ARCHITECTURE / 2015—2026
AI 基础设施研究文库
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Microsoft AI 基础设施架构演进

2015-2026 | 2026-09-28

01 范围与架构主线

本报告沿微软自研云端芯片,从 FPGA 时代追踪至 Cobalt CPU、Maia 加速器及 Azure Boost 基础设施卸载,覆盖 2015 年至 2026 年 9 月 28 日,并以 2014 年 Catapult 为基线。Azure 中的 AMD、Intel 和 NVIDIA 系统提供部署背景,不改称微软芯片。Xbox 与客户端设备不作深入覆盖。内部生产部署、客户预览与公共虚拟机正式商用分别记录。

贯穿各代的是对数据搬移的显式控制。Catapult 把服务放入可重构网络路径;Maia 暴露分层暂存器、DMA 和同步机制;Boost 把基础设施工作从主机 CPU 卸载。Cobalt 提供通用执行平面。这些互补机器具有不同编程契约,整体价值取决于服务层面的资源隔离与利用率,而非最大的加速器 FLOPS 数字。

02 FPGA 基础:Catapult 与 Brainwave

ISCA 2014 的 Catapult 论文是时期之前的基线,使用分布式 FPGA 加速 Bing 排序。MICRO 2016 的可配置云工作,把重点移向与网络集成的数据中心级可重构网络。ISCA 2018 披露的 Brainwave 把实时神经网络推理映射到 FPGA。该演进的重要之处是:加速器成为服务和网络资源,而不只是挂在一个应用进程旁的外设。

可重构性允许运营方随协议和模型变化迁移功能,但相比专用逻辑会付出面积与能耗成本。后续 ASIC 可以固化稳定操作,同时保留可编程控制。这是架构思路的延续,不证明 Maia 复用某个 Catapult RTL 模块,也不意味着每一代 Boost 都是 FPGA。研究原型、生产基础设施与公共虚拟机产品在时间线上分别处理。

03 Cobalt:通用云计算

Cobalt 100 以 128 个 Neoverse N2 核心建立微软自有 Arm 服务器 CPU 产品线,其虚拟机于 2024 年 10 月正式商用。有效比较应匹配虚拟机配置及服务负载,包括内存、存储和网络限制;处理器核心数本身不能描述客户可见的机器。

Cobalt 200 转向 Neoverse CSS V3 和小芯片实现。微软披露 132 个启用核心、每核 3 MB L2 及 192 MB 共享系统缓存。2026 年 6 月的虚拟机里程碑为早期访问预览,虚拟机规格最高 128 vCPU。132 个物理启用核心与 128 个客户 vCPU 的区别应保留。更大缓存针对数据送至核心的成本,厂商公布的服务收益不代表通用 IPC 倍增。

CPU 代际

代际/参考 SKU 代号 正式商用 状态 核心微架构 核心/线程 各裸片工艺 裸片/封装 每核 L2 L3/共享域 内存:通道;速率;GB/s 插槽/互联 PCIe/CXL TDP 向量/矩阵 ISA
Cobalt 100 n/d 2024-10 已商用/可获取 Neoverse N2 128 / 128 n/d n/d n/d n/d DDR5; 通道/速率 n/d n/d n/d n/d Armv9
Cobalt 200 n/d 2026-06 预览 早期访问预览 Neoverse CSS V3 132 / 132 3 nm 小芯片;数量 n/d 3 MB 192 MB / SoC n/d n/d n/d n/d Armv9

04 Maia 100:建立软件定义机器

Hot Chips 2024 补上最初发布所缺的实现细节:约 820 mm² 的 N5 裸片、CoWoS-S 封装、64 GB HBM2e、1.8 TB/s 带宽,以及约 500 MB 本地 SRAM。十六个集群各含四个计算块,分别提供张量、向量、数据搬移与控制功能。幻灯片规格区分 700 W 设计目标与 500 W 配置功耗,两者不能作为可互换工作点。

编译器使用信号量协调异步引擎。Triton 提供较高层路径,Maia API 则显式暴露放置与调度。这以自动缓存管理换取对复用和重叠执行的控制。良好调度可以融合逐元素运算、矩阵计算和通信;不良调度则可能让大规模张量引擎在峰值算力充裕时仍然停顿。幻灯片中的六位、九位张量格式不能改称 FP4 和 FP8。

05 Maia 200:数据流延伸至网络

2026 年技术论文将 Maia 200 描述为软件定义数据流系统,而不是外接网卡的矩阵引擎。单片 3 nm 计算裸片配六堆栈 HBM3e,容量 216 GB、带宽 7 TB/s。四个集群各含九或十个计算块。分离的数据与控制网络、专用 SRAM、DMA 和同步引擎,让软件描述数据何时就绪及其目标位置。公布峰值为 FP4 10,145 TFLOP/s、FP8 5,072 TFLOP/s,TDP 为 750 W。

