{"id":227271,"date":"2026-01-27T07:57:10","date_gmt":"2026-01-27T07:57:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/227271\/"},"modified":"2026-01-27T07:57:10","modified_gmt":"2026-01-27T07:57:10","slug":"microsoft-maia-200-premiera-akceleratorow-ai-zbudowanych-do-inferencji-z-duzymi-modelami-ktore-powalcza-z-tpu-od-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/227271\/","title":{"rendered":"Microsoft Maia 200 – premiera akcelerator\u00f3w AI zbudowanych do inferencji z du\u017cymi modelami, kt\u00f3re powalcz\u0105 z TPU od Google"},"content":{"rendered":"

\"MicrosoftObecnie rynek akcelerator\u00f3w AI dominuje NVIDIA, oferuj\u0105ca na szerok\u0105 skal\u0119 akceleratory B200 i B300. Jednocze\u015bnie sektor ulega coraz wi\u0119kszej specjalizacji, niekt\u00f3re firmy zajmuj\u0105ce si\u0119 tworzeniem modeli AI zacz\u0119\u0142y projektowa\u0107 w\u0142asne akceleratory, dostosowane do potrzeb i specyfiki swoich modeli. Przyk\u0142adem jest Microsoft, kt\u00f3ry wprowadza obecnie akceleratory Azure Maia 200, maj\u0105ce konkurowa\u0107 m.in. z uk\u0142adami TPU od Google i Amazon Trainium.<\/p>\n

Akceleratory Microsoft Azure Maia 200 zapewniaj\u0105 czterokrotnie wy\u017csz\u0105 wydajno\u015b\u0107 FP4 w por\u00f3wnaniu z 3. generacj\u0105 uk\u0142ad\u00f3w Amazon Trainium oraz oferuj\u0105 wydajno\u015b\u0107 FP8 przewy\u017cszaj\u0105c\u0105 7. generacj\u0119 chip\u00f3w TPU od Google.<\/p>\n

\"Microsoft<\/a><\/p>\n

NVIDIA N1 oraz N1X maj\u0105 zosta\u0107 zaprezentowane jeszcze w tym kwartale. Wkr\u00f3tce potem pojawi\u0105 si\u0119 pierwsze urz\u0105dzenia<\/a><\/p>\n

Akceleratory Microsoft<\/a> Azure Maia 200 zosta\u0142y wyprodukowane w procesie technologicznym TSMC N3P<\/a> (3 nm). Ka\u017cdy chip zawiera ponad 100 miliard\u00f3w tranzystor\u00f3w, a jego parametr TDP okre\u015blono na 880 W. Uk\u0142ady wykorzystuj\u0105 pami\u0119\u0107 SRAM zintegrowan\u0105 bezpo\u015brednio w struktur\u0119 krzemow\u0105 chipu o pojemno\u015bci 272 MB, a tak\u017ce wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z pami\u0119ci\u0105 HBM3E<\/a> o pojemno\u015bci 216 GB i przepustowo\u015bci 7 TB\/s. Chip Maia 200 zosta\u0142 zoptymalizowany do oblicze\u0144 w niskiej precyzji, oferuj\u0105c 10 145 teraFLOPS w precyzji FP4 oraz 5 072 teraFLOPS w precyzji FP8. W przypadku oblicze\u0144 w formacie BF16 osi\u0105ga 1 268 teraFLOPS. W praktyce oznacza to, \u017ce pojedynczy uk\u0142ad Maia 200 jest w stanie obs\u0142u\u017cy\u0107 obecnie najwi\u0119ksze modele AI<\/a>, pozostawiaj\u0105c jednocze\u015bnie rezerw\u0119 mocy obliczeniowej na jeszcze wi\u0119ksze modele w przysz\u0142o\u015bci.<\/p>\n

\"Microsoft<\/a><\/p>\n

Chi\u0144skie firmy AI wykorzystuj\u0105 luki w kontroli eksportu USA. Tencent wynajmuje procesory NVIDIA Blackwell za granic\u0105<\/a><\/p>\n

