Microsoft 2027లో తన సొంత AI inference మౌలిక సదుపాయాలను విస్తరించాలని యోచిస్తోంది. ఆసక్తికరమైన ప్రశ్న ఒక చిప్ ఎంత వేగంగా నడుస్తుందన్నది కాదు. అందుబాటులో ఉన్న విద్యుత్తుతో ఒక డేటా సెంటర్ ఎంత ఉపయోగకరమైన AI పనిని అందించగలదన్నదే.
ఎవరైనా AI అసిస్టెంట్‌ను ప్రశ్న అడిగినప్పుడు, సమాధానం కొన్ని సెకన్లలో రావచ్చు. దాని వెనుక, ప్రాసెసర్లు మోడల్ డేటాను లోడ్ చేస్తాయి, సమాచారాన్ని మెమరీ ద్వారా తరలిస్తాయి, ప్రతిస్పందనను ఒక్కో token చొప్పున రూపొందిస్తాయి. ఈ పనిని లక్షలాది అభ్యర్థనలకు గుణిస్తే, AIని నడపడానికి నిరంతరం అయ్యే ఖర్చు ఒక పెద్ద మౌలిక సదుపాయాల సమస్యగా మారుతుంది.
చిన్న ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడం కంటే ఎక్కువ చేసే అప్లికేషన్లతో ఈ సవాలు పెరుగుతుంది. ఒక AI ఏజెంట్ పొడవైన పత్రాన్ని చదవవచ్చు, అనేక టూల్స్ వాడవచ్చు, అనేక దశల్లో ప్రతిస్పందనను రూపొందించవచ్చు. అది ఎక్కువ సమయం కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాన్ని వినియోగించవచ్చు. దాని పనితీరు ప్రాసెసర్ ఎంత గణితం చేయగలదన్నదానిపై మాత్రమే కాకుండా, అంతర్లీన వ్యవస్థ మెమరీని, కమ్యూనికేషన్‌ను ఎంత సమర్థంగా నిర్వహిస్తుందన్నదానిపై కూడా ఆధారపడి ఉంటుంది.
అదే Microsoft October 12, 2026 ప్రకటన వెనుక ఉన్న నేపథ్యం. Microsoft Copilot సహా ప్రొడక్షన్ వర్క్‌లోడ్‌లకు తమ Maia 200 accelerator ఇప్పటికే సేవలు అందిస్తోందని Microsoft చెబుతోంది. 2027లో Maia 300 విస్తరణ ప్రారంభించాలని, అదే సంవత్సరం నుంచి Maia మౌలిక సదుపాయాల కుటుంబాన్ని multi-gigawatt స్థాయికి విస్తరించాలని కంపెనీ యోచిస్తోంది. ఇవి వేర్వేరు మైలురాళ్లు. Maia 200 ఈ రోజు పనిచేస్తోంది. Maia 300 గురించి నివేదించిన మెరుగుదలలు, పెద్ద స్థాయి విస్తరణ భవిష్యత్తుకు సంబంధించినవి.
Inferenceకు భిన్నమైన మౌలిక సదుపాయాలు ఎందుకు కావాలి
మోడల్‌ను శిక్షణ (training) ఇవ్వడం అంటే పెద్ద మొత్తంలో కంప్యూటేషన్ ఉపయోగించి దాన్ని నిర్మించడం లేదా మెరుగుపరచడం. శిక్షణ పొందిన ఆ మోడల్ ప్రతి అభ్యర్థనను నిర్వహించినప్పుడు చేసే పనే Inference. Training అనేది ఒకసారి లేదా అప్పుడప్పుడు పెట్టే గణనీయమైన పెట్టుబడి కావచ్చు. కానీ ప్రజాదరణ పొందిన సేవలు inference ఖర్చును నిరంతరం భరించాలి.
