마이크로소프트는 오늘 두 개의 새로운 맞춤형 칩인 Microsoft Azure Maia AI Accelerator와 Microsoft Azure Cobalt CPU를 공개했습니다. 이 칩들은 회사의 클라우드 컴퓨팅 서비스를 구동할 것입니다. 이 칩들은 인공 지능(AI) 및 클라우드 작업 부하에 대한 성능을 최적화하도록 설계되었습니다.

• Microsoft Azure Maia AI Accelerator: 이 칩은 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 AI 작업을 위해 설계되었습니다. 이미지, 텍스트, 음악과 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 일종인 생성 AI에 최적화되어 있습니다.
• Microsoft Azure Cobalt CPU: 이 칩은 Arm 기반 프로세서이며 일반적인 용도의 컴퓨팅 작업 부하를 위해 설계되었습니다. 성능, 효율성 및 확장성에 최적화되어 있습니다.

새로운 칩들은 마이크로소프트의 보다 광범위한 노력의 일환으로, AI 및 클라우드 작업 부하에 최적화된 맞춤형 설계 인프라를 개발하는 것입니다. 여기에는 칩의 실리콘부터 그 위에 실행되는 소프트웨어까지 모든 것이 포함됩니다.

맞춤형 칩의 이점

AI 및 클라우드 작업 부하에 맞춤형 칩을 사용하는 것에는 몇 가지 이점이 있습니다.

• 성능: 맞춤형 칩은 AI 및 클라우드 작업 부하의 특정 요구 사항에 맞게 최적화될 수 있어 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다.
• 효율성: 맞춤형 칩은 일반 용도 칩보다 에너지 효율성이 높아 비용과 환경 영향 감소에 도움이 될 수 있습니다.
• 확장성: 맞춤형 칩은 일반 용도 칩보다 확장성이 높아 AI 및 클라우드 컴퓨팅의 증가하는 수요를 충족하기가 더 쉬워질 수 있습니다.

마이크로소프트는 또한 클라우드 작업 부하에 대한 더 넓은 범위의 칩과 하드웨어를 개발하기 위해 업계 파트너와 협력하고 있습니다. 여기에는 NVIDIA와 협력하여 AI 교육 및 추론을 위한 새로운 GPU를 개발하고 AMD와 협력하여 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업 부하를 위한 새로운 GPU를 개발하는 것이 포함됩니다.

마이크로소프트, 새로운 AI 가속기 및 CPU 공개

마이크로소프트는 오늘 두 개의 새로운 하드웨어 구성 요소를 공개했습니다. Azure Maia AI 가속기와 Azure Cobalt 100 CPU입니다. 이 새로운 구성 요소는 회사의 클라우드 컴퓨팅 서비스를 구동하고 AI 작업 부하의 성능과 효율성을 향상시키기 위한 것입니다.

Azure Maia AI 가속기

Azure Maia AI 가속기는 AI 작업 부하에 최적화된 맞춤형 칩입니다. 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 작업을 가속화하도록 설계되었습니다. 또한 마이크로소프트의 지속 가능성 목표에 중요한 에너지 효율성을 고려하여 설계되었습니다.

Azure Cobalt 100 CPU

Azure Cobalt 100 CPU는 클라우드 네이티브 작업 부하에 최적화된 Arm 기반 CPU입니다. 기존 CPU보다 효율적이도록 설계되어 비용과 환경 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 확장 가능하도록 설계되어 클라우드 컴퓨팅의 증가하는 수요를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Microsoft 클라우드 컴퓨팅 서비스 이점

새로운 하드웨어 구성 요소는 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 서비스에 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.

• 향상된 성능: Azure Maia AI 가속기와 Azure Cobalt 100 CPU는 AI 작업 부하의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 AI 모델의 정확도를 높이고 훈련 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 증가된 효율성: 새로운 하드웨어 구성 요소는 기존 구성 요소보다 에너지 효율적이도록 설계되었습니다. 이는 Microsoft의 탄소 발자국을 줄이고 운영 비용을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 비용 절감: 새로운 하드웨어 구성 요소는 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 클라우드 컴퓨팅을 Microsoft 고객에게 더 저렴하게 만들 수 있습니다.

마이크로소프트의 맞춤형 하드웨어 인프라에 대한 시스템적 접근

오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 클라우드 컴퓨팅은 모든 규모의 기업에게 필수적인 도구가 되었습니다. 클라우드 기반 작업 부하의 끊임없이 증가하는 요구를 충족하기 위해 Microsoft는 하드웨어 개발에 대한 독특한 접근 방식을 취하여 코어 실리콘에서 최종 서비스에 이르기까지 모든 계층을 최적화하고 있습니다.

