FuriosaAI Introduction

FuriosaAI est une entreprise de semi-conducteurs qui développe des accélérateurs AI haute performance et écoénergétiques spécifiquement conçus pour le déploiement LLM et multimodal dans les centres de données.
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Qu'est-ce que FuriosaAI

FuriosaAI est une entreprise technologique spécialisée dans le développement de puces accélératrices AI, avec pour produit phare l'accélérateur de centre de données Furiosa RNGD Gen 2. L'entreprise se concentre sur la création de solutions d'inférence AI puissantes et efficaces pour les environnements d'entreprise et cloud. Leur technologie est construite sur des processus avancés de fabrication de semi-conducteurs utilisant la technologie TSMC 5nm, offrant des spécifications compétitives avec des leaders de l'industrie comme NVIDIA tout en maintenant une consommation d'énergie significativement plus faible.

Comment fonctionne FuriosaAI ?

Au cœur de la technologie de FuriosaAI se trouve l'architecture du processeur de contraction de tenseurs (TCP), qui est spécifiquement conçue pour des opérations de contraction de tenseurs efficaces - un calcul fondamental dans l'apprentissage profond moderne. Contrairement aux accélérateurs traditionnels qui utilisent des instructions de multiplication de matrices de taille fixe, l'approche de FuriosaAI traite les opérations de tenseurs comme des citoyens de première classe, permettant un traitement plus efficace. Le système est soutenu par une pile logicielle complète qui comprend un compresseur de modèles, un cadre de service, un runtime, un compilateur, un profileur et un débogueur. Cet écosystème logiciel facilite le déploiement sans faille de grands modèles linguistiques et l'intégration avec des frameworks populaires comme PyTorch 2.x.

Avantages de FuriosaAI

La technologie de FuriosaAI offre plusieurs avantages clés : une efficacité énergétique supérieure avec seulement 150W TDP par rapport aux 350-700W des concurrents, un coût total de possession réduit grâce à une consommation d'énergie et des besoins de refroidissement diminués, et des performances élevées pour les charges de travail d'inférence AI. Le système offre flexibilité et pérennité grâce à son architecture programmable, permettant une transition facile entre différents modèles et charges de travail. De plus, son approche cloud-native avec conteneurisation, SR-IOV et support de Kubernetes garantit une utilisation et une flexibilité de déploiement accrues pour les opérations à petite et grande échelle.

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