据报道，除了主要供应商英特尔公司的技术外，微软公司还使用赛灵思公司的高度专业化的半导体技术，使其Azure云基础设施的芯片供应商多样化。

微软的举动是在它试图提升其Azure平台的人工智能和机器学习功能的时候进行的，据说Azure平台是公有云中最有希望的增长领域之一。

根据彭博社周二的一份报告，微软已经与Xilinx达成协议，该公司的芯片将占Azure服务器目前用于处理机器学习任务的协处理器的一半。以前，此类工作负载仅由英特尔Altera部门的芯片提供支持。英特尔早在2015年就收购了Altera公司，以将类似于Xilinx的可编程芯片添加到其常规中央处理器系列中。

彭博社报道称，微软将继续向英特尔购买其其他云基础设施产品的芯片。微软发言人表示：“现有基础架构产品的采购没有变化。”

据说微软正在与新的供应商一起谨慎行事，据彭博社报道，赛灵思的芯片将需要满足性能目标才能被更广泛地部署。

诸如Xilinx的现场可编程门阵列之类的柔性芯片越来越流行，这些芯片是数据中心中使用的处理器，可以针对不同的计算任务进行实时重新编程。像Microsoft这样的云提供商越来越依赖这些芯片，这些芯片可以比标准CPU更快地处理AI工作负载。Xilinx的FPGA实际上自1980年代末以来就出现了，但是随着AI的出现，其市场范围不断扩大。

Constellation Research Inc.分析师Holger Mueller对SiliconANGLE表示：“可编程芯片是基础设施即服务提供商成功的关键，因为它们可以更好地利用现有的CPU容量。” “它们还是机器学习和人工智能等下一代应用技术的关键推动力。”

尽管如此，穆勒说，微软使用Xilinx芯片的决定可能更多地取决于“良好的购买习惯”，而不是其产品优于英特尔的产品。

“仍然，这是在英特尔飞船舰首的镜头。但是，没有任何合作关系可以永远持续下去，合作伙伴需要不断证明自己。”

赛灵思当然会尽力做到这一点。例如，它在上个月宣布专门为AI推理设计的新型计算机芯片而成为头条新闻，该芯片与深度学习模型在消费者和云环境中的应用有关。据说新的Versal芯片将FPGA与两个更高性能的Arm处理器相结合，加上专用的AI计算引擎，与现有硬件相比，该引擎可实现更高的吞吐量，更低的延迟和更高的电源效率。

分析师表示，利用新的Versal芯片，Xilinx瞄准了Nvidia Corp.及其图形处理单元，后者已成为AI工作负载的标准。无论如何，由于Xilinx表示Versal芯片要到2019年夏季之后才能发布，因此微软目前不太可能使用这些产品。