Microsoft quer reduzir dependência da NVIDIA em IA

Microsoft quer reduzir dependência da NVIDIA em IA

Quando falamos em inteligência artificial logo lembramos da OpenAI e o seu ChatGPT. No entanto, quem está juntando dinheiro a rodo com essa história de IA é a NVIDIA, já que a companhia é a principal fornecedora de GPUs especializadas em inteligência artificial. No entanto, a Microsoft quer reduzir a sua dependência dos produtos da NVIDIA.

A Gigante de Redmond anunciou o desenvolvimento de uma placa de rede própria, acompanhando o lançamento de uma CPU para datacenters com 128 núcleos e a GPU Maia 100 voltada para cargas de trabalho de inteligência artificial. Este movimento visa reduzir a dependência do hardware da NVIDIA e acelerar o desempenho de seus datacenters, de acordo com informações divulgadas pelo The Information. Esse esforço, se bem-sucedido, permitirá à empresa otimizar a infraestrutura do Azure e diversificar seu conjunto de tecnologias.

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Há cerca de um ano, a Microsoft comprou a Fungible, uma empresa que desenvolve unidades de processamento de dados (DPUs) e que era concorrente das divisões “Pensando” da AMD e “Mellanox” da Nvidia.

Isso indica que a Microsoft já possui as tecnologias de rede e a propriedade intelectual necessárias para criar equipamentos de rede de nível de datacenter, adequados para as demandas de largura de banda das cargas de trabalho de treinamento de IA.

Pradeep Sindhu, cofundador da Juniper Networks e fundador da Fungible, que possui grande experiência em equipamentos de rede, agora faz parte da Microsoft e lidera o desenvolvimento dos processadores de rede de datacenter da empresa.

Espera-se que a nova placa de rede melhore a performance e a eficiência dos servidores Azure da Microsoft, que atualmente utilizam CPUs da Intel e GPUs da NVIDIA, mas que no futuro também incluirão CPUs e GPUs próprios da Microsoft. O The Information informa que esse projeto é de grande importância para a Microsoft, razão pela qual Satya Nadella, líder da empresa, designou pessoalmente Sindhu para o projeto.

Como parte da nossa abordagem sistêmica para a infraestrutura do Azure, estamos focados em otimizar cada camada do nosso conjunto,” disse um porta-voz da Microsoft ao The Information. “Desenvolvemos rotineiramente novas tecnologias para atender às necessidades de nossos clientes, incluindo chips de rede.

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Equipamentos de rede de alto desempenho são fundamentais para datacenters, especialmente ao lidar com a abundância de dados necessários para o treinamento de IA por clientes como a OpenAI. Ao aliviar os congestionamentos de tráfego na rede, o novo componente do servidor poderá acelerar o desenvolvimento de modelos de IA, tornando o processo mais rápido e econômico.

A iniciativa da Microsoft está alinhada com a tendência da indústria em direção ao “silício personalizado”, uma vez que outros servidores na nuvem, incluindo a Amazon Web Services (AWS) e o Google, também estão desenvolvendo seus próprios processadores de IA, bem como equipamentos de rede para datacenters.

O lançamento dessa placa de rede específica da Microsoft poderá impactar as vendas de equipamentos de rede de servidores da NVIDIA, que se espera gerar mais de 10 bilhões de dólares anuais. Se for bem-sucedido, o hardware poderá melhorar significativamente a eficiência dos datacenters Azure em geral e o treinamento de modelos da OpenAI em particular, além de reduzir o tempo e os custos associados ao desenvolvimento de IA, afirma o relatório.

O desenvolvimento de chips próprios pode levar um tempo considerável para ser projetado e fabricado, o que significa que os resultados iniciais desse empreendimento ainda podem demorar alguns anos para serem vistos. A curto prazo, a Microsoft continuará dependendo de hardware de outros fornecedores, mas isso pode mudar nos próximos anos.

Fonte: The Information

Sobre o Autor

Cearense. 34 anos. Apaixonado por tecnologia e cultura. Trabalho como redator tech desde 2011. Já passei pelos maiores sites do país, como TechTudo e TudoCelular. E hoje cubro este fantástico mundo da tecnologia aqui para o HARDWARE.
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