{"id":60730,"date":"2026-10-15T12:00:00","date_gmt":"2026-10-15T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/?p=60730"},"modified":"2026-10-15T12:31:41","modified_gmt":"2026-10-15T15:31:41","slug":"azure-maia-300","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/tecnologia-e-inovacoes\/azure-maia-300\/","title":{"rendered":"Microsoft apresenta Azure Maia 300 para acelerar infer\u00eancia de IA na nuvem"},"content":{"rendered":"
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Cada rack do Maia 300 re\u00fane 96 aceleradores em 167 kW, configura\u00e7\u00e3o que dobra a densidade oferecida pela gera\u00e7\u00e3o anterior da plataforma.<\/h3>\n\n\n\n

A Microsoft apresentou o Azure Maia 300, terceira gera\u00e7\u00e3o de seu acelerador dedicado \u00e0 intelig\u00eancia artificial, com foco na execu\u00e7\u00e3o de grandes modelos de linguagem e agentes em ambientes de nuvem. O projeto busca elevar a quantidade de tokens processados dentro dos mesmos limites de energia e custo, justamente quando contextos extensos e tarefas de racioc\u00ednio exigem infraestrutura cada vez mais robusta.<\/p>\n\n\n\n

Maia 300 mira cargas mais complexas<\/h2>\n\n\n\n

A nova gera\u00e7\u00e3o foi desenvolvida para opera\u00e7\u00f5es que combinam contextos longos, uso de ferramentas, racioc\u00ednio intensivo e etapas de decodifica\u00e7\u00e3o com elevada exig\u00eancia computacional. <\/p>\n\n\n\n

Essas caracter\u00edsticas aumentam a necessidade de mem\u00f3ria dispon\u00edvel e tornam a movimenta\u00e7\u00e3o eficiente de dados um fator decisivo para o desempenho de aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

A Microsoft afirma que o Maia 300 pode entregar at\u00e9 sete vezes mais throughput de tokens na escala de rack do que o Maia 200. <\/p>\n\n\n\n

A empresa tamb\u00e9m aponta um ganho superior a 2,5 vezes no desempenho por watt, indicador diretamente relacionado \u00e0 efici\u00eancia energ\u00e9tica da infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n

Essa estrat\u00e9gia procura reduzir o custo associado \u00e0 infer\u00eancia, etapa na qual modelos j\u00e1 treinados recebem solicita\u00e7\u00f5es e produzem respostas para usu\u00e1rios ou sistemas automatizados. <\/p>\n\n\n\n

Quanto maior a quantidade de sess\u00f5es simult\u00e2neas e de informa\u00e7\u00f5es analisadas por cada solicita\u00e7\u00e3o, maior se torna a press\u00e3o sobre mem\u00f3ria, processamento e consumo el\u00e9trico.<\/p>\n\n\n\n

Mem\u00f3ria ganha papel central na arquitetura<\/h2>\n\n\n\n

Cada acelerador possui 288 GB de mem\u00f3ria HBM4 e largura de banda de 18 TB por segundo, recursos destinados a acelerar o acesso \u00e0s informa\u00e7\u00f5es utilizadas durante a infer\u00eancia. <\/p>\n\n\n\n

Frente ao Maia 200, a largura de banda cresceu 2,5 vezes, enquanto a capacidade total de mem\u00f3ria apresentou expans\u00e3o de 33%.<\/p>\n\n\n\n

O chip adota uma estrutura com m\u00faltiplos chiplets e mem\u00f3ria NUMA, na qual diferentes componentes conseguem acessar dados localizados mais pr\u00f3ximos de suas respectivas unidades de processamento. <\/p>\n\n\n\n

Essa organiza\u00e7\u00e3o reduz parte da energia consumida na transfer\u00eancia de informa\u00e7\u00f5es dentro do acelerador, aspecto relevante em opera\u00e7\u00f5es que movimentam grandes volumes de dados continuamente.<\/p>\n\n\n\n

A arquitetura tamb\u00e9m aceita formatos num\u00e9ricos de baixa precis\u00e3o, inclusive representa\u00e7\u00f5es inferiores a tr\u00eas bits, o que diminui a quantidade de informa\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria em determinadas opera\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n

Com menos dados para transportar e armazenar, a infraestrutura pode acomodar modelos maiores, contextos mais extensos e maior n\u00famero de sess\u00f5es dentro de um mesmo or\u00e7amento energ\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n

Racks dobram densidade da gera\u00e7\u00e3o anterior<\/h2>\n\n\n\n

A estrutura criada pela Microsoft re\u00fane 96 aceleradores em cada rack de 167 kW, com densidade equivalente ao dobro daquela dispon\u00edvel na gera\u00e7\u00e3o anterior. <\/p>\n\n\n\n

Processamento, mem\u00f3ria, armazenamento e sistemas t\u00e9rmicos ocupam uma configura\u00e7\u00e3o integrada, concebida para aumentar a capacidade computacional sem exigir crescimento proporcional do espa\u00e7o f\u00edsico.<\/p>\n\n\n\n

Em instala\u00e7\u00f5es maiores, diversos racks podem formar um superpod com at\u00e9 12.288 aceleradores conectados por uma rede Ethernet distribu\u00edda em duas camadas. <\/p>\n\n\n\n

Essa infraestrutura permite comunica\u00e7\u00e3o direta entre diferentes unidades e oferece flexibilidade para redistribuir cargas caso algum acelerador deixe de permanecer dispon\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

A mesma rede permite separar etapas de pr\u00e9-preenchimento e decodifica\u00e7\u00e3o entre diferentes recursos computacionais, conforme as caracter\u00edsticas de cada carga de infer\u00eancia. <\/p>\n\n\n\n

Essa divis\u00e3o oferece maior controle sobre a capacidade empregada em tarefas que apresentam necessidades distintas de mem\u00f3ria, processamento ou comunica\u00e7\u00e3o entre aceleradores.<\/p>\n\n\n\n

O controle t\u00e9rmico combina refrigera\u00e7\u00e3o l\u00edquida e circula\u00e7\u00e3o de ar, com o sistema l\u00edquido respons\u00e1vel por retirar mais de 80% da carga t\u00e9rmica produzida pelo rack. <\/p>\n\n\n\n

A plataforma tamb\u00e9m utiliza telemetria para ajustar consumo de energia e distribui\u00e7\u00e3o das cargas conforme as condi\u00e7\u00f5es observadas dentro da infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n

Com o Maia 300, a Microsoft procura tratar chip, software, rede, rack e data center como partes de uma mesma plataforma destinada \u00e0 infer\u00eancia de intelig\u00eancia artificial. <\/p>\n\n\n\n

O objetivo \u00e9 ampliar a quantidade de processamento dispon\u00edvel para modelos e agentes sem elevar custos e consumo el\u00e9trico na mesma propor\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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