Microsoft lanceert Maia 300-chip met chiplet-architectuur voor versnelde kunstmatige intelligentie
15 oktober 2026 · 2 min leestijd
Ook gepubliceerd in 中文
Microsoft heeft de Maia 300 geïntroduceerd, de derde generatie van zijn eigen kunstmatige-intelligentieversnellers. Deze nieuwe chip volgt op de Maia 100 uit 2023 en de Maia 200 die eerder dit jaar uitkwam en inmiddels in productie wordt gebruikt voor diensten zoals Copilot. De Maia 300 is ontworpen om de verwerking van grote taalmodellen efficiënter te maken door middel van een geavanceerde chiplet-architectuur en verbeterd geheugenbeheer.
De prestatiewinst van de nieuwe processor is aanzienlijk ten opzichte van zijn voorganger. Volgens de gegevens produceert de Maia 300 zeven keer meer tokens dan de Maia 200 wanneer beide systemen in een volledige rackconfiguratie worden vergeleken. Daarnaast is de energie-efficiëntie met een factor 2,5 verbeterd. Dit betekent dat het systeem per verbruikte watt een veel hogere output levert, wat cruciaal is voor het schalen van datacenters zonder de energielimieten te overschrijden.
Een kernonderdeel van deze verbetering is de verdere ontwikkeling van de Software Defined Locally Accessed Dataflow Architecture, oftewel SDLA. Deze architectuur scheidt het controlepad van het datapad om de verplaatsing van gegevens binnen het systeem te optimaliseren. Voor de Maia 300 is dit principe doorgetrokken naar een ontwerp waarbij meerdere kleine chips, of chiplets, aan elkaar worden gekoppeld. Deze chiplets maken gebruik van non-uniform memory access, kortweg NUMA, waarbij het geheugen fysiek dicht bij de verwerkingseenheden wordt geplaatst. Deze opzet minimaliseert de afstand die data moeten afleggen en ondersteunt taken die zwaar leunen op redeneren of het decoderen van tekst, evenals modellen met een zeer lange context.
Om de geheugenbandbreedte verder te verhogen, maakt de chip gebruik van het nieuwe HBM4-geheugen. Dit levert een bandbreedte op van 18 TB/s, wat tweeënhalve keer zo snel is als de 7,1 TB/s van het HBM3E-geheugen dat in eerdere generaties werd toegepast. Gecombineerd met een nieuw dataformaat genaamd MXFP4, dat werkt met lagere precisie om het geheugengebruik te reduceren, kunnen grotere modellen worden gedraaid. Deze technologische stappen stellen Microsoft in staat om de dichtheid van de hardware in datacenters te verdubbelen. Waar eerder 48 eenheden in een rack pasten, kunnen er nu 96 eenheden worden geïnstalleerd binnen hetzelfde vermogensbudget van 167 kW.
De inzet van de Maia 300 in live omgevingen is gepland voor het jaar 2027. De introductie markeert een volgende stap in de strategie van het bedrijf om minder afhankelijk te worden van externe leveranciers voor AI-hardware. Door de combinatie van hogere tokensnelheid, beter geheugenbeheer en grotere rackdichtheid beoogt Microsoft de infrastructuur voor zijn cloud- en AI-diensten aanzienlijk uit te breiden.