Inferenceకు ముడి ప్రాసెసింగ్ శక్తి సమాధానంలో ఒక భాగం మాత్రమే. మోడల్ పారామీటర్లు, తాత్కాలిక వర్కింగ్ డేటా ప్రాసెసర్లకు వేగంగా చేరాలి. పొడవైన సంభాషణల్లో, ఒక అభ్యర్థనలోని ముందు భాగాల సమాచారాన్ని వ్యవస్థలు నిలుపుకొని, తిరిగి పొందాల్సి ఉంటుంది. ప్రాసెసర్లు డేటా కోసం ఎదురుచూస్తుంటే, గణిత సామర్థ్యాన్ని మాత్రమే పెంచడం వల్ల ఉపయోగకరమైన అవుట్‌పుట్ అదే స్థాయిలో పెరగకపోవచ్చు.
అందుకే Microsoft Maia 300 ఇంజనీరింగ్ వివరణ తక్కువ డేటాను తరలించడం, దాన్ని గణన జరిగే చోటికి దగ్గరగా ఉంచడం మీద ఇంత ప్రాధాన్యం ఇస్తుంది. Maia 300 multi-chiplet డిజైన్‌ను (ఒక ప్యాకేజీలో కలిపిన అనేక చిన్న సిలికాన్ భాగాలు) ఉపయోగిస్తుంది. ఇది కంప్యూట్, మెమరీ-కంట్రోల్, కమ్యూనికేషన్ విధులను వేరు చేస్తుంది. దీని సాఫ్ట్‌వేర్-నిర్దేశిత విధానం డేటాను అవసరమైన ప్రాసెసర్ దగ్గరే ఉంచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. తక్కువ-precision సంఖ్యా ఫార్మాట్లు కొన్ని inference ఆపరేషన్లు తరలించాల్సిన, నిల్వ చేయాల్సిన డేటాను తగ్గిస్తాయి.
దీనికి రాజీలు కూడా ఉన్నాయి. తక్కువ precision సంబంధిత వర్క్‌లోడ్‌కు ఆమోదయోగ్యమైన మోడల్ ప్రవర్తనను కాపాడాలి. అసలు సామర్థ్యం సాఫ్ట్‌వేర్, మోడల్ లక్షణాలు, సిస్టమ్ వినియోగంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. హార్డ్‌వేర్ స్పెసిఫికేషన్ వల్ల కస్టమర్ పొందే అనుభవం ఖరారు కాదు.
Maia 300 అందిస్తుందని Microsoft చెబుతున్నవి
Maia 300 ఎనిమిది HBM4 మెమరీ స్టాక్‌లను ఉపయోగిస్తుందని, ఒక్కో accelerator కు 288 GB సామర్థ్యం, 18 TB/s గరిష్ట బ్యాండ్‌విడ్త్ ఉంటుందని Microsoft నివేదిస్తోంది. HBM అంటే కంప్యూటింగ్ హార్డ్‌వేర్‌కు దగ్గరగా ఉంచే హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీ. ఎక్కువ బ్యాండ్‌విడ్త్ పెద్ద మోడళ్లపై పనిచేసే ప్రాసెసర్లకు డేటా అందించడానికి సహాయపడుతుంది. ప్రణాళికాబద్ధమైన ఒక రాక్‌లో 167 kW పవర్ పరిధిలో 96 accelerators ఉంటాయి. దానిలో 27.6 TB HBM, సుమారు 1.7 PB/s మొత్తం మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ ఉంటాయి.
ఈ సంఖ్యలు పూర్తి డిజైన్‌ను వివరిస్తాయి. ప్రస్తుతం ప్రొడక్షన్‌లో కస్టమర్లు బెంచ్‌మార్క్ చేయగల ఉత్పత్తిని కాదు. Microsoft “leading GPU-based systems” అని పిలిచే వాటి కంటే Maia 300 40% ఎక్కువ tokens per megawatt అందిస్తుందని Microsoft ఆశిస్తోంది. అలాగే పూర్తి 96-accelerator కాన్ఫిగరేషన్‌లో Maia 200 కంటే రాక్-స్థాయి token థ్రూపుట్ ఏడు రెట్లు (seven times) వరకు ఉంటుందని నివేదిస్తోంది.
