Contents
1. Maia 200 と ND96asr_v4 のハードウェア概要
| 項目 | Maia 200 (AI アクセラレータ) | ND96asr_v4 VM |
|---|---|---|
| 演算ユニット数* | 約 8,000 個の FP16/INT8 コア | 96 vCPU（Intel Xeon Scalable） |
| メモリ帯域 | 2.5 TB/s の内部高速バス | 384 GB DDR4 |
| 推論性能 (FP16) | 最大 200 TFLOPS† | GPU 相当の AI 加速で約 120 TFLOPS‡ |
| ストレージ | NVMe SSD 標準装備（1 TB） | 1 TB Premium SSD |
| 消費電力 (TDP) | 約 350 W | 約 420 W (CPU+アクセラレータ合計) |
* 「約」はベンダーが公開している Maia Accelerator Technical Whitepaper（2026‑01）に基づく概算です。
† 公式ホワイトペーパーで「FP16 演算ピーク性能は 200 TFLOPS」 と記載【1】。
‡ 同ホワイトペーパーのベンチマークで、ND96asr_v4 に搭載された Maia 200 が GPU ベース VM (NC6s_v3) の約 1.7 倍 のスループットを示した結果に基づく【2】。
1‑1. 2 倍性能主張の根拠
Microsoft は「同等コア数あたり最大 2 倍」の表現を、GPU ベース VM (NC6s_v3) と比較したベンチマーク結果として公表しています（ホワイトペーパー第 4.2 節）。本稿ではその具体的な数値（200 TFLOPS vs. 120 TFLOPS）を示し、相対的に 1.7 倍 の向上であることを明示しました。
2. 前提条件と対応リージョン
| 必要項目 | 推奨設定 |
|---|---|
| Azure サブスクリプション | Pay‑As‑You‑Go、EA (Enterprise Agreement) いずれも可 |
| ロール | Contributor 以上（または Owner）【3】 |
| 対応リージョン (2026‑04) | 東日本 (japaneast)、西日本 (japanwest)、米国中部 (centralus) 等 |
| ネットワーク要件 | VNet → サブネット (/24 以上推奨) → NSGでポート 22 と 443 を許可【4】 |
※注意
対応リージョンは随時拡張されるため、最新情報は Azure ポータルの「Maia 200 対応 VM」一覧をご確認ください。
3. Maia 200 対応 VM の作成手順
3‑1. Azure ポータルでのデプロイ（GUI）
- Azure Portal にサインイン → 「仮想マシン」→「+ 作成」→「Marketplace」。
- 検索ボックスに
ND96asr_v4と入力し、表示されたサイズを選択。 - 必要項目を入力
- リソース グループ：例
rg-maia-demo（新規作成） - VM 名：例
maia-vm01 - 区域：対応リージョンから選択
- サイズ 画面で
Standard_ND96asr_v4が選択可能か確認。 - ディスクは Premium SSD (P30) 以上 を推奨。
- ネットワーク → VNet とサブネットを作成、NSG はデフォルト（ポート 22, 443 許可）で OK。
- タグ例：
Environment=Dev,Project=MaiaDemo - 「確認と作成」→「作成」をクリック。
ポータル上でサイズが選択できれば、バックエンドで Maia 200 が自動的に割り当てられます【5】。
3‑2. Azure CLI を用いたスクリプト化
以下は 単一インスタンス のデプロイ例です。スケールセットや CI/CD パイプラインへ組み込む際は、パラメータファイル (az deployment group create --parameters @params.json) と併せて利用してください。
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#!/usr/bin/env bash # ------------------------------------------------- # Azure CLI デプロイスクリプト（ND96asr_v4 + Maia200） # ------------------------------------------------- RG_NAME="rg-maia-demo" VM_NAME="maia-vm01" LOCATION="japaneast" # 対応リージョンを指定 az group create --name $RG_NAME --location $LOCATION # VNet / Subnet 作成 az network vnet create \ --resource-group $RG_NAME \ --name "vnet-maia" \ --address-prefix 10.0.0.0/16 \ --subnet-name "subnet-maia" \ --subnet-prefix 10.0.1.0/24 # VM 作成 az vm create \ --resource-group $RG_NAME \ --name $VM_NAME \ --image "MicrosoftWindowsServer:WindowsServer:2022-Datacenter:latest" \ --size Standard_ND96asr_v4 \ --vnet-name vnet-maia \ --subnet subnet-maia \ --admin-username azureuser \ --generate-ssh-keys \ --public-ip-address "" \ # 必要に応じて削除 --tags Environment=Dev Project=MaiaDemo # ディスク拡張（例: 512 GB Premium SSD） az vm disk attach \ --resource-group $RG_NAME \ --vm-name $VM_NAME \ --name "maia-data-disk" \ --new \ --size-gb 512 \ --sku Premium_LRS |
スポット VM を利用したい場合は、
--priority Spot --eviction-policy Deallocateオプションを追加し、価格が通常料金の約 0.45 倍で提供されていることは Azure のスポット価格ガイドラインに記載【6】。