二十八个集成 400 Gb/s 控制器提供每方向 1.4 TB/s。二十个端口连接固定链路,八个端口接入四个交换平面。论文描述的部署设计点为 6,144 芯片,外部网络存在超额订阅,并非 6,144 芯片全互联内存域。ATLv2 提供传输、加密、选择性重传与拥塞控制。远端 SRAM 访问使用显式发送/接收及同步,不是 CPU 式透明缓存一致性。

架构解读:把通信纳入数据流契约,可以降低启动与主机接口开销,但也把调度责任交给编译器及运行时。实际检验是计算、存储流量与集合通信能否在真实模型形状下重叠。更多低精度算术提高了保持计算受限所需的复用程度,并未消除 HBM 或网络上限。

加速器代际

产品 架构 商用/里程碑 状态 工艺 裸片/封装 计算单元 稠密 BF16 稠密 FP8 稠密 FP6/FP4 FP64 向量/矩阵 内存:类型;堆栈;GB;TB/s 末级缓存/SRAM 纵向扩展:链路;单向 GB/s;域 主机连接 功耗/散热 形态
Maia 100 软件定义数据流 2023 发布; HC2024 历史已商用 TSMC N5 1 逻辑裸片; CoWoS-S 64 计算块 / 16 集群 800 TFLOP/s n/a; 9-bit: 1.5 POPS 6-bit: 3 POPS; FP4 n/d n/d HBM2e; 堆栈 n/d; 64 GB; 1.8 TB/s ~500 MB 12×400G; 600 GB/s 单向; 域 n/d PCIe5 ×8 (规格表) 700 W 设计/ 500 W 配置 Azure 模块
Maia 200 SDLA 2026 部署 已商用/可获取 3 nm 1 逻辑裸片; 75×75 mm package 4 集群; 9-10 计算块/集群 n/d 5072 TFLOP/s FP4: 10145 TFLOP/s n/d HBM3e; 6; 216 GB; 7 TB/s 272 MB 28×400G; 1400 GB/s 单向; topology-specific PCIe6 ×8 750 W; 液冷 Azure 模块

Maia 100 幻灯片框图包含较旧 PCIe 标注,而规格表写 PCIe5 ×8;本报告采用规格表,并保留该差异。Maia 200 论文对内存带宽同时出现 TB/s 与 TiB/s 表述;主要规格及厂商架构披露采用 7 TB/s,本报告据此计算。不根据 TDP 与峰值 FLOPS 推定实测应用效率。

06 Azure Boost、AI NIC 与安全

Azure Boost 是基础设施系统,Azure Boost DPU 是其演进中的芯片组件。2024 年 DPU 发布及 2026 年新一代 Boost 正式商用,描述将更多存储与网络功能固化到专用硬件。MANA 提供客户机可见网络接口。最高 400 Gb/s 是支持的平台/虚拟机上限,不证明每个虚拟机都获得该速率。Cerberus 提供硬件信任边界。

基础设施与集成 NIC

产品 商用/里程碑 状态 类别 端口×速率 SerDes 主机接口 可编程引擎 嵌入式 CPU 板载内存 传输/RDMA 拥塞控制 主要卸载 功耗
Azure Boost / DPU 2024 发布; 2026 系统正式商用 已商用/可获取 基础设施卸载 最高 400 Gb/s platform n/d n/d 专用卸载逻辑 n/d n/d MANA / RDMA n/d 网络;存储;虚拟化;信任 n/d
Maia 200 ANC 2026 已商用/可获取 集成 AI NIC 28×400 Gb/s n/d 片上 NoC DMA / ATLv2 n/a 共享芯片存储 ATLv2 / Ethernet Window-based; ECMP / entropy 远端存储;加密;重传 包含在 SoC TDP 内

互联层次

互联 年份/代际 通道速率 每链路通道 每链路单向 GB/s 每设备链路 拓扑 域规模 一致性/语义
Maia100 Ethernet 2024 400 Gb/s 端口 n/d 50 12 直连+交换 n/d 显式传输
Maia200 固定 链路 2026 400 Gb/s 端口 n/d 50 20 托盘固定链路 4 芯片/tray 显式 SDLA 传输
Maia200 交换式 链路 2026 400 Gb/s 端口 n/d 50 8 4 planes; 2 tiers 6144 设计点 显式传输;非一致性

07 系统与编程栈

2015-2018 系统角色

flowchart TD
  cpu["External host CPU"]
  gpu["Catapult / Brainwave FPGA"]
  mem["本地/附加内存"]
  sw["编译器/运行时"]
  net["Datacenter 网络"]
  off["基础设施卸载"]
  cpu ---|"主机控制"| gpu
  gpu ---|"数据"| mem
  gpu ---|"通信"| net
  sw ---|"调度"| net

