FuriosaAI

FuriosaAI ist ein wegweisendes Unternehmen an der Spitze der KI-Hardware-Innovation, das sich der Lösung der kritischen Herausforderungen von Leistung, Effizienz und Kosten bei groß angelegten KI-Implementierungen widmet. Im Gegensatz zu typischen Software-Tools entwickelt FuriosaAI spezialisierte Hardware – KI-Beschleuniger –, die darauf ausgelegt sind, die nächste Generation der künstlichen Intelligenz anzutreiben. Ihr Flaggschiffprodukt, der RNGD-Beschleuniger (ausgesprochen „Renegade“), wurde speziell für die KI-Inferenz entwickelt, den Prozess der Verwendung eines trainierten Modells zur Erstellung von Vorhersagen.

Das Kernproblem, das FuriosaAI angeht, ist der immense Energieverbrauch und die hohen Betriebskosten, die mit dem Betrieb fortschrittlicher KI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) und multimodaler Systeme auf herkömmlichen GPUs verbunden sind. RNGD begegnet diesem Problem mit einem revolutionären Ansatz, der auf seiner einzigartigen Tensor Contraction Processor (TCP)-Architektur basiert. Dieses Design geht über die konventionelle Matrixmultiplikation, die Grundlage der meisten Beschleuniger, hinaus zu einer allgemeineren und effizienteren Berechnungsmethode namens Tensorkontraktion. Dies ermöglicht es RNGD, eine bemerkenswerte Leistung zu erzielen, während es nur einen Bruchteil der Energie seiner Konkurrenten verbraucht, was es zu einer idealen Lösung für moderne, luftgekühlte Rechenzentren macht.

Wie man FuriosaAI verwendet

Die Verwendung von FuriosaAI beinhaltet die Integration seiner Hardware und Software in eine Rechenzentrums- oder Cloud-Umgebung. Der Prozess richtet sich an Unternehmensanwender, Cloud-Anbieter und ML-Ingenieure:

1. Hardware-Beschaffung & Installation: Unternehmen oder Cloud-Dienstanbieter erwerben RNGD-Beschleunigerkarten und installieren sie in Standard-PCIe-Steckplätzen in ihren Servern. Die niedrige TDP von 180 W vereinfacht diesen Prozess, da keine spezielle Flüssigkeitskühlungsinfrastruktur erforderlich ist.
2. Software-Stack-Integration: Entwickler installieren das Furiosa SDK, eine umfassende Software-Suite. Diese umfasst einen Compiler, eine Laufzeitumgebung, einen Profiler und einen Debugger. Das SDK ist für eine nahtlose Integration in bestehende MLOps-Workflows konzipiert.
3. Modellkompilierung und -optimierung: Mit dem Furiosa Compiler nehmen Entwickler vortrainierte Modelle aus beliebten Frameworks wie PyTorch und Bibliotheken wie dem Hugging Face Hub. Der Compiler optimiert diese Modelle speziell für die TCP-Architektur von RNGD, um Leistung und Effizienz zu maximieren.
4. Bereitstellung für die Inferenz: Das optimierte Modell wird auf der RNGD-Hardware bereitgestellt. Der Software-Stack unterstützt Containerisierung (z. B. Docker), Orchestrierung mit Kubernetes und Virtualisierung (SR-IOV), was eine flexible und skalierbare Bereitstellung in On-Premise- und Cloud-nativen Umgebungen ermöglicht.
5. API-Integration: Der beschleunigte Inferenz-Endpunkt kann dann in Endbenutzeranwendungen integriert werden und bietet KI-Funktionen mit geringer Latenz und hohem Durchsatz.

