مايكروسوفت تخطط لإطلاق معجل الذكاء الاصطناعي Maia 300 في عام 2027 بهدف تحسين كفاءة الرموز بنسبة 40% لكل ميغاواط

تخطط مايكروسوفت لإطلاق معجل الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي Maia 300 في عام 2027، بهدف التخلص من الاعتماد على NVIDIA، وتوفير إخراج رموز يزيد بنسبة 40% لكل ميغاواط مقارنة بالأنظمة الرائدة الحالية القائمة على GPU. ستزود هذه الشريحة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المتنامية لمايكروسوفت بالطاقة، وتصميمها يتضمن تكوين رفوف يضم 96 معجلاً، ومن المتوقع أن تحقق قدرة معالجة رموز تبلغ سبعة أضعاف منتجها السابق. يمثل هذا الإعلان خطوة إضافية لمايكروسوفت في بناء شرائح سيليكون مخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يتعامل معجل Maia 200 حالياً مع أعباء العمل الإنتاجية، بما في ذلك Copilot الخاص بمايكروسوفت. تتوقع مايكروسوفت أن يعتمد GitHub Copilot و Microsoft Foundry على هذا العتاد قبل نهاية عام 2026.

خصائص تصميم Maia 300

تتبنى Maia 300 استراتيجية كفاءة استدلال على مستوى النظام، حيث تستهدف معماريّتها أعباء العمل المكثفة للذاكرة، واستدلال السياق الطويل، ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين ينفذون مهام معقدة متعددة الخطوات. يدفع تصميم عرض نطاق الذاكرة Maia 300 لدمج ثماني حزم ذاكرة HBM4 مع عرض نطاق ذروة يبلغ 18 تيرابايت في الثانية. يعمل النظام ضمن نطاق طاقة تصميم حراري يبلغ 950 واط، لتلبية متطلبات الذاكرة المتزايدة للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي. كما تعتمد مايكروسوفت تصميمًا متعدد الشرائح، يفصل بين وظائف الحوسبة، ووحدات تحكم الذاكرة، والمدخلات/المخرجات. تستخدم شريحة الحوسبة عملية تصنيع N2P من TSMC، بهدف تحسين الأداء لكل واط. يدعم المعجل أيضًا حسابات MXFP4 منخفضة الدقة المحسّنة، وهي طريقة تقلل من متطلبات الذاكرة لحسابات النموذج وتخزين ذاكرة التخزين المؤقت للقيم الرئيسية. تساعد هذه التوفيرات النظام على استيعاب نوافذ سياق أطول، ومعالجة المزيد من الطلبات ضمن نفس ميزانية الطاقة.

توقعات أداء Maia 300

يلعب البرنامج دورًا مهمًا في التصميم. تهدف معمارية تدفق البيانات المعرفة بالبرمجيات من مايكروسوفت إلى جعل البيانات قريبة من موارد الحوسبة، مما يقلل من عمليات النقل غير الضرورية. كما تساعد تحسينات النواة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين استخدام العتاد عبر أعباء العمل المختلفة. تربط شبكة Maia 300 96 معجلاً، ممتدةً معماريّتها إلى كامل الرف. يجمع كل تكوين 96 معجلاً ضمن نطاق طاقة يبلغ 167 كيلوواط. تدرج مايكروسوفت سعة HBM تبلغ 27.6 تيرابايت وعرض نطاق ذاكرة إجمالي يبلغ 1.7 بيتابايت في الثانية، مستهدفة أعباء استدلال أكبر والمزيد من تفاعلات الذكاء الاصطناعي المتزامنة في نشر واحد. تحسّن الشبكة المخصصة روابط التوصيل المتوازية لل텐سور عبر اتصالات ذات عرض نطاق عالٍ. تستخدم طبقة النقل المركزة على الذكاء الاصطناعي بنية تحتية قائمة على إيثرنت لدعم الاتصال بين المعجلات والأرفف، ومصممة لتوسيع أعباء العمل دون اعتبار الشبكة عنق زجاجة منفصل. تقول مايكروسوفت إن Maia 300 يجب أن يوفر رموزًا تزيد بنسبة 40% لكل ميغاواط مقارنة بالأنظمة الرائدة القائمة على GPU، كما يُتوقع أن تشهد الإنتاجية على مستوى الرف نموًا كبيرًا مقارنة بـ Maia 200، على الرغم من أن الشركة لم تفصّل المعايير المستقلة لهذه المقارنات. نشرت مايكروسوفت Maia 200 في الولايات المتحدة وأوروبا وأستراليا، وأفادت بأن ميزات الذكاء الاصطناعي المدمجة في تجارب Teams و Copilot و Cowork تحقق رموزًا تزيد بمقدار 1.7 مرة لكل واط مقارنة بالبنية التحتية الرائدة القائمة على GPU. تشغّل المعجلات الحالية نماذج OpenAI، ونماذج MAI الخاصة بمايكروسوفت، وسلاسل النم مفتوحة المصدر. تستفيد مايكروسوفت من بيانات أداء هذه الخدمات لتوجيه تطوير العتاد وتحسين أعباء العمل الواقعية. سيدعم Maia 300 جهود تطوير نماذج مايكروسوفت، والاستدلال السحابي، وأدوات الترميز القائمة على الوكلاء، ومن المتوقع أن يسهم العتاد في توسيع Dragon Copilot، مساعد الذكاء الاصطناعي السريري الخاص بها، مع بدء النشر الإنتاجي في عام 2027. تدعو الخطة طويلة المدى لمايكروسوفت إلى بدء عمليات نشر Maia متعددة الجيجاواط من ذلك العام، مما يجعل الشرائح السيليكونية المخصصة المكون الرئيسي لتوسيع قدرات الحوسبة للذكاء الاصطناعي.

البند	المواصفات
الذاكرة	8 حزم ذاكرة HBM4
عرض النطاق الترددي الأقصى	18 TB لكل ثانية
طاقة التصميم الحراري	950 واط
سعة الرف	27.6 TB HBM
إجمالي عرض نطاق الذاكرة	1.7 PB لكل ثانية

تأثير Maia 300 على نظام Microsoft AI البيئي

يمثل إطلاق Maia 300 تقدمًا مهمًا لمايكروسوفت في مجال عتاد الذكاء الاصطناعي، لا سيما في تقليل الاعتماد على NVIDIA. من خلال التركيز على تصميم أعباء العمل المكثفة للذاكرة والمهام متعددة الخطوات، يمتلك Maia 300 القدرة على تعزيز كفاءة الحوسبة الإجمالية، ودعم تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. مع تزايد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ستصبح الشرائح السيليكونية المخصصة لمايكروسوفت عنصرًا رئيسيًا في توسيع قدراتها الحسابية، وقد تغير نموذج اعتماد الصناعة على معجلات الذكاء الاصطناعي.