功能关系图;不意味着每台 Maia 主机均采用 Cobalt。

2024-2026 系统角色

flowchart TD
  cpu["Cobalt / external host"]
  gpu["Maia100 / Maia200"]
  mem["本地/附加内存"]
  sw["编译器/运行时"]
  net["ANC / Ethernet 网络"]
  off["基础设施卸载"]
  cpu ---|"主机控制"| gpu
  gpu ---|"数据"| mem
  gpu ---|"通信"| net
  sw ---|"调度"| net

功能关系图;不意味着每台 Maia 主机均采用 Cobalt。

系统范围

平台 年份/里程碑 CPU/加速器数量 纵向扩展域 每加速器横向带宽 机架功耗 散热
Maia100 Azure 2023-2024 n/d 依拓扑 n/d n/d 液冷
Maia200 部署 design 2026 4 芯片/tray; 最高 6144 固定链路+交换平面 8×400G = 400 GB/s 标称 n/d 液冷
Cobalt200 VMs 2026 预览 最高 128 vCPUs n/a VM-specific n/d n/d

软件契约

层 组件 功能 边界
主机 Arm Linux / Azure VMs 通用服务 VM 限额不同于 SoC
加速器 PyTorch / Triton / Maia API 图、算子、放置 编译器管理暂存器
通信 Maia collectives / ATLv2 集合通信与传输 显式远端数据搬移
基础设施 MANA / Boost / Cerberus 网络、存储、信任 平台与客户机驱动

08 归一化平衡与趋势

推导指标

指标 计算 含义
Cobalt200 L3/核心 192/132 = 1.455 MB 共享容量/启用核心
Maia100 HBM/BF16 1.8e12/800e12 = 0.00225 B/FLOP 稠密峰值平衡
Maia100 容量/BF16 64e9/800e12 = 8.0e-5 B·s/FLOP 容量除以峰值
Maia200 HBM/FP8 7e12/5072e12 = 0.00138 B/FLOP 与上行格式不同
Maia200 容量/FP8 216e9/5072e12 = 4.26e-5 B·s/FLOP 每芯片;十进制字节
Maia200 网络/HBM 1.4/7 = 0.20 全部端口单向;并非全为外部链路
Maia200 FP8/TDP 5072/750 = 6.763 TFLOP/s/W 峰值/TDP 代理量;非实测效率
Cobalt DDR 带宽/核心 n/d 缺匹配内存控制器数据

Maia 换代使 HBM 容量增加至 3.375 倍、带宽增至 3.89 倍,集成网络总带宽增至 2.33 倍。同时数值格式与片上存储组织也改变,因此单一算力增长比会掩盖重要差异。部署决策应测量真实批处理下的延迟、暂存器占用、通信重叠及故障恢复,以判断定制架构提升的是完整服务还是仅某个算子。

09 会议与产品索引

一手披露映射

会议/活动 年份 论文/演讲/披露 报告人/作者 产品 证据类型 来源
ISCA 2014 Catapult Putnam et al. FPGA infrastructure 时期前研究基线 C04
MICRO 2016 A 可配置 Cloud Microsoft 研究 Catapult 架构/部署 P03
ISCA 2018 Brainwave Microsoft 研究 FPGA inference 架构论文 C05
Hot Chips 2024 Inside Maia100 Sherry Xu; Chandru Ramakrishnan Maia100 完整技术幻灯片 C06
Hot Chips 2026 Maia200 Microsoft Maia200 议程与配套技术论文 C03 C01
Ignite / Build 2023-2026 Cobalt / Maia / Boost Microsoft 云端产品组合 发布与可用性 E03 E02 E05 E06

ISCA 与 MICRO 建立 FPGA 谱系,Hot Chips 提供 Maia 的模块及实现视图。ISSCC2026 论文 17.4 增加了 Maia 实现披露;官方议程未注明代际后缀。本版未建立 Cobalt/Maia 对应的产品级 HPCA 或 ASPLOS 论文。会议议程证明演讲存在;本文详细规格来自幻灯片、技术论文及产品文档。主要缺口是完整 Cobalt 内存/PCIe 规格、匹配的 Maia 工作点及 SKU 级 Boost 实现细节。

ISSCC 实现披露

会议/活动 年份 论文/演讲/披露 报告人/作者 产品 证据类型 来源
ISSCC 2026 17.4 MAIA: A Reticle-Scale AI Accelerator S. Xu et al. Maia; generation suffix not in program 官方议程/已发表论文记录;未获取完整文集 C07