ఈ పోలికను జాగ్రత్తగా చూడాలి. Maia 300 రాక్‌లో దాని పూర్వ మోడల్ కంటే రెట్టింపు accelerators ఉన్నాయి. కాబట్టి రాక్ థ్రూపుట్ ఏడు రెట్లు అంటే ఒక్కో Maia 300 accelerator ఏడు రెట్లు వేగంగా ఉందని అర్థం కాదు. 40% అనేది ప్రకటనలో పేర్కొనని కొన్ని GPU-ఆధారిత సిస్టమ్‌లు, వర్క్‌లోడ్‌లతో పోల్చిన సామర్థ్య వాదన మాత్రమే. ఇది సార్వత్రిక వేగ పెరుగుదల కాదు, కస్టమర్ బిల్లుల్లో నిర్ధారితమైన తగ్గింపు కూడా కాదు.
| Maia 300 డిజైన్ సంఖ్య | Microsoft నివేదించిన విలువ |
|---|---|
| ఒక్కో accelerator కు HBM | 288 GB (ఎనిమిది HBM4 స్టాక్‌లు) |
| ఒక్కో accelerator కు గరిష్ట HBM బ్యాండ్‌విడ్త్ | 18 TB/s |
| ఒక్కో రాక్‌కు accelerators | 96 |
| రాక్ పవర్ పరిధి | 167 kW |
| ఒక్కో రాక్‌కు HBM | 27.6 TB |
| రాక్ మొత్తం HBM బ్యాండ్‌విడ్త్ | 1.7 PB/s |
మూలం: Microsoft October 12, 2026 ప్రకటన, ఆర్కిటెక్చర్ డీప్ డైవ్. ఇవి నివేదించిన డిజైన్ స్పెసిఫికేషన్లు మాత్రమే. స్వతంత్ర ప్రొడక్షన్ బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలు కావు.
నెట్‌వర్క్, డేటా సెంటర్ కూడా డిజైన్‌లో భాగమే
పెద్ద AI వర్క్‌లోడ్‌లకు అనేక accelerators కలిసి పనిచేయాల్సి రావచ్చు. మోడల్ డేటా లేదా మధ్యంతర ఫలితాలు వాటి మధ్య తరలించాల్సినప్పుడు, కమ్యూనికేషన్ ఒక అడ్డంకిగా మారవచ్చు. Maia 300 accelerators, రాక్‌ల అంతటా ఉమ్మడి కమ్యూనికేషన్ విధానంతో డిజైన్ చేయబడింది. Microsoft ప్రతిపాదిత superpod (అనేక రాక్‌లను కలిపి ఒకే వ్యవస్థగా పనిచేయించే సమూహం) 128 రాక్‌లలో 12,288 accelerators వరకు చేరుతుంది. ఇది Ethernet ఆధారిత ట్రాన్స్‌పోర్ట్‌ను, రాక్‌ల మధ్య ఆప్టికల్ లింక్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ ఆర్కిటెక్చర్ కార్యాచరణ పరమైన డిమాండ్లను కూడా సృష్టిస్తుంది. 167 kW రాక్‌కు విద్యుత్ అందాలి, వేడిని బయటకు పంపాలి, సర్వీసింగ్‌కు అనువుగా ఉండాలి. రాక్ ఉష్ణ భారంలో ఎక్కువ భాగానికి లిక్విడ్ కూలింగ్‌ను, వర్క్‌లోడ్ ప్లేస్‌మెంట్‌కు తోడ్పడే పవర్ టెలిమెట్రీని Microsoft వివరిస్తోంది. ఇవి అనుబంధ వివరాలు కావు. డేటా సెంటర్ పరిమితుల్లో వాస్తవంగా ఎంత inference సామర్థ్యాన్ని నడపగలమో నిర్ణయించడంలో ఇవి సహాయపడతాయి.
