Репортаж от Wedoany，Южнокорейский стартап в области чипов FuriosaAI выводит на европейский рынок свой AI-ускоритель RNGD (произносится как "renegade"), позиционируя его как энергоэффективную и недорогую альтернативу чипам Nvidia. Компания объявила о развертывании первых серверов RNGD в дата-центре Equinix LS2 в Лиссабоне (Португалия), предназначенных для эффективного обеспечения вычислительных мощностей для задач инференса.
У FuriosaAI уже есть исследовательская лаборатория, специализирующаяся на компиляторах, и новый флагманский офис в Лиссабоне. Данное развертывание было обнародовано одновременно с саммитом RAISE в Париже. В настоящее время европейские компании ищут локально доступные вычислительные ресурсы для AI, и на фоне роста цен на энергоносители повышенное внимание привлекает энергоэффективное оборудование, совместимое с существующими стойками.
Ускоритель RNGD использует 5-нанометровый тензорный процессор сжатия, обеспечивая производительность 512 терафлопс (FP8) на каждый ускоритель при тепловыделении 180 Вт. Сервер NXT RNGD, состоящий из восьми ускорителей, представляет собой систему мощностью 3 кВт, которая может быть установлена непосредственно в стандартную стойку в качестве воздушно-охлаждаемого инференс-движка, не требуя жидкостного охлаждения или модификаций. По данным The Register, видеокарта Nvidia RTX Pro 6000 обеспечивает вдвое больший объем памяти и вычислительную производительность, но ее энергопотребление более чем в три раза превышает показатели RNGD. Сооснователь и генеральный директор FuriosaAI Джун Пэк заявил: "Мы предоставляем предприятиям возможность устойчиво и надежно выполнять инференс".
Этот шаг касается как доли рынка, так и продаж. Европа ускоряет строительство AI-инфраструктуры, чтобы уменьшить зависимость от американских чипов, в то время как местная чиповая индустрия сталкивается с опасениями по поводу своих перспектив. FuriosaAI сотрудничает с Broadcom в разработке ускорителя третьего поколения, который использует память HBM4 и ориентирован на передовые модели с триллионами или более параметров. RNGD уже запущен в серийное производство с использованием техпроцесса TSMC и памяти SK Hynix. Компания сообщает, что на сегодняшний день привлекла более 250 миллионов долларов финансирования.