ISSCC 记录在 Hot Chips 架构链之外,建立电路/实现披露入口。由于本次未获取完整文集,不能仅根据题目把未披露时钟、电压调节器或 SRAM 电路细节分配给 Maia100 或 Maia200。完整 Hot Chips 幻灯片与 Maia200 技术论文仍是定量实现依据。

10 命名对照

产品与角色

名称 角色 需区分
Cobalt 通用主机 CPU Maia
Maia / ANC AI 加速器/集成网络控制器 Boost DPU
Azure Boost 含专用硬件的基础设施系统 单一固定芯片代际
MANA 微软 Azure 网络适配器 Maia 后端网络

来源映射

01 范围与架构主线 — C01, C04, C06, E02, E03, P03, P04

02 FPGA 基础:Catapult 与 Brainwave — C04, C05, E06, P03

03 Cobalt:通用云计算 — E02, E07, E08, P01

04 Maia 100:建立软件定义机器 — C06

05 Maia 200:数据流延伸至网络 — C01, C06, P02

06 Azure Boost、AI NIC 与安全 — C01, C06, E05, E06, P04

07 系统与编程栈 — C01, C06, E02, E06, E07, P04

08 归一化平衡与趋势 — C01, C06, P01

09 会议与产品索引 — C01, C03, C04, C05, C06, C07, E02, E03, E05, E06, P01, P03, P04

10 命名对照 — C01, E02, E06, P04

参考资料

产品与技术文档

[P01] Cobalt200 architecture announcement. https://techcommunity.microsoft.com/blog/AzureInfrastructureBlog/announcing-cobalt-200-azure%E2%80%99s-next-cloud-native-cpu/4469807. 索引或可检索官方页面;产品细节同时参照对应技术文档。

[P02] Maia200 architecture deep dive. https://techcommunity.microsoft.com/blog/azureinfrastructureblog/deep-dive-into-the-maia-200-architecture/4489312/. 索引或可检索官方页面;产品细节同时参照对应技术文档。

[P03] Catapult publications and MICRO2016. https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-catapult/publications/. 官方索引或相关发布资料;完整文档未能下载。

[P04] Azure Boost overview. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-boost/overview. 一手资料;访问截止 2026-09-28

会议记录与实现披露

[C01] Maia200: A Software Defined Dataflow System, 2026. https://arxiv.org/pdf/2608.24664. 一手资料;访问截止 2026-09-28

[C03] Hot Chips2026 program, Maia200. https://hc2026.hotchips.org/program/conference/. 官方索引或相关发布资料;完整文档未能下载。

[C04] Catapult ISCA2014. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/Catapult_ISCA_2014.pdf. 官方索引或相关发布资料;完整文档未能下载。

[C05] Brainwave ISCA2018. https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/06/ISCA18-Brainwave-CameraReady.pdf. 官方索引或相关发布资料;完整文档未能下载。

[C06] Inside Maia100, Hot Chips2024 slides. https://hc2024.hotchips.org/assets/program/conference/day2/81_HC2024.Microsoft.Xu.Ramakrishnan.final.v2.pdf. 一手资料;访问截止 2026-09-28

[C07] ISSCC2026 advance program; 17.4 MAIA: A Reticle-Scale AI Accelerator. https://submissions.mirasmart.com/ISSCC2026/PDF/ISSCC2026AdvanceProgram.pdf. 官方会议议程或新闻资料;不是论文全文。

发布、生态与部署

[E02] Cobalt200 early access preview, June2026. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-azure-cobalt-200-vms-deliver-50-performance-improvement-fully-optimized-for-modern-agentic-ai-workloads/. 索引或可检索官方页面;产品细节同时参照对应技术文档。

[E03] Ignite2023 Cobalt Maia Boost. https://news.microsoft.com/source/features/ai/in-house-chips-silicon-to-service-to-meet-ai-demand/. 官方索引或相关发布资料;完整文档未能下载。

[E05] Azure Boost DPU, Ignite2024. https://techcommunity.microsoft.com/blog/azureinfrastructureblog/enhancing-infrastructure-efficiency-with-azure-boost-dpu/4298901. 索引或可检索官方页面;产品细节同时参照对应技术文档。

[E06] Next generation Azure Boost GA, 2026. https://techcommunity.microsoft.com/blog/azurecompute/announcing-the-general-availability-of-the-next-generation-of-azure-boost/4519136. 索引或可检索官方页面;产品细节同时参照对应技术文档。

[E07] Cobalt100 VM general availability, October2024. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-cobalt-100-based-virtual-machines-are-now-generally-available/. 索引或可检索官方页面;产品细节同时参照对应技术文档。

[E08] Arm earnings disclosure: Cobalt N2 and V3. https://investors.arm.com/static-files/941fd4cb-0027-4e81-9541-66dcd954a14a. 一手资料;访问截止 2026-09-28