హామీ ఇచ్చిన multi-gigawatt విస్తరణ ఈ విషయాన్ని మరింత స్పష్టం చేస్తుంది. గిగావాట్ అనేది విద్యుత్తు కొలత. AI మోడల్ నాణ్యతకు లేదా ప్రతిస్పందన వేగానికి కొలత కాదు. Maia సిస్టమ్‌లను ఏ స్థాయిలో నడపాలని Microsoft భావిస్తోందో అది సూచిస్తోంది. కానీ ప్రణాళిక చేసిన సామర్థ్యమంతా ఇప్పటికే నిర్మించబడిందని లేదా వినియోగంలో ఉందని ప్రకటన నిర్ధారించదు.
క్లౌడ్, AI బృందాలకు దీని అర్థం ఏమిటి
చాలా సంస్థలు వ్యక్తిగత accelerator chiplets ను ఎంచుకోవు, AI డేటా సెంటర్ కూలింగ్ వ్యవస్థలను డిజైన్ చేయవు. అయినప్పటికీ ఈ పరిణామాల ప్రభావంతో అవి నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయి. ఏ మోడల్ నడపాలి, ఎంత కాంటెక్స్ట్ పంపాలి, ఎంత ప్రతిస్పందన లేటెన్సీ ఆమోదయోగ్యం, ఫలితంగా వర్క్‌లోడ్ ఖర్చు ఎంత అనేవి ఆ నిర్ణయాలు.
మోడల్-సర్వింగ్ సేవను చివరికి దాని నిజమైన వర్క్‌లోడ్‌పైనే అంచనా వేయాలి. సెకనుకు tokens, వాట్‌కు tokens ఉపయోగకరమైన కొలతలు. అయితే వినియోగదారులు ప్రతిస్పందన లేటెన్సీ, నాణ్యత, లభ్యత, పూర్తయిన ప్రతి పనికి అయ్యే ఖర్చు గురించి కూడా పట్టించుకుంటారు. అనేక టూల్ కాల్స్ చేసే ఏజెంట్ ఖర్చు స్వరూపం, రెండూ ఒకే మోడల్‌ను వాడినా, సాధారణ చాట్ అభ్యర్థన కంటే చాలా భిన్నంగా ఉండవచ్చు.
అందువల్ల Microsoft పనితీరు అంచనాలను స్థిరపడిన పరిశ్రమ బెంచ్‌మార్క్‌లుగా భావించకుండా Maia 300ను గమనించడం విలువైనది. చిప్, మెమరీ, నెట్‌వర్క్, సాఫ్ట్‌వేర్, డేటా సెంటర్‌ను ఒకే inference వ్యవస్థగా డిజైన్ చేసే దిశగా సాగడమే దీని విస్తృత ప్రాముఖ్యత. AI రోజువారీ అప్లికేషన్లలో భాగమవుతున్న కొద్దీ, ఆ స్థాయిలో సామర్థ్యం మోడళ్లలో వచ్చే మెరుగుదలల అంత ముఖ్యం కావచ్చు.
సూచనలు, మరింత చదవడానికి
రెండు మూలాలను 14 అక్టోబర్ 2026న తెరిచి తనిఖీ చేశాం. అన్ని సంఖ్యలను Microsoft నివేదించింది. వాటిని స్వతంత్రంగా పునరుత్పత్తి చేయలేదు.
- Microsoft: Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments. Scott Guthrie, Microsoft, 12 అక్టోబర్ 2026. విడుదల మైలురాళ్లు, Microsoft నివేదించిన పనితీరు అంచనాలు.
- Microsoft Azure: Deep dive into Azure Maia 300 architecture. Rani Borkar and Saurabh Dighe, Microsoft Azure, 12 అక్టోబర్ 2026. మెమరీ, chiplet, నెట్‌వర్కింగ్, రాక్, కూలింగ్ డిజైన్ వివరాలు.