FuriosaAI

FuriosaAI è un'azienda di semiconduttori che sviluppa acceleratori AI ad alte prestazioni ed efficienti dal punto di vista energetico, progettati specificamente per il deployment di LLM e multimodale nei data center.
Social e Email:
https://furiosa.ai/?utm_source=aipure
FuriosaAI

Informazioni sul Prodotto

Aggiornato:Dec 16, 2024

Cos'è FuriosaAI

FuriosaAI è un'azienda tecnologica specializzata nello sviluppo di chip acceleratori per AI, con il loro prodotto di punta che è l'acceleratore per data center Furiosa RNGD Gen 2. L'azienda si concentra sulla creazione di soluzioni di inferenza AI potenti ed efficienti per ambienti aziendali e cloud. La loro tecnologia è costruita su processi avanzati di produzione di semiconduttori utilizzando la tecnologia TSMC a 5nm, offrendo specifiche competitive con leader del settore come NVIDIA, mantenendo al contempo un consumo energetico significativamente inferiore.

Caratteristiche principali di FuriosaAI

FuriosaAI è un'azienda di semiconduttori che sviluppa chip acceleratori AI avanzati, con il loro prodotto di punta Furiosa RNGD - un acceleratore per data center di Gen 2. La loro tecnologia è basata su un'architettura unica di Tensor Contraction Processor (TCP) che gestisce in modo efficiente le operazioni tensoriali per l'apprendimento profondo, offrendo prestazioni superiori per watt rispetto a concorrenti come l'H100 e l'L40S di NVIDIA. L'azienda fornisce soluzioni software complete per il deployment dell'AI, inclusi compressione dei modelli, framework di serving e strumenti di ottimizzazione runtime.
Architettura del Tensor Contraction Processor: Architettura proprietaria progettata specificamente per operazioni tensoriali efficienti, fornendo prestazioni migliori rispetto agli approcci tradizionali di moltiplicazione di matrici
Design Energeticamente Efficiente: Design da 150W TDP che offre un alto rapporto prestazioni-per-watt per l'inferenza LLM, significativamente inferiore al consumo energetico dei concorrenti
Stack Software Completo: Toolkit completo che include compilatore, profiler, debugger e API per ottimizzare e distribuire modelli di linguaggio di grandi dimensioni
Gestione della Memoria Flessibile: Ottimizzazione avanzata delle risorse di memoria basata sulle forme tensoriali con capacità di 48GB e larghezza di banda di 1.5 TB/s

Casi d'uso di FuriosaAI

Deployment AI Aziendale: Deployment efficiente di modelli di linguaggio di grandi dimensioni nei data center aziendali con ridotto consumo energetico e requisiti di raffreddamento
Servizi di Cloud Computing: Inferenza AI ad alte prestazioni per fornitori di servizi cloud che richiedono soluzioni scalabili ed energeticamente efficienti
Media e Intrattenimento: Elaborazione specializzata per carichi di lavoro creativi e applicazioni video AI con la variante RNGDS

Vantaggi

Superiore efficienza energetica rispetto ai concorrenti
Ecosistema software completo per il deployment
Costo totale di proprietà inferiore grazie alla riduzione dei requisiti energetici e di raffreddamento

Svantaggi

Prestazioni grezze inferiori rispetto a NVIDIA H100
Giocatore relativamente nuovo nel mercato con un ecosistema meno consolidato

Come usare FuriosaAI

Registrati per il Programma di Accesso Anticipato: Contatta [email protected] per registrarti al Programma di Accesso Anticipato (EAP) e accettare il Contratto di Licenza per l'Utente Finale (EULA)
Imposta l'Autenticazione: Dopo la registrazione, accedi a FuriosaAI IAM e crea una nuova chiave API che sarà necessaria per accedere ai servizi di FuriosaAI
Configura il Repository APT: Imposta il repository APT di FuriosaAI su Ubuntu/Debian registrando la chiave pubblica di firma e configurando l'autenticazione della chiave API
Installa i Pacchetti Richiesti: Installa i driver del kernel, il firmware e la libreria runtime tramite il gestore di pacchetti APT utilizzando il repository configurato
Installa l'SDK: Installa Furiosa SDK utilizzando pip, che include compilatore, profiler e altri strumenti di sviluppo
Installa il Model Zoo: Installa il pacchetto furiosa-models per accedere a modelli pre-addestrati e pre-quantizzati ottimizzati per le NPU di FuriosaAI
Sviluppo: Utilizza il SDK Python/C, le librerie runtime e gli strumenti da riga di comando per sviluppare applicazioni AI sfruttando l'hardware NPU di FuriosaAI
Distribuzione del Modello: Distribuisci i modelli utilizzando il pacchetto furiosa-serving e utilizza le API fornite per l'inferenza sull'hardware di FuriosaAI

FAQ di FuriosaAI

FuriosaAI è una startup di chip AI fondata nel 2017 che crea prodotti NPU (Neural Processing Unit) di nuova generazione per il deployment dell'AI, con il loro ultimo prodotto che è l'acceleratore per data center Furiosa RNGD.

Analisi del Sito Web di FuriosaAI

Traffico e Classifiche di FuriosaAI
13.1K
Visite Mensili
#1570383
Classifica Globale
#1446
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Sep 2024-Nov 2024
Approfondimenti sugli Utenti di FuriosaAI
00:01:56
Durata Media della Visita
3.33
Pagine per Visita
41.23%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di FuriosaAI
  1. KR: 77.53%

  2. US: 13.3%

  3. IN: 3.95%

  4. JP: 2.95%

  5. TH: 2.27%

  6. Others: NAN%

Ultimi Strumenti AI Simili a FuriosaAI

Tomat
Tomat
Tomat.AI è un'applicazione desktop alimentata da intelligenza artificiale che consente agli utenti di esplorare, analizzare e automatizzare facilmente grandi file CSV ed Excel senza codifica, con elaborazione locale e avanzate capacità di manipolazione dei dati.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts è un fornitore completo di soluzioni di gestione dei dati e analisi che si specializza in soluzioni sanitarie, migrazione al cloud e capacità di interrogazione di database potenziate dall'IA.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI è una soluzione AI privata di livello enterprise che consente alle organizzazioni di distribuire capacità AI sicure e personalizzabili all'interno della propria infrastruttura mantenendo la completa privacy e sicurezza dei dati.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP è un toolkit di edge computing alimentato da AI che semplifica le risposte alle RFP (Richiesta di Proposta) e consente la fenotipizzazione sul campo in tempo reale attraverso la tecnologia di deep learning.