Microsoft、カスタム DC チップの電気エンジニアを募集中 – The Register

カスタム シリコンがクラウドで果たす役割がますます大きくなるにつれ、Microsoft は自社製のデータセンター グレードのチップを設計する準備をますます公然と進めています。

Windows の巨人がサーバーや個人用デバイス向けに独自のプロセッサを開発しているということは長い間噂され、ささやかれてきました。 Google と Amazon も自社のクラウドに対して同様のことを行っており、Meta さえも独自の優れたチップを持っています。

ここで得られたのは、Microsoft が、他社のプロセッサを使用するのではなく、ワークロードを実行して高速化するためのカスタム コンポーネントを作成し、独自の特定の目的に合わせて独自のシリコンを設計しようとする意欲のさらなる証拠です。 そしてその証拠は、カスタム AI アクセラレーターを構築するプロジェクトを含む、さまざまなプロジェクトのエンジニアを募集する多数の新鮮な Microsoft Silicon 求人広告の形で現れています。

これは、レドモンドがチップ設計者向けに発表した以前の広告に続くものです。 これらの最新の求人情報は、同社の Azure クラウドに関連していると考えられています。

まさに今週掲載されたリストには、「ダイナミックなマイクロソフト人工知能システムオンチップシリコンチームで働く主任設計エンジニアを探しています」と書かれている。

同チームは「複雑で高性能な機能を極めて効率的に実行できる最先端のAI設計」に取り組んでいると言われている。 言い換えれば、OpenAI のテクノロジーファミリーに将来を託した Microsoft は、既製の GPU や関連アクセラレータよりも効率的にモデルを実行するためのチップを作りたいと考えているのです。

リストを見ると、Microsoft が経験豊富なエンジニアを求めていることは明らかです。 前述のポジションでは、業界で少なくとも 9 年の経験を持ち、高性能コンポーネントのロジック設計とマイクロアーキテクチャ作業を担当する電気エンジニアが求められます。 基本給は年間28万ドルに達します。

Microsoft のカスタム シリコンへの関心は、AI アクセラレータを超えて広がっています。 レドモンドのシリコン コンピューティング開発組織からの別の投稿では、プレシリコン ハードウェア検証チームで働く設計検証エンジニアを募集しています。 投稿によると、同チームはクラウドワークロード向けのSoC設計を検討しており、MicrosoftがAmazonのGravitonファミリーに沿ったカスタムプロセッサを検討していることを示唆している。

Microsoft はまた、Azure のハードウェア システムおよびインフラストラクチャ グループ内で、データ処理ユニット (DPU) に取り組むシリコン エンジニアとパッケージング設計エンジニアの求人も募集しています。

DPU (smartNIC またはインフラストラクチャ処理ユニットとも呼ばれます) は、セキュリティ、ネットワーキング、ストレージなどのさまざまな機能をホスト CPU コアからオフロードします。 Microsoft が 1 月に DPU ベンダー Fungible を買収したため、これはおそらく最も驚くべきリストではありません。

一方、後者の役職は、「さまざまなデータセンター製品セグメント」向けの「HPC シリコン設計向けの高度なパッケージング ソリューションの提供」を担当することになる。 これは、MicrosoftがAmazonの足跡をたどり、あらゆる種類のコンピューティングアプリケーション向けのカスタムシリコンを構築することを目指していることを示唆しています。

Microsoft のシリコンに関する野望の全容は明らかではなく、同社がチップセット エンジニアを雇用しているからといって、すぐにカスタム パーツが登場するとは限りません。 Microsoft の代表者が私たちに言えることは次のとおりです。

私たちは自社の能力への投資を継続し、幅広いチップ/エコシステムプロバイダーとのパートナーシップを育成および強化していきます。 私たちの目標は、システム全体のアプローチでお客様に豊富なソリューションを提供することです。

カスタムシリコンの追求には確かに利点があります。 カスタム チップは、仲介業者を排除するだけでなく、既製の部品よりも効率的な、ドメイン固有のアプリケーション向けのプロセッサを構築する機会も提供します。

アマゾン ウェブ サービスと Google Cloud は両方ともカスタム AI アクセラレータを開発しました。 Amazon には Trainium と Inferentia があり、Google の Tensor Processing Unit (TPU) は現在第 4 世代になっています。 それに比べ、Microsoft は主に、Nvidia、AMD、Intel などのチップメーカーの既製ハードウェアやカスタマイズされたハードウェアに依存しており、追いつくべきことがたくさんあることを意味します。

しかし、ここ数四半期、半導体エコシステムの大部分で大量の人員削減が発生しており、これはマイクロソフトにとって人材プールの不足を埋める機会となる可能性がある。 ®

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