Microsoft、AI最適化チップ「Azure Maia 100」と汎用Armチップ「Azure Cobalt」
この記事を読んで「パートナーのチップやハードウェアに自社製チップを追加することで、顧客に価格と性能の選択肢を増やすとしている。」という一文を読んで少し理解が進みました。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2311/16/news085.html
✅顧客に価格と性能の選択肢を増やす
・性能が欲しい顧客→ $NVDA GPU環境を提供
・低価格が欲しい顧客→ $MSFT チップ環境を提供
つまり、 $MSFT の運用は以下を想像します
1. 自社でAIをトレーニングするためには $NVDA のGPUを使ってガンガン学習を回す。
2. 顧客に提供するAzure上の学習環境は $NVDA 環境と $MSFT 環境の2つを提供できるようにする
3. $NVDA 環境は高価＋高性能＋低電力
4. $MSFT 環境は低価格＋中性能＋中消費電力
つまり、 $MSFT は $NVDA の数年前の劣化版GPUのジェネリックを作成するような感覚を持ちました。
しかし、それはかなり難しいことを論理的に解説していきます。