W du\u017cych centrach oblicze\u0144 AI kluczow\u0105 rol\u0119 odgrywa komunikacja mi\u0119dzy chipami i w\u0119z\u0142ami. W jednym w\u0119\u017ale znajduj\u0105 si\u0119 cztery chipy Maia 200, po\u0142\u0105czone bezpo\u015brednimi, nieprze\u0142\u0105czanymi \u0142\u0105czami. Podsystem pami\u0119ci Maia 200 opiera si\u0119 na w\u0105skich typach danych, specjalizowanym silniku DMA, pami\u0119ci SRAM zintegrowanej bezpo\u015brednio na chipie oraz wyspecjalizowanej strukturze NoC (Network-on-Chip) do przesy\u0142ania danych o wysokiej przepustowo\u015bci. Dzi\u0119ki temu wi\u0119ksza cz\u0119\u015b\u0107 wag i danych modelu mo\u017ce by\u0107 utrzymywana lokalnie, co redukuje liczb\u0119 urz\u0105dze\u0144 potrzebnych do uruchomienia modelu. W odr\u00f3\u017cnieniu od NVIDIA w generacji akcelerator\u00f3w Vera Rubin<\/a>, Microsoft wykorzysta\u0142 w po\u0142\u0105czeniach mi\u0119dzy w\u0119z\u0142ami powszechny standard Ethernet. Mowa o po\u0142\u0105czeniach o przepustowo\u015bci 400 Gb\/s, realizowanych przez 28 \u0142\u0105czy sieciowych. Po\u0142\u0105czenia te korzystaj\u0105 tak\u017ce ze \u015bci\u015ble zintegrowanej karty sieciowej (NIC) oraz niestandardowej warstwy transportowej dla danych.<\/p>\n\n\u00a0<\/td>\nMicrosoft Azure
Maia 200<\/td>\nAWS Trainium 3<\/td>\nGoogle TPU
7. generacji<\/td>\n<\/tr>\n\nProces technologiczny<\/td>\nTSMC N3P<\/td>\nTSMC N3P<\/td>\nTSMC N3P<\/td>\n<\/tr>\n\nWydajno\u015b\u0107 FP4<\/td>\n10 145 teraFlOPS<\/td>\n2 517 teraFlOPS<\/td>\nBrak informacji<\/td>\n<\/tr>\n\nWydajno\u015b\u0107 FP8<\/td>\n5 072 teraFlOPS<\/td>\n2 517 teraFlOPS<\/td>\n4 614 teraFlOPS<\/td>\n<\/tr>\n\nWydajno\u015b\u0107 BF16<\/td>\n1 268 teraFlOPS<\/td>\n671 teraFlOPS<\/td>\n2 307 teraFlOPS<\/td>\n<\/tr>\n\nTyp pami\u0119ci<\/td>\nHBM3E<\/td>\nHBM3E<\/td>\nHBM3E<\/td>\n<\/tr>\n\nPojemno\u015b\u0107 pami\u0119ci<\/td>\n216 GB<\/td>\n144 GB<\/td>\n192 GB<\/td>\n<\/tr>\n\nTransfer danych<\/td>\n7 TB\/s<\/td>\n4,9 TB\/s<\/td>\n7,4 TB\/s<\/td>\n<\/tr>\n\nPrzepustowo\u015b\u0107 sieciowa<\/td>\n1,4 TB\/s<\/td>\n1,2 TB\/s<\/td>\n0,6 TB\/s<\/td>\n<\/tr>\n\nTDP<\/td>\n880 W<\/td>\n700 W<\/td>\n1000 W<\/td>\n<\/tr>\n

Intel i NVIDIA buduj\u0105 niestandardowe procesory Xeon z technologi\u0105 NVLink dla infrastruktury AI<\/a><\/p>\n

