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微軟自研AI芯片遇阻，2027年擬推出Maia 280

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微軟自研AI芯片遇阻，2027年擬推出Maia 280

微軟計劃在2027年推出性能介于Braga和Braga-R之間的Maia 280芯片 。
據報道 ， 微軟正在調整其內部開發的人工智能服務器芯片路線圖 ， 放棄每年推新芯片的激進策略 ， 轉而專注務實設計 ， 以期克服導致開發延遲的問題 。
原定于2025年發布的Maia 200芯片已被推遲至2026年 。 而這一延遲產生了連鎖反應 ， 導致后續的Braga-R和Clea 芯片也相應延誤 。 微軟方面十分擔憂 ， 這些芯片在經歷延誤之后 ， 可能會出現 “發布即落后” 的情況 ， 難以與英偉達的最新AI芯片相競爭 。
為了應對這一局面 ， 微軟打算采取 “折中策略” ， 計劃在2027年推出一款名為“Maia 280”的芯片 。 這款芯片介于Braga和Braga-R之間 ， 其性能提升的方式是將兩個Braga芯片組合起來 。 微軟高管稱 ， 該芯片在性能功耗比上有望比英偉達同年的產品高出30% 。
有評論稱 ， 微軟此次戰略調整的核心是承認了每年從零開始設計一款全新高性能芯片的路徑并不可行 。 通過降低部分設計的復雜性并延長其他芯片的開發周期 ， 微軟希望更平穩地推進項目 ， 最終目標是減少對英偉達每年數十億美元芯片采購的依賴 。
AI芯片難產原因：技術難度大根據此前消息 ， 微軟正秘密研發三款芯片 ， 分別代號為Braga、Braga-R和Clea ， 計劃分別于2025年、2026年和 2027年部署到數據中心 ， 三款芯片均為推理場景設計 。
據了解 ， 微軟Braga-R和Clea芯片“難產”的原因在于這兩款芯片均為全新設計 ， 開發難度巨大 。 其中 ， Braga芯片的設計直到6月才完成 ， 比此前的年底截止日期延遲了約6個月 。
而介于Braga和Braga-R之間的Maia 280芯片仍主要基于Braga的設計 ， 但由至少兩個Braga芯片連接組成 ， 使它們能夠作為單個更強大的芯片協同工作 。
最初代號為Braga-R的芯片 ， 現在將被命名為Maia 400 ， 預計于2028年投入量產 。 該芯片將采用更先進的連接技術 ， 在芯片裸片層面進行整合 ， 以實現更快的性能 。
微軟計劃隨著每一代新芯片的推出而逐步提高產量 ， 最終目標是年產數十萬顆自研AI芯片 。
值得注意的是 ， 近日有消息稱微軟芯片團隊有五分之一的成員離開了項目 。 至于離職原因 ， 知情人士透露 ， 在芯片開發的過程中 ， 微軟要求對其設計進行更改 ， 以滿足OpenAI提出的新功能需求 。 這使得芯片在模擬測試中變得不穩定 ， 工程師不得不花費幾個月時間來解決問題 。 同時微軟高層堅持要求在年底前完成設計 。 過大的時間壓力迫使員工離職 。
微軟和新思聯手：用AI重構芯片設計芯片設計能否“減負”呢？據報道 ， 新思科技領先的AI驅動設計解決方案與微軟Microsoft Discovery結合 ， 重構芯片設計工作流程 。
2023年末 ， 新思科技推出了Synopsys.ai Copilot 。 這一GenAI芯片設計功能由Azure OpenAI服務與Azure AI基礎結構提供支持 ， 并整合了新思科技領先的AI驅動電子設計自動化（EDA）工作流程 。 其目標是提升半導體開發效率 ， 同時填補預計到2030年半導體行業15-30%的勞動力缺口 。
微軟利用Synopsys.ai Copilot的創造性功能 ， 實現了形式化驗證流程的自動化 。 過去 ， 該環節一直是芯片設計領域較為專業且耗時的環節之一 。 微軟芯片團隊已用其生成了形式化驗證測試平臺 ， 包括生成系統Verilog斷言（SVA）、輔助邏輯、TCL腳本、屬性和綁定文件 。
業內專家指出 ， 該技術在多數屬性上實現了超過80%的語法準確率和70%的功能準確率 ， 這標志著自動化形式化驗證的重要里程碑 。 高準確率意味著開發者能夠減少語法調試時間 ， 將更多精力投入到設計驗證中 。
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