FuriosaAI Введение
FuriosaAI — это полупроводниковая компания, разрабатывающая высокопроизводительные и энергоэффективные ускорители ИИ, специально предназначенные для развертывания LLM и мультимодальных моделей в центрах обработки данных.
Посмотреть большеЧто 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.
Как работает FuriosaAI?
В основе технологии FuriosaAI лежит архитектура Tensor Contraction Processor (TCP), специально разработанная для эффективных операций тензорного сжатия — фундаментального вычисления в современном глубоком обучении. В отличие от традиционных ускорителей, использующих фиксированные инструкции матричного умножения, подход FuriosaAI рассматривает тензорные операции как первоклассных граждан, что обеспечивает более эффективную обработку. Система поддерживается комплексным программным стеком, включающим компрессор моделей, фреймворк для развертывания, среду выполнения, компилятор, профилировщик и отладчик. Этот программный экосистема облегчает бесшовное развертывание крупных языковых моделей и интеграцию с популярными фреймворками, такими как PyTorch 2.x.
Преимущества FuriosaAI
Технология FuriosaAI предлагает несколько ключевых преимуществ: превосходная энергоэффективность с потреблением всего 150 Вт по сравнению с 350-700 Вт у конкурентов, снижение общей стоимости владения за счет уменьшения энергопотребления и требований к охлаждению, а также высокая производительность для задач инференса ИИ. Система обеспечивает гибкость и готовность к будущему благодаря своей программируемой архитектуре, позволяющей легко переходить между различными моделями и задачами. Кроме того, облачный подход с использованием контейнеризации, SR-IOV и поддержки Kubernetes обеспечивает более высокую загрузку и гибкость развертывания как для небольших, так и для крупных операций.
Популярные статьи
OpenAI официально запускает поисковую систему ChatGPT: вызов Google
Nov 1, 2024
Red Panda: Появляется новая модель генерации изображений с помощью ИИ
Oct 31, 2024
Red Panda выпущен как модель генерации изображений Recraft V3
Oct 31, 2024
Meta представляет NotebookLlama: альтернативу NotebookLM от Google с открытым исходным кодом
Oct 30, 2024
Показать больше