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微軟計劃在2027年推出性能介于Braga和Braga-R之間的Maia280芯片。
據(jù)報道，微軟正在調(diào)整其內(nèi)部開發(fā)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(zhuǎn)而專注務實設計，以期克服導致開發(fā)延遲的問題。
原定于2025年發(fā)布的Maia200芯片已被推遲至2026年。而這一延遲產(chǎn)生了連鎖反應，導致后續(xù)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(jīng)歷延誤之后，可能會出現(xiàn)“發(fā)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“Maia280”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(chǎn)品高出30%。
有評論稱，微軟此次戰(zhàn)略調(diào)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(fā)周期，微軟希望更平穩(wěn)地推進項目，最終目標是減少對英偉達每年數(shù)十億美元芯片采購的依賴。
AI芯片難產(chǎn)原因：技術難度大
根據(jù)此前消息，微軟正秘密研發(fā)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(shù)據(jù)中心，三款芯片均為推理場景設計。
據(jù)了解，微軟Braga-R和Clea芯片“難產(chǎn)”的原因在于這兩款芯片均為全新設計，開發(fā)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Maia280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(xié)同工作。
最初代號為Braga-R的芯片，現(xiàn)在將被命名為Maia400，預計于2028年投入量產(chǎn)。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(xiàn)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(chǎn)量，最終目標是年產(chǎn)數(shù)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(fā)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(wěn)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(lián)手：用AI重構芯片設計
芯片設計能否“減負”呢？據(jù)報道，新思科技領先的AI驅(qū)動設計解決方案與微軟MicrosoftDiscovery結(jié)合，重構芯片設計工作流程。
2023年末，新思科技推出了Synopsys.aiCopilot。這一GenAI芯片設計功能由AzureOpenAI服務與AzureAI基礎結(jié)構提供支持，并整合了新思科技領先的AI驅(qū)動電子設計自動化（EDA）工作流程。其目標是提升半導體開發(fā)效率，同時填補預計到2030年半導體行業(yè)15-30%的勞動力缺口。
微軟利用Synopsys.aiCopilot的創(chuàng)造性功能，實現(xiàn)了形式化驗證流程的自動化。過去，該環(huán)節(jié)一直是芯片設計領域較為專業(yè)且耗時的環(huán)節(jié)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(tǒng)Verilog斷言（SVA）、輔助邏輯、TCL腳本、屬性和綁定文件。
業(yè)內(nèi)專家指出，該技術在多數(shù)屬性上實現(xiàn)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(fā)者能夠減少語法調(diào)試時間，將更多精力投入到設計驗證中。
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