Microsoft представила Maia 200 — фирменный 3-нм ИИ-ускоритель с 216 Гбайт HBM3e

Компания Microsoft представила новейший ускоритель ИИ собственной разработки — Azure Maia 200. Новый чип является следующим поколением линейки серверных графических процессоров Microsoft Maia, предназначенных для выполнения задач вывода моделей ИИ с высокой скоростью и производительностью, превосходящей предложения от таких крупных конкурентов, как Amazon и Google.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Microsoft

Maia 200 позиционируется как самая эффективная система вывода от Microsoft из когда-либо развёрнутых. Во всех пресс-релизах компании акцент делается как на высоких показателях производительности, так и на заявлениях о приверженности Microsoft принципам защиты окружающей среды. Компания утверждает, что Maia 200 обеспечивает на 30 % большую производительность на доллар, чем Maia 100 первого поколения, что весьма впечатляет, учитывая, что новый чип также имеет на 50 % более высокое значение TDP, чем его предшественник.

Maia 200 построен на 3-нм техпроцессе TSMC и содержит 140 млрд транзисторов. Он, как утверждается, способен обеспечивать до 10 петафлопс производительности в вычисления FP4, что в три раза выше, чем у конкурента от Amazon — Trainium3. Maia 200 оснащён 216 Гбайт памяти HBM3e с пропускной способностью 7 Тбайт/с, а также имеет 272 Мбайт встроенной памяти SRAM.

Источник изображения: Tom's Hardware

Из сравнительной таблицы выше, подготовленной порталом Tom’s Hardware, видно, что Maia 200 демонстрирует явное превосходство в вычислительной мощности по сравнению с решением компании Amazon и по некоторым показателям соответствует ИИ-ускорителю B300 Ultra от Nvidia. Очевидно, что сравнивать их как прямых конкурентов бессмысленно. Покупатели не могут приобрести Maia 200 напрямую, а Blackwell B300 Ultra оптимизирован для гораздо более ресурсоёмких задач, чем чип Microsoft. Кроме того, программный стек Nvidia предоставляет B300 значительное преимущество перед любыми другими конкурентами.

Однако Maia 200 превосходит B300 по эффективности, что является большим достижением в эпоху, когда обеспокоенность общественности негативным воздействием ИИ на окружающую среду неуклонно растёт. Maia 200 работает при почти вдвое меньшем TDP, чем B300 (750 против 1400 Вт). И если новый ИИ-ускоритель Microsoft похож по энергоэффективности на предшественника Maia 100, то он, как и предшественник, будет работать ниже своего теоретического максимального TDP. Для Maia 100 был заявлен TDP на уровне 700 Вт, но Microsoft утверждает, что в рабочем режиме его энергопотребление составляет всего 500 Вт.

Maia 200 оптимизирован для работы с вычислениями 4-битной (FP4) и 8-битной (FP8) точности с плавающей запятой. Он ориентирован на клиентов, которые работают с ИИ-моделями, требующими производительности FP4, а не для более сложных операций. Как предполагает Tom’s Hardware, значительная часть бюджета Microsoft на исследования и разработки этого чипа была направлена на иерархию памяти, использующуюся внутри его 272 Мбайт высокоэффективной SRAM-памяти. Последняя разделена на «многоуровневую кластерную SRAM (CSRAM) и плиточную SRAM (TSRAM)», что обеспечивает повышенную эффективность работы и философию интеллектуального и равномерного распределения рабочей нагрузки по всем кристаллам HBM и SRAM.

Сообщается, что ИИ-процессоры Maia 200 уже развёрнуты в центральном дата-центре Microsoft в США (Azure), а в будущем их развёртывание планируется в западном дата-центре (Финикс, Аризона). Чипы станут частью гетерогенной инфраструктуры Microsoft, работая в тандеме с другими различными ускорителями ИИ.