Podczas konferencji Ignite w Seattle, Microsoft ujawnił dwa procesory stworzone specjalnie do swoich centrów danych. Azure Maia to układ stworzony z myślą o trenowaniu modeli uczenia maszynowego, natomiast Azure Cobalt będzie przeznaczony do bardziej uniwersalnych zastosowań. Oba układy oparte są na architekturze Arm.
Nowe procesory opracowane przez inżynierów Microsoftu nie będą sprzedawane komercyjnie. Amerykański koncern podobnie jak Amazon i Google swoje autorskie układy wykorzysta we własnych centrach danych. Jak wynika ze wstępnych informacji podanych przez producenta, układy Azure Cobalt 100 już teraz wykorzystywane są w serwerach, na których działają usługi m.in. Microsoft Teams, czy Azure SQL. Ten procesor, który jest pierwszym z serii nowych układów, jest zbudowany ze 128 rdzeni, a jego wydajność jest o 40% większa niż stosowane obecnie w serwerowniach Microsoftu produkty Ampere. Z kolei Azure Maia, to akcelerator sztucznej inteligencji, na którym w przyszłości będą trenowane modele uczenia maszynowego na potrzeby m.in. OpenAI i usług Microsoftu wymagających dużej mocy obliczeniowej. Do tej pory w tym celu wykorzystywane były karty graficzne Nvidii.
Obecnie Microsoft testuje układy Maia 100, które mają trafić do centrów obliczeniowych amerykańskiej firmy technologicznej na początku przyszłego roku. Procesory z serii Maia będą wykorzystywane do trenowania m.in. nowych modeli językowych OpenAI, wyszukiwarki Bing i narzędzia programistycznego GitHub Copilot.
Obecnie coraz więcej firm wykorzystuje własne układy oparte głównie na architekturze Arm. Takie podejście pozwala ograniczyć zużycie energii elektrycznej, a jednocześnie w pełni wykorzystać potrzebną moc obliczeniową. Do tej pory Microsoft, w przeciwieństwie do Amazonu i Google, w swoich centrach danych korzystał głównie z dostępnych na rynku układów. Na potrzeby szaf serwerowych, w których będą umieszczone procesory Maia, Microsoft stworzył też specjalny system chłodzenia cieczą, który pozwala w maksymalnym stopniu wykorzystać dostępne miejsce, co nie zawsze jest możliwe w przypadku instalacji złożonych m.in. ze wspomnianych wcześniej kart graficznych.