맞춤형 하드웨어의 필요성

2016년 이전에 Microsoft는 클라우드 인프라에 대해 의외의 하드웨어에 의존했습니다. 그러나 작업 부하가 더 복잡하고 demanding해짐에 따라 이러한 일반 구성 요소의 한계가 분명해졌습니다. 이러한 한계를 해결하고 인프라에 대한 더 큰 통제력을 얻기 위해 Microsoft는 자체 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 여정을 시작했습니다.

맞춤형 칩: 최적화된 성능

Microsoft의 맞춤형 하드웨어 전략의 핵심 구성 요소는 자체 실리콘 칩의 개발입니다. 자체 칩을 설계함으로써 Microsoft는 클라우드 작업 부하의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있으므로 최적의 성능, 효율성 및 확장성을 보장할 수 있습니다.

예를 들어 Azure Maia AI 가속기는 인공 지능(AI) 작업 부하에 최적화된 맞춤형 설계된 칩입니다. 기계 학습, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 가속화하도록 설계되었습니다.

랙, 냉각 및 전체 인프라 생태계

Microsoft의 맞춤형 하드웨어에 대한 약속은 실리콘 자체를 넘어섭니다. 회사는 또한 자체 랙, 냉각 시스템 및 기타 인프라 구성 요소를 설계 및 구축하여 하드웨어가 최고 성능을 발휘하도록 보장했습니다.

예를 들어 Maia 100 서버 보드의 고유한 요구 사항은 Microsoft의 데이터 센터에서 일반적으로 사용되는 것보다 넓은 맞춤형 설계 랙의 개발을 필요로 했습니다. 이러한 넓은 랙은 AI 작업 부하의 요구 사항에 필수적인 전원 및 네트워킹 케이블에 충분한 공간을 제공합니다.

랙 외에도 Microsoft는 고성능 칩에서 열을 효율적으로 발산하기 위해 맞춤형 액체 냉각 시스템을 개발했습니다. 전통적인 공기 냉각 방법은 이러한 칩에 적합하지 않으며 액체 냉각은 이러한 열적 문제를 해결하기 위한 선호되는 솔루션으로 부상했습니다.

시스템 접근의 이점

Microsoft의 인프라 개발에 대한 시스템 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 최적화된 성능: 하드웨어와 소프트웨어를 특정 작업 부하에 맞게 조정함으로써 Microsoft는 최적의 성능을 달성할 수 있습니다.
• 증가된 효율성: 맞춤형 하드웨어는 에너지 효율성을 높이도록 설계될 수 있으며 이는 비용과 환경 영향의 감소로 이어집니다.
• 확장성: 맞춤형 하드웨어는 클라우드 기반 작업 부하의 증가하는 요구를 충족하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다.

결론: 선택권을 부여하는 고객

Microsoft의 맞춤형 하드웨어 개발에 대한 약속은 고객을 자체 독점 솔루션에 가두는 것이 아닙니다. 대신, 회사는 Microsoft 자체 하드웨어이든 산업 파트너의 하드웨이이든 고객이 선택할 수 있는 다양한 옵션을 제공하는 데 중점을 둡니다.

실리콘에서 서비스에 이르기까지 인프라 스택의 모든 계층을 최적화함으로써 Microsoft는 고객이 작업 부하를 보다 효율적이고 효과적이며 지속 가능하게 실행할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 혁신에 대한 약속은 클라우드 컴퓨팅의 미래를 형성하고 Microsoft가 업계 선두에 남도록 보장하고 있습니다.

출시 일정

Azure Maia AI 가속기와 Azure Cobalt 100 CPU는 현재 생산 중이며 앞으로 몇 달 안에 Microsoft의 데이터 센터에 배포될 예정입니다. 이 칩은 처음에는 Microsoft의 자체 AI 작업 부하에 사용되지만 결국 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 고객에게 제공될 것입니다.

결론

마이크로소프트는 오늘 두 개의 새로운 맞춤형 칩을 공개했습니다. 이 칩들은 AI 및 클라우드 작업 부하에 대한 성능을 최적화하도록 설계되었습니다. 마이크로소프트는 또한 업계 파트너와 협력하여 클라우드 작업 부하에 대한 더 넓은 범위의 칩과 하드웨어를 개발하고 있습니다. 새로운 맞춤형 칩은 회사가 AI 및 클라우드 작업 부하를 위한 맞춤형 설계 인프라를 개발하기 위한 노력에서 중요한 진전입니다. 이 칩은 마이크로소프트가 고객에게 더 강력하고 효율적이며 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.