Microsoft dio a conocer los detalles técnicos de Azure Maia 300, su acelerador de tercera generación diseñado para responder a las crecientes demandas de procesamiento de inteligencia artificial en la nube. El chip está orientado a ejecutar modelos de lenguaje y cargas de trabajo de inferencia a gran escala, con especial atención al rendimiento energético, la capacidad de memoria y la comunicación entre procesadores. Estas características cobran relevancia a medida que los agentes de IA asumen tareas de varios pasos y requieren gestionar grandes volúmenes de información contextual.
En una publicación del blog oficial de Azure, Rani Borkar, presidenta de Azure Hardware Systems and Infrastructure, y Saurabh Dighe explicaron que el diseño de Maia 300 integra el chip, el software, la red, los servidores y los sistemas de alimentación y refrigeración en una plataforma coordinada. El objetivo es aumentar la cantidad de operaciones útiles de inteligencia artificial que pueden ejecutarse con una determinada disponibilidad de energía y recursos de infraestructura.
Una de las principales modificaciones se encuentra en la organización interna del procesador. Maia 300 adopta una arquitectura de múltiples chiplets que separa las funciones de cómputo de los controladores de memoria y de entrada y salida. Microsoft indica que los componentes se fabrican con tecnologías de proceso seleccionadas según sus necesidades: el cómputo utiliza el nodo N2P de TSMC, mientras que otras funciones se distribuyen entre componentes optimizados para conectividad, ancho de banda y costo.
De acuerdo con la compañía, esta configuración incrementa en un 36% la capacidad de cómputo expresada en operaciones de punto flotante, aporta 2,5 veces más ancho de banda de memoria de alto ancho de banda (HBM) y aumenta un 14% el ancho de banda de comunicación entre aceleradores. El sistema también incorpora ocho pilas de memoria HBM4, con una capacidad conjunta de 288 GB y un ancho de banda de 18 TB por segundo por acelerador. Frente a Maia 200, Microsoft afirma que esto representa un 33% más de capacidad de memoria y aproximadamente el doble de ancho de banda HBM por vatio.
La gestión de los datos también ocupa un lugar central. Maia 300 utiliza una organización de memoria no uniforme (NUMA) entre los chiplets, que permite acercar los datos al área de cómputo que los necesita. El sistema complementa este enfoque con formatos numéricos de menor precisión, incluidos MXFP4 y representaciones inferiores a tres bits para determinados usos. Estas técnicas reducen el espacio requerido para almacenar parámetros y estados intermedios, una consideración importante al procesar contextos extensos y múltiples solicitudes simultáneas.
La infraestructura de comunicaciones se amplía en paralelo con el procesador. Cada rack integra 96 aceleradores, distribuidos en 24 bandejas de cuatro unidades, y opera con una potencia de hasta 167 kilovatios. Mediante una red de dos niveles, Microsoft prevé conectar hasta 12.288 aceleradores en un superpod. La compañía sostiene que esta configuración permite alcanzar hasta siete veces más rendimiento de procesamiento de tokens por rack que Maia 200 en su configuración completa, además de más de 2,5 veces el rendimiento por vatio. Son cifras declaradas por el fabricante y su resultado práctico dependerá de la carga de trabajo, la configuración y las condiciones operativas.
La refrigeración combina sistemas líquidos y por aire. Microsoft señala que la refrigeración líquida elimina más del 80% de la carga térmica generada por los aceleradores, los reguladores de voltaje y los circuitos de conmutación. El diseño también contempla distintas condiciones de los centros de datos, incluidos aquellos que pueden conectarse directamente al suministro de agua de las instalaciones y otros que requieren intercambiadores de calor.
El desarrollo de Maia 300 responde a una competencia cada vez más centrada en el hardware especializado para IA. Reuters informó que Microsoft pretende ampliar el despliegue de sus chips propios para reducir su dependencia de proveedores externos y optimizar el costo de operar sus servicios. Nvidia continúa siendo un actor central en este mercado, mientras Google y Amazon también desarrollan aceleradores propios para sus plataformas de nube.
Microsoft anunció que Maia 300 llegará en 2027, mientras que Maia 200 ya está en producción y se utiliza en servicios como Microsoft Copilot. La compañía también prevé ampliar la infraestructura Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027
La adopción de esta arquitectura dependerá no solo de sus resultados técnicos, sino también de la capacidad de Microsoft para fabricar los componentes, desplegarlos en sus centros de datos y mantener ventajas operativas frente a otras plataformas de aceleración.
Fuente: Blog Microsoft Azure | Editado por CDOL
