| <colbgcolor=#0078d7><colcolor=#fff> 마이크로소프트 애저 마이아 Microsoft Azure MAIA | |
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| 개발사 | Microsoft |
| 분류 | 인공지능 가속기 |
1. 개요
Microsoft Azure MAIA(애저 마이아) 가속기는 자사의 Microsoft Azure 클라우드에 특화 처리를 기반으로 설계한 커스텀 AI (인공지능) 특화 가속기이다. 커스텀 AI 특화 가속기의 반도체 제조는 대만 TSMC에서 제조한다.마이크로소프트 이그나이트 2023 키노트 오프닝에서 1세대 커스텀 AI (인공지능) 특화 가속기를 처음으로 공개되었다.
2026년 1월 27일, 2세대 커스텀 AI (인공지능) 특화 가속기인 Azure MAIA 200 제품을 공개하였다.
또한 MAIA(마이아)라는 이름은 지구에서 관측 가능한 대표적 산개성단인 플레이아데스성단(칠형제 별)에 속한 4등성이자, 밤하늘의 플레이아데스 성단에서 가장 밝게 빛나고 푸른 빛을 띠며 밝게 빛나는 중 별 중 하나인 'MAIA(마이아)'라는 별에서 유래했다고 한다.[1]
2. 상세(1세대 가속기)
▶ Microsoft Azure MAIA(마이크로소프트 애저 마이아) 1세대 가속기(세부사항)
* 가속기 제품명 : Azure MAIA 100(애저 마이아 100)
* 가속기 제조공정 : 5nm(대만 TSMC)
* 가속기 트랜지스터 : 1,050억개
* 특정 기능 최적화 : Microsoft Azure의 LLM(대형 언어 모델) 교육 & 추론
* 커스텀 AI(인공지능) 가속기 & 서버 랙 제조방식 : '탄소 배출 & 폐기물' 제로 사명에 충족하고자 제작함
* 가속기 제품명 : Azure MAIA 100(애저 마이아 100)
* 가속기 제조공정 : 5nm(대만 TSMC)
* 가속기 트랜지스터 : 1,050억개
* 특정 기능 최적화 : Microsoft Azure의 LLM(대형 언어 모델) 교육 & 추론
* 커스텀 AI(인공지능) 가속기 & 서버 랙 제조방식 : '탄소 배출 & 폐기물' 제로 사명에 충족하고자 제작함
3. 상세[1세대 커스텀 서버(데이터센터) 랙]
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| Azure MAIA 100(커스텀 서버 랙) | Azure MAIA 100(커스텀 발열 냉각 패드) |
▶ Microsoft Azure MAIA(마이크로소프트 애저 마이아) 가속기의 세부사항
* 발열 프로파일과 일치하고자 사이드킥 방식 냉각 장치를 설계
* 서버 랙 수준의 '폐쇄 루프 액체 냉각 시스템'을 추가
* 기존 데이터센터 & 인프라스트럭쳐 환경에서도 구축 배치가 가능
* 발열 프로파일과 일치하고자 사이드킥 방식 냉각 장치를 설계
* 서버 랙 수준의 '폐쇄 루프 액체 냉각 시스템'을 추가
* 기존 데이터센터 & 인프라스트럭쳐 환경에서도 구축 배치가 가능
4. 상세(2세대 가속기)
▶ Microsoft Azure MAIA(마이크로소프트 애저 마이아) 2세대 가속기의 세부사항
* 제품명 : 마이크로소프트 'Azure MAIA(애저 마이아) 200'
* 설계 특화 : '저정밀 연산 모델'에 특화 설계
* 전력 소모량(TDP) : 750W[SoC(통합 반도체) TDP 범위 내외]
* 정밀도 성능 : FP4(10 PFLOPS), FP8(5 PFLOPS)
* 제조공정 : 3nm, 대만 TSMC
* 탑재 트랜지스터 : 1,400억개 이상
* 텐서 코어[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : FP8, FP4
* 메모리[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : HBM3e[용량(216GB), 대역폭(7TB/s)], SRAM[272MB(일체형)]
* 메모리 설계[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : 메모리 서브 시스템[재설계(병목 현상 해결)], 탑재 시스템[데이터 타입(저정밀), 특수 엔진(DMA), 고대역폭 데이터 전송 특화 기반(특수 NoC 패브릭) → 토큰 처리량 향상]
* 특화 엔진[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : '대규모 모델' 특화 데이터 엔진(고속 처리, 효율성 전달)
* 타사 성능 비교[2] : 구글(우수함)[3], 아마존(3배 성능)[4]
