Microsoft 12 października 2026 r. zapowiedział Azure Maia 300, trzecią generację swojego programu akceleratorów AI, i podał, że wdrożenia produkcyjne mają rozpocząć się w 2027 r. Firma opisuje go jako system do inferencji w centrach danych: ma obsługiwać obciążające pamięć zadania AI, a jego specyfikacje obejmują zarówno pojedynczy akcelerator, jak i całą szafę serwerową.
Do czego służy Maia 300?
Azure Maia 300 to akcelerator inferencyjny — układ, który ma obsługiwać uruchamianie wytrenowanych modeli AI, a nie ich trenowanie na urządzeniu użytkownika. Microsoft wymienia długie konteksty, intensywne korzystanie z pamięci i dekodowanie, a także wieloetapowe zadania agentów AI. To sprzęt projektowany do pracy w infrastrukturze chmurowej.
W opisie architektury Microsoft przedstawia wielochipletową konstrukcję i programowo sterowany przepływ danych. Firma wskazuje też TSMC N2P jako proces technologiczny dla chipletów obliczeniowych. Wśród technik obniżających zapotrzebowanie na pamięć i przesyłanie danych wymienia ulepszony format MXFP4 oraz formaty przechowywania poniżej 3 bitów. Szczegóły architektury pokazują, że Maia 300 jest częścią większego systemu, a nie samodzielnym układem do komputera osobistego.
Parametry akceleratora i całej szafy
Każdy akcelerator Maia 300 ma osiem stosów pamięci HBM4, 288 GB pojemności i szczytową przepustowość pamięci 18 TB/s. Microsoft podaje dla pojedynczego akceleratora TDP na poziomie 950 W. Pełna szafa mieści 96 akceleratorów w 24 tacach po cztery; jej zakres mocy wynosi 167 kW. Microsoft podaje również 27,6 TB pamięci HBM i 1,7 PB/s łącznej przepustowości HBM na szafę.
Sieć scale-up ma dwa poziomy i wykorzystuje rozwiązania oparte na Ethernet. Według Microsoftu może połączyć do 12 288 akceleratorów w superpodzie. W praktyce oznacza to, że producent opisuje nie tylko parametry pojedynczego układu, lecz także sposób łączenia dużej liczby akceleratorów w system dla obciążeń chmurowych.
Microsoft podaje, że chłodzenie cieczą odprowadza ponad 80% obciążenia cieplnego szafy; obejmuje akceleratory, regulatory napięcia i układy ASIC przełączników. Powietrzem chłodzone są pamięć, pamięć masowa i pozostałe elementy pomocnicze.
Co oznaczają deklaracje wydajności?
Microsoft porównuje Maia 300 z Maia 200 pod kilkoma różnymi względami: deklaruje 2,5-krotnie większą przepustowość pamięci, o 33% większą jej pojemność i około dwukrotnie większą przepustowość HBM na wat. Osobno firma podaje do 2,5 razy wyższą wydajność na wat względem poprzedniej generacji.
W przypadku pełnej konfiguracji z 96 akceleratorami Microsoft deklaruje do siedmiu razy większą przepustowość tokenów na poziomie szafy niż w Maia 200. To inna miara niż porównanie dotyczące energii: firma oczekuje o 40% więcej tokenów na megawat niż w czołowych systemach GPU. W tej ostatniej deklaracji wskazuje kategorię systemów, nie konkretny model GPU ani obciążenie.
Są to deklaracje Microsoftu, a nie niezależne wyniki testów. Pytanie o bezpośrednie porównanie z układami Google pojawiło się też w dyskusji na r/accelerate; opublikowane przez Microsoft wskaźniki odnoszą się do Maia 200 oraz ogólnej kategorii systemów GPU.
