データフロー重視の推論
Maia 300は、ソフトウェア定義のデータフローアーキテクチャとAI支援によるカーネル最適化を採用し、コンピュート、メモリ、ネットワークの各リソース間で局所性を高め、データ移動を削減します。
Azure Maiaは、Microsoft製品・サービス全体で推論ワークロードを実行するための、Microsoftによる世代をまたぐ専用AI基盤システムです。Maia 200は本番稼働しており、Microsoft Copilotなどのワークロードをサポートするほか、MicrosoftのMAIチームによるモデル開発・評価にも使用されています。このシステムは、OpenAIモデル、Microsoft MAIモデル、主要なオープンソースモデルファミリーを実行します。
次世代のAzure Maia 300は、長文脈推論、レイテンシーが重視される会話型インタラクション、継続的な多段階エージェントタスク向けに設計されています。Microsoftは2027年にMaia 300の本番導入を開始し、同年からAzure Maiaファミリーを複数ギガワット規模の導入へ拡大する計画です。その設計では、クラウド規模におけるメモリ帯域幅、データ移動、ネットワーク、電力効率を重視しています。
Microsoftによると、Maia 200は、Teams、Copilot、Coworkエクスペリエンスに組み込まれたAI機能のための主要GPU基盤と比べて、ワットあたり最大1.7倍多くのトークンを処理します。Maia 300については、主要なGPUベースシステムと比べてメガワットあたり40%多くのトークンを処理し、96基のアクセラレーターを完全構成した場合、Maia 200のラック規模のトークン処理量の最大7倍を実現するとMicrosoftは見込んでいます。これらの数値は、引用された発表におけるMicrosoftの報告結果および予測です。
Maia 300は、ソフトウェア定義のデータフローアーキテクチャとAI支援によるカーネル最適化を採用し、コンピュート、メモリ、ネットワークの各リソース間で局所性を高め、データ移動を削減します。
8つのHBM4スタックにより、950ワットのTDP内でピークメモリ帯域幅18.0 TB/sを提供し、大規模モデルや長文脈ワークロードをサポートします。
コンピュート、メモリコントローラー、I/Oの各機能をチップレットに分離し、コンピュートチップレットにはTSMCのN2Pプロセスノードを採用しています。
拡張MXFP4を含む低精度フォーマットをサポートし、計算とKVキャッシュの格納に必要なメモリおよび帯域幅を削減します。
高帯域幅のアクセラレーター相互接続とカスタムAIトランスポートにより、Ethernetベースのネットワークを使用して、データフロートポロジーをラック規模からデータセンター規模へ拡張します。
96基のアクセラレーターを搭載するラック構成により、167キロワットの電力範囲内で、HBM容量27.6 TB、合計HBM帯域幅1.7 PB/sを実現します。
Maia 200は、Microsoftの本番環境全体で、Microsoft Copilotと、Teams、Copilot、Coworkエクスペリエンスに組み込まれたAI機能を提供しています。
MAIチームは、次世代Microsoftモデルの開発において、推論とデータ生成にMaia 200を使用しています。
Maiaは、多段階エージェントワークロードを通じて、GitHubがより効率的にコーディングエクスペリエンスを提供できるよう支援することを意図しています。GitHub Copilotのサポートは予定されているワークロードとして示されています。
Microsoft Foundryは、多様なアーキテクチャと導入環境にわたるクラウド規模のモデル提供にMaiaを使用する見込みです。
Maiaは、Dragon Copilotのレイテンシーが重視されるインタラクションをサポートし、ワークフローの拡張と臨床スタッフの管理業務負担の軽減に役立つことを意図しています。
Azure Maia 200は、Microsoft Copilotを含むMicrosoftの本番ワークロードですでに稼働しています。情報源によると、GitHub CopilotとMicrosoft Foundryは2026年末までに続く予定で、Maia 300は2027年に本番導入される計画です。
Maia 200は、Microsoftのワークロード全体でOpenAIモデル、MicrosoftのMAIモデル、主要なオープンソースモデルファミリーを実行します。情報源には、完全な互換性リストや顧客向けのモデル導入プロセスは記載されていません。
Maia 300は、長文脈推論、レイテンシーが重視される会話型エクスペリエンス、継続的な多段階エージェントタスク向けに設計されています。メモリ集約型およびデコード負荷の高いワークロードに対応する、推論優先のアーキテクチャを採用しています。
情報源では、MaiaをMicrosoft製品・サービス向けの基盤として説明し、Microsoft Foundryのサポートを予定しています。一般的な顧客アクセス、注文方法、価格、導入手順については記載されていません。
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