* 가성비 비교(커스텀 AI 가속기) : 보유한 신규 H/W 대비 30% 성능이 향상됨[5]
* 제품명 : 마이크로소프트 'Azure MAIA(애저 마이아) 200'
* 설계 특화 : '저정밀 연산 모델'에 특화 설계
* 전력 소모량(TDP) : 750W[SoC(통합 반도체) TDP 범위 내외]
* 정밀도 성능 : FP4(10 PFLOPS), FP8(5 PFLOPS)
* 제조공정 : 3nm, 대만 TSMC
* 탑재 트랜지스터 : 1,400억개 이상
* 텐서 코어[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : FP8, FP4
* 메모리[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : HBM3e[용량(216GB), 대역폭(7TB/s)], SRAM[272MB(일체형)]
* 메모리 설계[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : 메모리 서브 시스템[재설계(병목 현상 해결)], 탑재 시스템[데이터 타입(저정밀), 특수 엔진(DMA), 고대역폭 데이터 전송 특화 기반(특수 NoC 패브릭) → 토큰 처리량 향상]
* 특화 엔진[커스텀 AI(인공지능) 가속기] : '대규모 모델' 특화 데이터 엔진(고속 처리, 효율성 전달)
* 타사 성능 비교[2] : 구글(우수함)[3], 아마존(3배 성능)[4]
* 가성비 비교(커스텀 AI 가속기) : 보유한 신규 H/W 대비 30% 성능이 향상됨[5]
5. 상세[2세대 커스텀 서버(데이터센터) 랙]
| Azure MAIA 200 가속기 세부영상 | Azure MAIA 200 가속기 소개 영상 |
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| Azure MAIA 200(커스텀 서버 블레이드) | Azure MAIA 200(커스텀 서버 랙) |
* 확장형 네트워크 설계[2계층 도입(표준 이더넷 기반)] : 시스템 수준 기반으로 설계함[커스텀 전송 계층, 긴밀히 통합된 NIC(독점 패브릭에 무의존)]
* 가속기 대역폭 : 스케일 확장 대역폭[양방향 전용(최대 2.8TB/s)], 예측 가능성 기능[고성능 집단 운영(최대 클러스터 : 6,144개)]
* 가속기 중앙 탑재(커스텀 서버 랙 트레이) : 4개 가속기 탑재[6]], 고대역폭 통신 연결(다이렉트 스위치 없는 링크)
* 가속기 부속 탑재[서버 랙(트레이)] : 특화 전송 프로토콜[Azure MAIA 전송 프로토콜(AI 기반)], 통합 패브릭 지원[프로그래밍(단순형), 워크로드(유연성)] → 클라우드 규모에서 성능 및 비용 유지가 가능함
* 커스텀 반도체[초기 단계(정교한 설계 특화)] : LLM(대규모 언어 모델) 계산, 통신 패턴 모델링(고충실도)
* 서버(데이터센터) 특화 설계(검증) : 고속 기반 가용성에 특화하여 설계함[백엔드 네트워크, 2세대 폐쇄형 장비(순환식 수랭 교환기)
* 'AI(인공지능)' 워크로드 극대화 : 제어 평면과의 통합(네이티브 기반) ☞ '반도체 + 서버(랙)' 전체의 특수 관리 기능 제공(보안, 텔레메트리, 진단)
* 마이크로소프트 애저(클라우드) : 이기종 'AI(인공지능)' 인프라스트럭쳐의 일부로 설계함
* ※ 커스텀 반도체 개발 프로그램[마이크로소프트(핵심 원칙)] : '종단 간 시스템'의 다량 검증
* 가속기 대역폭 : 스케일 확장 대역폭[양방향 전용(최대 2.8TB/s)], 예측 가능성 기능[고성능 집단 운영(최대 클러스터 : 6,144개)]
* 가속기 중앙 탑재(커스텀 서버 랙 트레이) : 4개 가속기 탑재[6]], 고대역폭 통신 연결(다이렉트 스위치 없는 링크)
* 가속기 부속 탑재[서버 랙(트레이)] : 특화 전송 프로토콜[Azure MAIA 전송 프로토콜(AI 기반)], 통합 패브릭 지원[프로그래밍(단순형), 워크로드(유연성)] → 클라우드 규모에서 성능 및 비용 유지가 가능함
* 커스텀 반도체[초기 단계(정교한 설계 특화)] : LLM(대규모 언어 모델) 계산, 통신 패턴 모델링(고충실도)
* 서버(데이터센터) 특화 설계(검증) : 고속 기반 가용성에 특화하여 설계함[백엔드 네트워크, 2세대 폐쇄형 장비(순환식 수랭 교환기)
* 'AI(인공지능)' 워크로드 극대화 : 제어 평면과의 통합(네이티브 기반) ☞ '반도체 + 서버(랙)' 전체의 특수 관리 기능 제공(보안, 텔레메트리, 진단)
* 마이크로소프트 애저(클라우드) : 이기종 'AI(인공지능)' 인프라스트럭쳐의 일부로 설계함
* ※ 커스텀 반도체 개발 프로그램[마이크로소프트(핵심 원칙)] : '종단 간 시스템'의 다량 검증