Microsoft는 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이기 위해 맞춤형 네트워크 하드웨어를 개발하고 있습니다.

Microsoft는 다음을 통해 AI 하드웨어의 독립성과 잠재적인 성능 향상을 향해 전진하고 있습니다. Maia AI 서버 칩용으로 특별히 설계된 새로운 네트워크 카드 개발. 이러한 움직임은 Maia의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 칩 설계자 NVIDIA에 대한 회사의 의존도를 줄이고, 누가 시장에서 대단한 일을 하고 있나요?, 궁극적으로 향상된 Azure 클라우드 경험에 기여합니다.

네트워킹 거대 기업인 Juniper Networks의 공동 창업자인 Pradeep Sindhu가 주도한 프로젝트는 종종 GPU와 쌍을 이루는 NVIDIA의 ConnectX-7 카드와 유사한 솔루션을 만드는 것을 목표로 합니다. 개발 일정은 1년을 초과할 것으로 예상되지만 성공적인 구현은 Microsoft가 막대한 투자를 하고 있으며 잠재적으로 OpenAI에 큰 도움이 될 수 있습니다. 특히 Azure Boost의 기능과 결합하면 Microsoft Azure의 기능이 향상됩니다..

가능성 OpenAI의 이점에는 Microsoft 서버의 대규모 언어 모델에 대한 교육 시간 및 비용 절감이 포함됩니다. 이는 OpenAI 기술을 다양한 제품에 통합하려는 Microsoft의 광범위한 전략과 일치합니다. 새로 출시된 Sora 모델이 Copilot에 등장합니다, 경쟁이 치열한 AI 소프트웨어 시장에서 입지를 확고히 하고 잠재적으로 Azure에서 더욱 강력하고 효율적인 AI 서비스를 제공하며 Azure Boost로 더욱 증폭됩니다..

작년에, 데이터 처리 장치(DPU) 전문 기업인 Fungible이 공식적으로 Microsoft의 일부가 되었습니다. 이번 인수를 통해 Microsoft의 데이터 센터 인프라 노력이 더욱 강화될 것으로 예상됩니다. Fungible에서 얻은 전문 지식과 기술은 새로운 네트워크 카드 개발에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.

쉽게 말하면 마이크로소프트는 마이아(Maia)라는 자체 AI 칩용 특수 네트워크 카드를 구축하고 있다. 이를 통해 Maia의 속도가 빨라지고 Microsoft가 부품에 대해 NVIDIA에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 이는 또한 OpenAI라는 회사가 Microsoft의 클라우드 서비스인 Azure에서 AI 모델을 더 빠르고 저렴하게 교육하는 데 도움이 될 수 있습니다.

맞춤형 네트워크 카드 개발에 대한 Microsoft의 진출은 AI 하드웨어에서 더욱 자급자족하려는 야망을 의미합니다. 이 프로젝트의 성공은 잠재적으로 Microsoft와 NVIDIA 간의 경쟁 환경을 재편할 수 있으며, 이는 전체 AI 산업에 영향을 미치고 잠재적으로 더욱 강력하고 경쟁력 있는 Azure 플랫폼으로 이어질 수 있습니다.

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