型、ChatGPT、Bing、GitHub Copilot等AI工作负载。Azure Maia 100则是该系列第一代产品，基于台积电5nm制程生产。

▲Azure Maia 100芯片

目前，微软已在Bing和Office产品测试新款AI芯片，微软主要AI合作伙伴、ChatGPT开发商OpenAI也以GPT 3.5 Turbo进行测试。预计明年初，Maia 100将正式用于微软数据中心，成为Azure云计算服务的一部分。

Cobalt 100是基于Arm Neoverse CSS 设计构建，配备128个Neoverse（具体型号未知）计算核心。微软目前正在 Microsoft Teams 和 SQL Server 等工作负载上测试其 Cobalt CPU，并计划明年向客户提供虚拟机来处理各种工作负载。

▲Azure Cobalt 100芯片

▲首批由Azure Cobalt 100芯片提供支持的服务器

Rani Borkar在接受外媒采访时表示，对微软这样的巨型企业而言，优化和整合硬件的每个要素可提供最佳运算性能，同时避免供应链瓶颈，Azure Maia和Azure Cobalt可为客户提供基础设施新的选择。

近年来，云服务厂商自研服务器处理器和云端AI芯片已经成为一大趋势。对于这些云服务厂商来说，他们手中不仅掌握了大量的数据和客户，同时也非常了解自身及客户对于云端端各类负载和AI任务处理的需求，因此他们也迫切的希望能够拥有更为贴合自身需求的定制化芯片，而不是选择市场上的通用类型芯片。

同时，对于大型云服务厂商来说，其本身对于服务器处理器和云端AI芯片的需求就非常的庞大且具有持续性，因此，自研芯片也将有望帮助云服务厂商降低芯片的采购成本，而且还能够避免对于外部芯片供应商的过度依赖，增加议价的筹码。目前AI产业高度依赖英伟达（NVIDIA）GPU的问题已经凸显。

目前，亚马逊、谷歌、阿里巴巴、百度、华为都有自研的服务器处理器和云端AI芯片。比如，亚马逊2015年收购以色列芯片新创Annapurna Labs，随后推出了自研服务器处理器Graviton系列和AI芯片Inferentia系列；谷歌从2018年起允许客户采用自研芯片TPU（Tensor Processing Unit）；阿里巴巴在2019年就推出了自研的云端AI芯片含光800，随后在2021年又推出了自研的服务器处理器倚天710；百度在2018年就发布了自主研发的首款云端AI全功能AI芯片“昆仑”；2019年华为发布了自研的服务器处理器鲲鹏920，以及云端AI芯片昇腾910。

微软过去曾开发国定制化芯片，包括与AMD合作设计Xbox处理器，以及为HoloLens和Xbox Kinect运动控制器开发专用芯片。随着Azure Maia和Azure Cobalt正式发布，微软自研芯片版图更加完整。

除此之外，微软也将在明年向客户提供采用英伟达（NVIDIA） H200 GPU和AMD MI300X GPU的虚拟机器（VMs）服务，均能用于执行AI任务。

编辑：芯智讯-浪客剑

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