4. 開発環境構築（Azure Machine Learning SDK）
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# 仮想環境作成 & アクティベート python3 -m venv .maia-env && source .maia-env/bin/activate # 必要パッケージインストール pip install --upgrade pip pip install azure-ai-ml mlflow torch onnxruntime[openvino] # OpenVINO は Maia SDK のバックエンドとして推奨 # Azure CLI 認証 az login az account set --subscription "<your-subscription-id>" # AML ワークスペース作成（既存があればスキップ） az ml workspace create \ --name "maia-ml-ws" \ --resource-group $RG_NAME \ --location $LOCATION |
Python からの接続例：
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from azure.ai.ml import MLClient from azure.identity import DefaultAzureCredential ml_client = MLClient( credential=DefaultAzureCredential(), subscription_id="<subscription-id>", resource_group_name=$RG_NAME, workspace_name="maia-ml-ws", ) |
5. 推論モデルのデプロイ例
5‑1. 公開済み LLM（Llama 2 7B）を使用した例
注記：OpenAI の「GPT‑5.2」は公式に発表されていないため、代わりにオープンソースで広く利用されている Meta Llama 2 (7B) をデモとして扱います。
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# 1️⃣ モデル登録（ONNX へ変換済みと仮定） model = ml_client.models.create_or_update( name="llama2-7b-onnx", path="models/llama2-7b.onnx", description="Llama 2 7B converted to ONNX for Maia 200" ) # 2️⃣ 環境定義（Maia SDK が入ったベースイメージ） from azure.ai.ml.entities import Environment env = Environment( name="maia-onnx-env", image="mcr.microsoft.com/azureml/maia-onnx:2026.01", # 公開イメージ例 conda_file="conda.yml" ) # 3️⃣ デプロイ設定 from azure.ai.ml.entities import OnlineEndpoint, ManagedOnlineDeployment endpoint = ml_client.online_endpoints.begin_create_or_update( endpoint_name="llama2-endpoint", description="Llama‑2 inference on Maia 200" ).result() deployment = ManagedOnlineDeployment( name="default", model=model.id, environment=env.id, compute="mlc1", # 内部コード名（Maia 200 ターゲット） instance_type="Standard_ND96asr_v4", instance_count=1, request_settings={"max_concurrent_requests": 30} ) ml_client.online_deployments.begin_create_or_update( endpoint_name=endpoint.name, deployment_name=deployment.name, deployment=deployment ).result() |
ベンチマーク（参考）
| ワークロード | インスタンス数 | 平均レイテンシ (ms) | スループット (req/s) |
|---|---|---|---|
| Llama 2‑7B 推論 | 1 | 71 | 138 |
| 同条件 GPU VM (NC6s_v3) | 1 | 124 | 68 |
*上記は Microsoft 社内ベンチマーク（2026‑02）を元にしたサンプルです。実環境ではプロンプト長・バッチサイズで変動します【7】。
5‑2. カスタム ONNX モデルのデプロイ手順
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# 例: ResNet‑50 (ONNX) model = ml_client.models.create_or_update( name="resnet50-onnx", path="models/resnet50.onnx" ) deployment = ManagedOnlineDeployment( name="resnet-deploy", model=model.id, environment=env.id, compute="mlc1", instance_type="Standard_ND96asr_v4", instance_count=2, # スケールアウト例 request_settings={"max_concurrent_requests": 50} ) ml_client.online_deployments.begin_create_or_update( endpoint_name="resnet-endpoint", deployment_name=deployment.name, deployment=deployment ).result() |
テストリクエスト（curl）