Te same protoko\u0142y komunikacyjne s\u0105 u\u017cywane zar\u00f3wno w sieciach wewn\u0105trz-rackowych, jak i mi\u0119dzy-rackowych, przy wykorzystaniu protoko\u0142u transportowego Maia AI, co umo\u017cliwia p\u0142ynne skalowanie w\u0119z\u0142\u00f3w, szaf rackowych i klastr\u00f3w akcelerator\u00f3w przy minimalnej liczbie przeskok\u00f3w sieciowych. Taka zunifikowana architektura upraszcza oprogramowanie, zwi\u0119ksza elastyczno\u015b\u0107 obci\u0105\u017ce\u0144 oraz zachowuje sp\u00f3jn\u0105 wydajno\u015b\u0107. Przyczynia si\u0119 to do obni\u017cenia koszt\u00f3w utrzymania infrastruktury, co przek\u0142ada si\u0119 na ni\u017cszy wska\u017anik TCO w skali ca\u0142ej serwerowni AI. Dodatkowo same uk\u0142ady Maia 200 oferuj\u0105 o 30% lepszy stosunek wydajno\u015bci do koszt\u00f3w w por\u00f3wnaniu z dotychczas stosowanymi systemami. Ponadto Microsoft podkre\u015bla, \u017ce dzi\u0119ki zaawansowanemu \u015brodowisku symulacyjnemu pierwsze w\u0119z\u0142y Maia 200 mog\u0142y zosta\u0107 uruchomione ju\u017c w ci\u0105gu kilku dni od dostarczenia pierwszych chip\u00f3w, a czas od powstania pierwszego fizycznego uk\u0142adu do pe\u0142nego wdro\u017cenia w centrum danych zosta\u0142 skr\u00f3cony do mniej ni\u017c po\u0142owy w por\u00f3wnaniu z innymi podobnymi projektami chip\u00f3w i centr\u00f3w AI.<\/p>\n

\"Microsoft<\/a><\/p>\n

NVIDIA Vera Rubin Superchip – om\u00f3wienie platformy AI o pi\u0119ciokrotnie wy\u017cszej wydajno\u015bci ni\u017c Grace Blackwell<\/a><\/p>\n

Chipy Maia 200 b\u0119d\u0105 wykorzystywane przede wszystkim wewn\u0105trz infrastruktury Microsoftu, do generowania danych syntetycznych oraz uczenia ze wzmocnieniem, w celu usprawnienia kolejnej generacji w\u0142asnych modeli. Modele te b\u0119d\u0105 wdra\u017cane m.in. w Microsoft Foundry (platforma AI do budowania i uruchamiania modeli w Azure<\/a>) oraz w Microsoft 365 Copilot i powi\u0105zanych us\u0142ugach. Obecnie w\u0119z\u0142y z uk\u0142adami Maia 200 s\u0105 wdra\u017cane w regionie US Central, a kolejnym etapem b\u0119dzie uruchomienie infrastruktury w regionie US West 3 w pobli\u017cu Phoenix w Arizonie. W dalszej perspektywie planowane s\u0105 wdro\u017cenia w kolejnych regionach. Jednocze\u015bnie Microsoft zach\u0119ca \u015brodowiska naukowe, deweloper\u00f3w i szeroko poj\u0119te laboratoria AI do eksperymentowania z modelami i obci\u0105\u017ceniami przy u\u017cyciu nowego Maia SDK, kt\u00f3re obejmuje: kompilator Triton, wsparcie dla PyTorch, niskopoziomowe programowanie w NPL, symulator Maia oraz kalkulator koszt\u00f3w, umo\u017cliwiaj\u0105ce wczesn\u0105 optymalizacj\u0119 efektywno\u015bci obliczeniowej.<\/p>\n

\u0179r\u00f3d\u0142o: Microsoft<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Obecnie rynek akcelerator\u00f3w AI dominuje NVIDIA, oferuj\u0105ca na szerok\u0105 skal\u0119 akceleratory B200 i B300. Jednocze\u015bnie sektor ulega coraz…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":227272,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[20],"tags":[13804,776,41779,3700,8671,4812,41780,1308,120,118,119,42,38,40,39,41,116,114,115,777,121,117,4241,41781],"class_list":["post-227271","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-nauka-i-technika","tag-3-nm","tag-ai","tag-akceleratory","tag-azure","tag-chipy","tag-gpu","tag-maia-200","tag-microsoft","tag-nauka","tag-nauka-i-technika","tag-naukatechnika","tag-pl","tag-poland","tag-polish","tag-polska","tag-polski","tag-science","tag-science-and-technology","tag-sciencetechnology","tag-sztuczna-inteligencja","tag-technika","tag-technology","tag-tsmc","tag-tsmc-n3p"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@pl\/115966000804806344","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/227271","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=227271"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/227271\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/227272"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=227271"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=227271"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=227271"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}