IT之家 10月02日
微软计划在数据中心大规模部署自研芯片
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微软首席技术官凯文・斯科特透露,公司未来将主要在其数据中心中使用自研芯片,以降低对英伟达和 AMD 等外部供应商的依赖。此举旨在通过定制化设计,优化人工智能模型和应用的算力需求,提升整体效率。目前微软已推出 Azure Maia AI 加速器和 Cobalt CPU,并持续投入研发下一代半导体。斯科特强调,芯片的自主研发是微软构建完整数据中心系统的关键一环,涵盖网络和冷却系统,以实现算力的最佳优化。尽管面临严峻的算力短缺,微软仍将加大投入以满足不断增长的 AI 需求。

💡 **推动自研芯片战略:** 微软计划未来在其数据中心主要使用自研芯片,此举旨在减少对英伟达、AMD 等主流芯片厂商的依赖,并实现更优的成本效益和性能。这是微软构建完整数据中心系统战略的关键组成部分。

🚀 **已推出与研发中的自研芯片:** 微软已推出专为人工智能设计的 Azure Maia AI 加速器和 Cobalt CPU,并正在研发下一代半导体产品。这些自研芯片能够更好地满足微软在人工智能模型和应用方面的特定算力需求。

🌐 **优化数据中心系统设计:** 芯片的自主决策能力是微软构建整体数据中心系统的核心。通过整合网络、冷却系统和定制芯片,微软能够根据工作负载需求,实现算力的最佳优化和更高的使用效率。

📈 **应对算力短缺与加大投入:** 微软认识到当前算力短缺问题的严峻性,自 ChatGPT 推出以来,算力建设始终难以跟上需求。为此,微软将持续加大在数据中心和算力资源上的投入,以满足市场日益增长的 AI 需求。

IT之家 10 月 2 日消息,据 CNBC 报道,微软首席技术官凯文・斯科特(Kevin Scott)于当地时间周三表示,微软未来计划在其数据中心中主要使用自研芯片。此举有望降低微软对英伟达、AMD 等主流芯片厂商的依赖。

半导体以及位于数据中心内部的服务器,是人工智能模型与应用发展的核心支撑。目前,科技巨头英伟达凭借其图形处理器(GPU)在该领域占据主导地位,而竞争对手 AMD 的市场份额相对较小。

不过,包括微软在内的主要云计算厂商,也已着手为数据中心设计专属的定制化芯片。

在意大利科技周期间,斯科特在 CNBC 主持的炉边谈话中,阐述了公司在人工智能芯片领域的战略布局。

当前,微软数据中心主要采用英伟达和 AMD 的芯片,其核心考量是挑选性能最优的芯片,以实现单芯片“最佳性价比”。

斯科特表示:“我们对芯片的选择并不拘泥于特定品牌。多年来,英伟达芯片一直是性价比最高的解决方案。为确保拥有足够算力满足需求,我们会积极考虑任何可行方案。”

与此同时,微软已开始使用部分自研芯片。

2023 年,微软推出了专为人工智能工作负载设计的 Azure Maia 人工智能加速器,以及 Cobalt 中央处理器(CPU)。此外,有消息称该公司正研发下一代半导体产品。上周,这家美国科技巨头还发布了基于“微流体”的新型冷却技术,以解决芯片过热问题。

当被问及微软是否有长期计划,让自研芯片成为其数据中心的主力时,斯科特表示:“当然是,”并补充称目前公司已在大量使用自研芯片。

斯科特指出,对芯片的重视,是微软打造完整数据中心系统这一战略的重要组成部分。他表示:“关键在于整个系统的设计,涵盖网络与冷却系统。我们需要拥有自主决策的空间,才能根据工作负载需求,实现算力的最佳优化。”

微软与其竞争对手谷歌、亚马逊均在推进自研芯片研发,此举不仅为减少对英伟达和 AMD 的依赖,更是为了让产品更贴合自身特定需求,提升使用效率。

Meta、亚马逊、Alphabet 及微软等科技巨头,今年已承诺投入超 3000 亿美元(IT之家注:现汇率约合 2.14 万亿元人民币)资本支出。其中大部分资金将用于人工智能领域投资,以满足迅猛增长的 AI 需求。

斯科特指出,当前算力短缺问题依然严峻。他表示:“用‘严重短缺’来形容当前的算力状况或许仍显保守。自 ChatGPT 推出以来,我们始终面临算力建设速度难以跟上需求的困境。”

这位首席技术官警告称,尽管微软一直在通过扩建数据中心提升算力,但仍无法满足市场需求。斯科特表示:“即便我们做出最乐观的预测,最终结果往往还是无法满足需求。过去一年,我们已部署了大量算力资源,未来几年还将进一步加大投入。”

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