FuriosaAI

FuriosaAI — это полупроводниковая компания, разрабатывающая высокопроизводительные и энергоэффективные ускорители ИИ, специально предназначенные для развертывания LLM и мультимодальных моделей в центрах обработки данных.
Социальные сети и электронная почта:
https://furiosa.ai/?utm_source=aipure
FuriosaAI

Информация о продукте

Обновлено:16/12/2024

Что такое FuriosaAI

FuriosaAI — это технологическая компания, специализирующаяся на разработке ускорителей ИИ, с флагманским продуктом — ускорителем данных центра Furiosa RNGD Gen 2. Компания сосредоточена на создании мощных и эффективных решений для инференса ИИ для корпоративных и облачных сред. Их технология построена на передовых процессах производства полупроводников с использованием технологии TSMC 5 нм, предлагая конкурентоспособные характеристики с лидерами отрасли, такими как NVIDIA, при значительно меньшем энергопотреблении.

Ключевые особенности FuriosaAI

FuriosaAI - это полупроводниковая компания, разрабатывающая передовые ускорители AI, включая их флагманский продукт Furiosa RNGD - ускоритель для центров обработки данных второго поколения. Их технология построена на уникальной архитектуре Tensor Contraction Processor (TCP), которая эффективно обрабатывает тензорные операции для глубокого обучения, обеспечивая лучшую производительность на ватт по сравнению с конкурентами, такими как NVIDIA H100 и L40S. Компания предоставляет комплексные программные решения для развертывания AI, включая сжатие моделей, фреймворки для обслуживания и инструменты для оптимизации выполнения.
Архитектура процессора тензорного сжатия: Собственная архитектура, разработанная специально для эффективных тензорных операций, обеспечивающая лучшую производительность по сравнению с традиционными подходами к матричному умножению
Энергоэффективный дизайн: Дизайн с тепловыделением 150 Вт, обеспечивающий высокое соотношение производительности на ватт для инференции больших языковых моделей, значительно ниже потребления энергии у конкурентов
Комплексный программный стек: Полный набор инструментов, включая компилятор, профилировщик, отладчик и API для оптимизации и развертывания больших языковых моделей
Гибкое управление памятью: Продвинутая оптимизация ресурсов памяти на основе форм тензоров с объемом 48 ГБ и пропускной способностью 1,5 ТБ/с

Варианты использования FuriosaAI

Развертывание корпоративного AI: Эффективное развертывание больших языковых моделей в корпоративных центрах обработки данных с уменьшенным потреблением энергии и требованиями к охлаждению
Облачные вычислительные услуги: Высокопроизводительная AI-инференция для поставщиков облачных услуг, требующих масштабируемых и энергоэффективных решений
Медиа и развлечения: Специализированная обработка для творческих задач и видео-приложений AI с использованием варианта RNGDS

Преимущества

Превосходная энергоэффективность по сравнению с конкурентами
Комплексная программная экосистема для развертывания
Нижняя общая стоимость владения за счет снижения потребления энергии и требований к охлаждению

Недостатки

Нижняя абсолютная производительность по сравнению с NVIDIA H100
Относительно новый игрок на рынке с менее развитой экосистемой

Как использовать FuriosaAI

Зарегистрироваться в Программе раннего доступа: Свяжитесь с [email protected], чтобы зарегистрироваться в Программе раннего доступа (EAP) и согласиться с Лицензионным соглашением конечного пользователя (EULA)
Настроить аутентификацию: После регистрации войдите в FuriosaAI IAM и создайте новый API-ключ, который будет необходим для доступа к услугам FuriosaAI
Настроить APT-репозиторий: Настройте APT-репозиторий FuriosaAI на Ubuntu/Debian, зарегистрировав публичный ключ подписи и настроив аутентификацию API-ключом
Установить необходимые пакеты: Установите драйверы ядра, прошивку и библиотеку выполнения с помощью диспетчера пакетов APT с использованием настроенного репозитория
Установить SDK: Установите SDK Furiosa с помощью pip, которое включает компилятор, профилировщик и другие инструменты разработки
Установить Model Zoo: Установите пакет furiosa-models для доступа к предобученным и предварительно квантованным моделям, оптимизированным для NPUs FuriosaAI
Разработка: Используйте Python/C SDK, библиотеки выполнения и командные инструменты для разработки приложений ИИ с использованием аппаратного обеспечения NPU FuriosaAI
Развертывание модели: Развертывайте модели с помощью пакета furiosa-serving и используйте предоставленные API для инференса на аппаратном обеспечении FuriosaAI

Часто задаваемые вопросы о FuriosaAI

FuriosaAI – компания, основанная в 2017 году, которая создаёт продукты следующего поколения NPU (Neural Processing Unit) для развертывания AI, с последним продуктом бывшим данным центра обработки данных RNGD.

Аналитика веб-сайта FuriosaAI

Трафик и рейтинги FuriosaAI
13.1K
Ежемесячные посещения
#1570383
Глобальный рейтинг
#1446
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Sep 2024-Nov 2024
Анализ пользователей FuriosaAI
00:01:56
Средняя продолжительность посещения
3.33
Страниц за посещение
41.23%
Показатель отказов
Основные регионы FuriosaAI
  1. KR: 77.53%

  2. US: 13.3%

  3. IN: 3.95%

  4. JP: 2.95%

  5. TH: 2.27%

  6. Others: NAN%

Последние ИИ-инструменты, похожие на FuriosaAI

Tomat
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.