使用场景

在Azure平台上部署深度学习模型，利用Maia 100的高带宽和低延迟特性，实现快速训练和推理。

使用Maia SDK将现有的PyTorch或Triton模型迁移到Maia 100上，享受更高的性能和更低的延迟。

开发自定义内核，利用Maia 100的硬件可选性和灵活性，优化特定AI工作负载的性能。

产品特色

采用TSMC N5工艺和COWOS-S互连技术，提供高带宽和大容量。

支持高达700W的TDP，以500W运行，实现高效能效比。

集成高速张量单元和向量处理器，支持多种数据类型。

具备DMA引擎和硬件信号量，支持不同张量切分方案和异步编程。

支持以太网互连，提供超高速的all-gather和all-to-all带宽。

Maia SDK支持快速部署PyTorch和Triton模型，提供双编程模型。

使用教程

步骤1: 在Azure平台上创建Maia 100实例。

步骤2: 使用Maia SDK将PyTorch或Triton模型迁移到Maia 100上。

步骤3: 利用Maia SDK提供的工具进行模型调试和性能调优。

步骤4: 通过Maia SDK的编译器，将模型编译为Maia 100可执行的格式。

步骤5: 在Maia 100上运行编译后的模型，监控性能和资源使用情况。

步骤6: 根据需要调整模型参数和硬件配置，优化模型性能。