Microsoft annonce Maia 300, prévu en production en 2027

Microsoft a annoncé Maia 300 le 12 octobre 2026, avec des déploiements en production prévus à partir de 2027. Troisième génération de la famille Azure Maia, cet accélérateur est conçu pour l’inférence, notamment les traitements à long contexte. Microsoft prévoit aussi, à partir de 2027, des déploiements de la famille Maia à l’échelle de plusieurs gigawatts ; ce calendrier annoncé ne signifie pas que ces déploiements ont déjà commencé. L’annonce de Microsoft

Une architecture conçue pour l’inférence

Maia 300 vise les charges qui mobilisent beaucoup de mémoire et les tâches de décodage intensives, comme les conversations sensibles à la latence et les agents qui enchaînent plusieurs étapes. Pour ce type de calcul, la mémoire disponible et la vitesse à laquelle les données circulent comptent autant que la puissance de calcul.

Microsoft équipe chaque accélérateur de huit piles de mémoire HBM4 — une mémoire à bande passante élevée — pour une capacité totale de 288 Go et une bande passante maximale de 18 To/s. L’entreprise présente ces chiffres comme respectivement 33 % de capacité supplémentaire et 2,5 fois plus de bande passante que sur Maia 200 ; elle annonce aussi environ deux fois plus de bande passante mémoire par watt. Le détail architectural de Microsoft attribue ces comparaisons à l’entreprise.

La puce repose sur plusieurs chiplets, qui séparent notamment les fonctions de calcul, de contrôleur mémoire et d’entrées-sorties. Microsoft indique que les chiplets de calcul utilisent le procédé N2P de TSMC. Reuters rapporte que d’autres chiplets sont fabriqués selon une technologie de 3 nm. Microsoft et Reuters décrivent ainsi différents éléments de la conception, sans que le procédé de fabrication d’un chiplet suffise à décrire toute la chaîne de production.

Du rack au superpod

Microsoft décrit un rack de 96 accélérateurs, répartis en 24 tiroirs de quatre, dans une enveloppe de puissance de 167 kW. Chaque tiroir comprend aussi un processeur hôte, de la mémoire, du stockage et un système de refroidissement. Le réseau de mise à l’échelle (« scale-up ») doit relier jusqu’à 128 racks, soit 12 288 accélérateurs selon la configuration publiée par Microsoft.

Le réseau personnalisé, fondé sur Ethernet, est conçu pour que les accélérateurs communiquent directement au sein du superpod, sans passer par un hôte ou une carte réseau distincte pour cette communication. Pour le refroidissement, Microsoft prévoit un circuit liquide utilisant l’eau de l’installation ou, dans les centres de données refroidis par air, une unité d’échange thermique.

Les chiffres de performance et leurs limites

Microsoft affirme que Maia 300 peut produire jusqu’à 40 % de tokens supplémentaires par mégawatt par rapport à des systèmes GPU de premier plan. La référence reste générale : Microsoft ne nomme pas les systèmes comparés. Ce chiffre ne constitue donc pas une mesure directe de l’écart avec un accélérateur précis, comme le GB300 de NVIDIA ou Ironwood de Google.

L’entreprise avance également qu’un rack complet de 96 Maia 300 peut atteindre jusqu’à sept fois le débit de tokens d’un rack Maia 200. Cette comparaison porte sur le débit à l’échelle du rack et reste une revendication de Microsoft. Sa présentation de l’architecture décrit aussi une hausse de 36 % du calcul théorique du système, sans en faire un résultat de test indépendant.

Pour situer les configurations publiées, Reuters rapporte les nombres d’accélérateurs et les puissances de rack suivants :

Ces chiffres décrivent des racks différents : ils ne mesurent pas leurs performances dans des conditions de test communes. La comparaison rapportée par Reuters porte sur le nombre d’unités et la puissance à l’échelle du rack, pas sur un résultat de calcul comparatif.

Une infrastructure destinée aux services Microsoft

Microsoft présente la famille Maia comme une infrastructure destinée à ses produits et services. Dans une analyse publiée le 12 octobre 2026, Matt Kimball écrivait que Microsoft n’avait alors annoncé aucune instance Maia que les clients Azure puissent louer. Cette observation décrit ce qui avait été annoncé à la date de son analyse, sans préjuger d’une offre ultérieure. Analyse de Matt Kimball