Anunciaron dos procesadores que prometen competir con las unidades de procesamiento gráfico de inteligencia artificial altamente demandadas de Nvidia.
Microsoft dio a conocer dos chips durante su conferencia Ignite en Seattle el miércoles pasado, marcando su incursión en el competitivo mundo de la inteligencia artificial. El primero, denominado Maia 100, se presenta como un competidor directo de las codiciadas unidades de procesamiento gráfico de inteligencia artificial de Nvidia. Mientras tanto, el segundo, un chip Cobalt 100 Arm, está diseñado para tareas de cómputo general y podría plantar cara a los procesadores de Intel.
Empresas tecnológicas con abundantes recursos financieros han comenzado a ofrecer a sus clientes más opciones para la infraestructura en la nube que pueden utilizar para ejecutar aplicaciones. Alibaba, Amazon y Google han liderado esta tendencia durante años. Microsoft, con aproximadamente 144.000 millones de dólares en efectivo a finales de octubre, ostentaba un 21,5% de cuota de mercado en la nube en 2022, ubicándose solo detrás de Amazon, según algunas estimaciones.
Rani Borkar, vicepresidenta corporativa de Microsoft, reveló en una entrevista con CNBC que las instancias de máquinas virtuales que utilizan los chips Cobalt estarán disponibles comercialmente a través de la plataforma en la nube Azure de Microsoft en 2024. Sin embargo, no proporcionó un cronograma para el lanzamiento del chip Maia 100.
En este contexto, Microsoft se distancia de la estrategia de permitir a las empresas adquirir servidores que contengan sus chips, a diferencia de Nvidia o AMD. La compañía ha diseñado sus chips en función de los comentarios y necesidades de sus clientes, según explicó Borkar.
Actualmente, Microsoft está sometiendo al chip Maia 100 a rigurosas pruebas para evaluar su rendimiento en aplicaciones clave, como el asistente de codificación GitHub Copilot, el chatbot de inteligencia artificial de su motor de búsqueda Bing (ahora llamado Copilot en lugar de Bing Chat) y GPT-3.5-Turbo, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, respaldado por Microsoft.
Es importante destacar que los chips de inteligencia artificial personalizados por parte de proveedores en la nube, como Microsoft, podrían ayudar a satisfacer la demanda en momentos de escasez de GPU. A diferencia de sus competidores, Microsoft no tiene planes de permitir que las empresas adquieran servidores con sus chips.
Además de diseñar el chip Maia, Microsoft ha desarrollado hardware personalizado refrigerado por líquido llamado Sidekicks, que se integran en racks junto a los racks que contienen servidores Maia. Este enfoque permite la instalación de los racks sin necesidad de modificaciones, según un portavoz de la empresa.
Si tomamos la experiencia de Amazon como referencia, es posible que Microsoft vea una adopción más rápida de los procesadores Cobalt en comparación con los chips de inteligencia artificial Maia. Microsoft ha estado probando su aplicación Teams y el servicio Azure SQL Database en chips Cobalt, y hasta ahora, han mostrado un rendimiento un 40% superior a los chips Arm existentes de Azure.
En un momento en que muchas empresas buscan formas de hacer más eficiente su gasto en la nube, los chips basados en Arm, como Graviton de AWS, han sido una opción popular. AWS informa que todos sus 100 principales clientes están utilizando los chips basados en Arm, logrando mejoras del 40% en rendimiento a precio.
El paso de las GPU a los chips de inteligencia artificial Trainium de AWS puede ser más complicado que la migración de los procesadores Intel Xeon a Graviton. Cada modelo de inteligencia artificial tiene sus particularidades, y adaptar diversas herramientas para funcionar en la arquitectura Arm puede ser más desafiante.
Microsoft no ha proporcionado detalles específicos sobre el rendimiento de Maia 100 en comparación con alternativas como el H100 de Nvidia. Mientras tanto, Nvidia anunció que su H200 comenzará a enviarse en el segundo trimestre de 2024. Estas innovaciones marcan un paso significativo para Microsoft en la carrera por la supremacía en el mercado de la inteligencia artificial, y su impacto en la industria tecnológica será seguido de cerca en los próximos años.
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