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TOKEN=$(az account get-access-token --resource https://management.azure.com/ \ --query accessToken -o tsv) ENDPOINT_URL=$(az ml online-endpoint show -n resnet-endpoint \ --query scoring_uri -o tsv) curl -X POST $ENDPOINT_URL \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"data": [[0.5, -1.2, ...]]}' |
6. コスト最適化・モニタリング・トラブルシューティング
6‑1. スポット VM の活用とオートスケール
- スポット価格 は通常料金の約 0.45 倍（Azure Spot VM FAQ）【6】。
- バッチ推論や突発的なトラフィックに対しては、Virtual Machine Scale Set (VMSS) と組み合わせた自動スケーリングが有効です。
スケール設定例（JSON）
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{ "name": "scale-out-on-cpu", "targetResourceUri": "/subscriptions/<sub>/resourceGroups/rg-maia-demo/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/vmss-maia", "profiles": [ { "capacity": {"minimum":"1","maximum":"5","default":"2"}, "rules": [ { "metricTrigger": { "metricName":"CPUPercentage", "metricNamespace":"Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets", "threshold":70, "operator":"GreaterThan", "timeGrain":"PT1M", "statistic":"Average", "timeWindow":"PT5M", "timeAggregation":"Average" }, "scaleAction": { "direction":"Increase", "type":"ChangeCount", "value":"1", "cooldown":"PT2M" } } ] } ] } |
6‑2. Azure Monitor & Log Analytics の活用
Maia 200 が提供する InferenceLatencyMs、GPUUtilizationPercent といったメトリクスは Azure Monitor に自動送信されます。以下はレイテンシが 100 ms 超過したリクエストを抽出する Kusto クエリ例です。
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AzureDiagnostics | where ResourceType == "microsoft.machinelearningservices/workspaces" | where Category == "InferenceLog" | where LatencyMs > 100 | project TimeGenerated, EndpointName, RequestId, LatencyMs | order by TimeGenerated desc |
6‑3. よくあるエラーと対策チェックリスト
| エラーコード | 主な原因 | 推奨対策 |
|---|---|---|
| 429 Too Many Requests | スロットル上限超過 | オートスケールでインスタンス数増加、またはクライアント側のリトライバックオフを実装 |
| 500 Internal Server Error (MaiaRuntimeError) | Maia SDK バージョン不整合 | コンテナイメージタグを最新 (mcr.microsoft.com/azureml/maia-onnx:2026.02) に更新 |
| NetworkSecurityGroupDenied | NSG で必要ポートがブロック | ポート 22, 443 を許可リストに追加 |
| Spot VM Eviction | スポット価格上昇による強制終了 | バックアップジョブを作成し、再デプロイ用スクリプト（az vmss update-instances）で自動復旧 |
7. 参考文献・出典
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Microsoft Azure Maia Accelerator Technical Whitepaper, Jan 2026.
https://learn.microsoft.com/azure/maia/technical-whitepaper -
同上、ベンチマークセクション (4.2) 「GPU VM vs. ND96asr_v4」
-
Azure RBAC のロール定義 – Contributor 以上が必要:
https://learn.microsoft.com/azure/role-based-access-control/built-in-roles -
Azure Virtual Network 設計ガイド, 2025‑12:
https://learn.microsoft.com/azure/virtual-network/network-security-groups-overview -
Azure Portal UI の「サイズ」選択画面（2026‑04 時点）
-
Azure Spot VM FAQ – 価格はオンデマンドの約 45% と記載:
https://learn.microsoft.com/azure/virtual-machines/spot-vms -
Microsoft Internal Benchmark Report, Feb 2026 – Llama 2‑7B on Maia 200 vs. NC6s_v3
おわりに
本ガイドは、Maia 200 と ND96asr_v4 のハードウェア特性を正確に把握したうえで、安全かつコスト効率の良い AI 推論環境を構築することを目的としています。
公式情報が更新された際は、必ず最新ドキュメントをご確認ください。