FuriosaAI Introduzione

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.
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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.

Come funziona FuriosaAI?

Al centro della tecnologia di FuriosaAI c'è l'architettura del Tensor Contraction Processor (TCP), progettata specificamente per operazioni di contrazione tensoriale efficienti - un calcolo fondamentale nell'apprendimento profondo moderno. A differenza degli acceleratori tradizionali che utilizzano istruzioni di moltiplicazione di matrici di dimensioni fisse, l'approccio di FuriosaAI tratta le operazioni tensoriali come cittadini di prima classe, consentendo un'elaborazione più efficiente. Il sistema è supportato da un'ampia stack software che include un compressore di modelli, un framework di serving, runtime, compilatore, profiler e debugger. Questo ecosistema software facilita la distribuzione senza soluzione di continuità di grandi modelli linguistici e l'integrazione con framework popolari come PyTorch 2.x.

Vantaggi di FuriosaAI

La tecnologia di FuriosaAI offre diversi vantaggi chiave: superiore efficienza energetica con solo 150W TDP rispetto ai 350-700W dei concorrenti, costo totale di proprietà inferiore grazie alla riduzione del consumo energetico e dei requisiti di raffreddamento, e alte prestazioni per i carichi di lavoro di inferenza AI. Il sistema fornisce flessibilità e preparazione al futuro attraverso la sua architettura programmabile, che consente una facile transizione tra diversi modelli e carichi di lavoro. Inoltre, il suo approccio cloud-native con containerizzazione, SR-IOV e supporto per Kubernetes garantisce una maggiore utilizzazione e flessibilità di distribuzione sia per operazioni di piccole che di grandi dimensioni.

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