Microsoft fordert Nvidia mit eigenem AI-Chip heraus
Microsoft hat einen eigenen KI-Chip namens „Azure Maia“ angekündigt, der den begehrten Nvidia-GPUs das Wasser reichen soll. Schon seit mindestens 2019 soll Microsoft laut t3n an einem eigenen KI-Chip arbeiten, der sich etwa zum Training großer Sprachmodelle wie Open AIs GPT-4 eignen soll. Damit will man vor allem die Abhängigkeit von Nvidia-GPUs verringern, die vor dem Hintergrund des KI-Hypes der vergangenen Monate zuletzt immer knapper und damit teurer geworden sind.
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OpenAI hat bei Entwicklung von Chip geholfen
Der Azure Maia soll zur Erledigung von anspruchsvollen KI-Aufgaben in der hauseigenen Azure-Cloud zum Einsatz kommen. Dazu gehört etwa auch der reibungslose Betrieb und das Training von ChatGPT und anderen KI-Technologien bei Microsoft-Partner OpenAI. Letzterer hatte zuletzt den GPU-Mangel für Performance-Probleme bei ChatGPT verantwortlich gemacht. Deswegen hatte OpenAI laut darüber nachgedacht, selbst ins Chipgeschäft einzusteigen.
Darüber hinaus hieß es bislang, dass OpenAI den neuen Microsoft-Chip getestet haben soll. Diese Gerüchte bewahrheiteten sich jetzt. Microsoft hat laut OpenAI-Chef Sam Altman bei Design und Tests der Maia-Chips mit seinem Unternehmen zusammengearbeitet. Der neue Chip sowie die auf KI ausgelegte Azure-Cloud-Infrastruktur sollen es ermöglichen, künftig noch leistungsfähigere KI-Modelle zu trainieren und diese für die Kund:innen günstiger zu machen, so Altman. Aktuell wird Maia 100 mit GPT 3.5 Turbo getestet, das ChatGPT, Bing-KI-Aufgaben und den Copilot von Github anfeuert.
Microsoft will Chips 2024 in Betrieb nehmen
Viele Details zur Maia-GPU hat Microsoft allerdings nicht verraten. So ist ein Vergleich mit den beliebten GPUs H100 und H200 von Nvidia sowie der AMD-Alternative MI300X schwierig. Klar ist bisher nur, dass Maia im Fünf-Nanometer-Verfahren entsteht und über 105 Milliarden Transistoren verfügt. Das sind laut The Verge 30 Prozent weniger als bei AMDs MI300X. Die Maia-KI-Chips sollen im Jahr 2024 ihre Arbeit aufnehmen. Wie schnell sie zu einer Verbesserung der KI-Entwicklung und zu günstigeren Tools beitragen können, ist aber unklar.
