根据外媒援引知情人士消息透露,微软计划在下个月举行的年度开发者大会上推出该公司首款专为支持人工智能(AI)而设计的芯片。此举是多年来努力的结果,可能有助于微软减少对英伟达 AI 芯片的依赖。随着需求的激增,英伟达的 AI 芯片一直供不应求。
微软的芯片类似于英伟达图形处理器(GPU),是为训练和运行大语言模型的数据中心服务器设计的,大语言模型是 OpenAI 的 ChatGPT 等对话式人工智能功能背后的软件。微软的数据中心服务器目前使用英伟达的 GPU,为包括 OpenAI 和 Intuit 在内的云客户以及微软生产力应用中的人工智能功能提供支持。
这款芯片代号为“雅典娜”(Athena),可能会在 11 月 14 日于西雅图举行的微软 Ignite 大会上揭晓。雅典娜预计将与英伟达的旗舰级微处理器 H100 GPU 竞争,为数据中心的人工智能加速。这种定制芯片已经由微软及其合作伙伴 OpenAI 的团队秘密测试。
微软在 2019 年左右开始开发雅典娜芯片,寻求削减成本的同时,也希望增加与英伟达谈判的筹码。Azure 目前依赖于英伟达的 GPU 来实现微软、OpenAI 和云客户使用的 AI 功能。但有了雅典娜,微软可以跟随竞争对手 AWS 和谷歌的脚步,向云用户提供自主研发的人工智能芯片。
雅典娜的性能细节尚不清楚,但微软希望这款芯片能够与英伟达的 H100 相媲美。尽管许多公司都在兜售卓越的硬件和成本效益,但得益于该公司的 CUDA 平台,英伟达 GPU 仍然是人工智能开发者的首选。吸引用户使用新的硬件和软件将是微软的关键。
微软自主研发 AI 芯片还可能在 GPU 供应紧张的情况下减少对英伟达的依赖。据报道,在开始与 OpenAI 密切合作后,微软订购了至少数十万颗英伟达芯片,以支持 OpenAI 的产品和研究需求。通过使用自己的芯片,可以节省大量的成本。
OpenAI 可能也在考虑减少对微软和英伟达芯片的依赖。近日曾有报道称,这家人工智能研究实验室正在考虑制造自己的人工智能芯片。OpenAI 网站上最近的招聘信息也表明,该公司打算招聘人才来评估和共同设计人工智能硬件。
虽然微软和其他云服务提供商没有立即停止从英伟达购买 GPU 的计划,但从长远来看,说服他们的云客户更多采用内部芯片而不是英伟达的 GPU 服务器可能在经济上有利。微软还与 AMD 在即将推出的人工智能芯片 MI300X 上密切合作。随着人工智能工作量的激增,这种多样化的方法提供了多种选择。云计算的竞争对手也在采用类似的策略来避免供应商锁定。
亚马逊和谷歌已将其人工智能芯片战略性地整合到其云业务的促销活动中。亚马逊向 OpenAI 的竞争对手 Anthropic 提供资金支持的条件是,Anthropic 将使用亚马逊的人工智能芯片,分别名为 Trainium 和 interentia。与此同时,谷歌云宣布,人工智能图像开发商 Midjourney 和 Character AI 等客户使用了该公司的张量处理单元。
随着人工智能芯片成为数据中心的重要组成部分,押注该领域获得的回报可能很高。随着这一发展,微软也将加入竞争对手的行列,在加速发展的人工智能芯片领域争夺市场份额。有了雅典娜,微软可以为云客户提供更多的选择,同时在下一代人工智能基础设施方面制定更独立的路线。
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消息称微软将于下个月推出其首款人工智能芯片,以减少对英伟达的依赖
根据外媒援引知情人士消息透露,微软计划在下个月举行的年度开发者大会上推出该公司首款专为支持人工智能(AI)而设计的芯片。此举是多年来努力的结果,可能有助于微软减少对英伟达 AI 芯片的依赖。随着需求的激增,英伟达的 AI 芯片一直供不应求。
微软的芯片类似于英伟达图形处理器(GPU),是为训练和运行大语言模型的数据中心服务器设计的,大语言模型是 OpenAI 的 ChatGPT 等对话式人工智能功能背后的软件。微软的数据中心服务器目前使用英伟达的 GPU,为包括 OpenAI 和 Intuit 在内的云客户以及微软生产力应用中的人工智能功能提供支持。
这款芯片代号为“雅典娜”(Athena),可能会在 11 月 14 日于西雅图举行的微软 Ignite 大会上揭晓。雅典娜预计将与英伟达的旗舰级微处理器 H100 GPU 竞争,为数据中心的人工智能加速。这种定制芯片已经由微软及其合作伙伴 OpenAI 的团队秘密测试。
微软在 2019 年左右开始开发雅典娜芯片,寻求削减成本的同时,也希望增加与英伟达谈判的筹码。Azure 目前依赖于英伟达的 GPU 来实现微软、OpenAI 和云客户使用的 AI 功能。但有了雅典娜,微软可以跟随竞争对手 AWS 和谷歌的脚步,向云用户提供自主研发的人工智能芯片。
雅典娜的性能细节尚不清楚,但微软希望这款芯片能够与英伟达的 H100 相媲美。尽管许多公司都在兜售卓越的硬件和成本效益,但得益于该公司的 CUDA 平台,英伟达 GPU 仍然是人工智能开发者的首选。吸引用户使用新的硬件和软件将是微软的关键。
微软自主研发 AI 芯片还可能在 GPU 供应紧张的情况下减少对英伟达的依赖。据报道,在开始与 OpenAI 密切合作后,微软订购了至少数十万颗英伟达芯片,以支持 OpenAI 的产品和研究需求。通过使用自己的芯片,可以节省大量的成本。
OpenAI 可能也在考虑减少对微软和英伟达芯片的依赖。近日曾有报道称,这家人工智能研究实验室正在考虑制造自己的人工智能芯片。OpenAI 网站上最近的招聘信息也表明,该公司打算招聘人才来评估和共同设计人工智能硬件。
虽然微软和其他云服务提供商没有立即停止从英伟达购买 GPU 的计划,但从长远来看,说服他们的云客户更多采用内部芯片而不是英伟达的 GPU 服务器可能在经济上有利。微软还与 AMD 在即将推出的人工智能芯片 MI300X 上密切合作。随着人工智能工作量的激增,这种多样化的方法提供了多种选择。云计算的竞争对手也在采用类似的策略来避免供应商锁定。
亚马逊和谷歌已将其人工智能芯片战略性地整合到其云业务的促销活动中。亚马逊向 OpenAI 的竞争对手 Anthropic 提供资金支持的条件是,Anthropic 将使用亚马逊的人工智能芯片,分别名为 Trainium 和 interentia。与此同时,谷歌云宣布,人工智能图像开发商 Midjourney 和 Character AI 等客户使用了该公司的张量处理单元。
随着人工智能芯片成为数据中心的重要组成部分,押注该领域获得的回报可能很高。随着这一发展,微软也将加入竞争对手的行列,在加速发展的人工智能芯片领域争夺市场份额。有了雅典娜,微软可以为云客户提供更多的选择,同时在下一代人工智能基础设施方面制定更独立的路线。
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