Kernfunktionen von FuriosaAI

• RNGD KI-Beschleuniger: Ein leistungsstarker Gen-2-Rechenzentrumsbeschleuniger, der bis zu 512 TFLOPS (FP8) Leistung bei einer bahnbrechenden TDP von 180 W liefert. Er verfügt über 48 GB HBM3-Speicher mit hoher Bandbreite.
• Tensor Contraction Processor (TCP): Eine neuartige Rechenarchitektur, die für effiziente Tensoroperationen entwickelt wurde und im Vergleich zu herkömmlichen Matrixmultiplikationseinheiten eine überlegene Leistung und Energieeffizienz für moderne Deep-Learning-Workloads bietet.
• Umfassender Software-Stack (Furiosa SDK): Eine vollständige Suite von Tools, einschließlich Compiler, Laufzeitumgebung und APIs, um die Bereitstellung von KI-Modellen zu optimieren. Es zeichnet sich durch eine tiefe Integration mit PyTorch 2.x und dem Hugging Face-Ökosystem aus.
• Radikale Energieeffizienz: Das extrem niedrige Leistungsprofil reduziert die Stromkosten erheblich, vereinfacht das Wärmemanagement im Rechenzentrum und verringert den gesamten CO2-Fußabdruck von KI-Operationen.
• Hochleistungs-LLM-Inferenz: Nachweislich effizienter Betrieb von hochmodernen Modellen wie Llama 3.1 70B, der eine wettbewerbsfähige Token-pro-Sekunde-Leistung für anspruchsvolle Anwendungen liefert.
• Rechenzentrumsbereit: Entwickelt für Unternehmens- und Cloud-Umgebungen mit Unterstützung für Multi-Instanz-Virtualisierung (SR-IOV) und Integration mit Cloud-nativen Tools wie Kubernetes.

Anwendungsfälle für FuriosaAI

Die Technologie von FuriosaAI ist ideal für jede Organisation, die groß angelegte KI-Inferenz-Workloads ausführt:

• Cloud-Dienstanbieter: Bieten kostengünstige und nachhaltige KI-Inferenzdienste für eine breite Palette von Kunden an, wie die bevorstehende Verfügbarkeit auf dem Microsoft Azure Marketplace zeigt.
• Große Unternehmen: Aufbau leistungsstarker und effizienter On-Premise-KI-Infrastrukturen für Anwendungen wie interne Suchmaschinen, Kundenservice-Chatbots, Code-Generierungsassistenten und Datenanalysen.
• KI-Forschungseinrichtungen: Ermöglichen Spitzenforschung an großen Modellen, ohne unerschwingliche Energiekosten zu verursachen. LG AI Research erzielte beispielsweise eine 2,25-fache Leistungssteigerung gegenüber GPUs bei der LLM-Inferenz.
• Nachhaltige KI-Initiativen: Ermöglichen es Unternehmen, ihre KI-Fähigkeiten verantwortungsvoll zu skalieren, indem sie ihre Umweltauswirkungen minimieren und zu grüneren Rechenzielen beitragen.

Vorteile von FuriosaAI

Der Hauptvorteil von FuriosaAI liegt in seiner Fähigkeit, Leistung, Programmierbarkeit und Effizienz gleichzeitig zu liefern.

• Niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO): Drastisch reduzierte Stromrechnungen, der Wegfall teurer Flüssigkeitskühlsysteme und ein geringerer Server-Fußabdruck führen zu erheblichen langfristigen Einsparungen.
• Vereinfachte Bereitstellung & Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, in bestehenden luftgekühlten Rechenzentren zu arbeiten, und ein robuster Software-Stack senken die Eintrittsbarriere und vereinfachen Skalierungsvorgänge.
• Zukunftssichere Architektur: Die TCP-Architektur ist von Natur aus flexibler als Matrixmultiplikationseinheiten mit fester Größe und bietet eine bessere Anpassungsfähigkeit an zukünftige KI-Modelle und -Algorithmen.
• Verbesserte Nachhaltigkeit: Indem mehr mit weniger Energie erreicht wird, bietet FuriosaAI einen klaren Weg zum Aufbau leistungsstarker KI-Systeme, die auch umweltverantwortlich sind.

Preise und Pläne

FuriosaAI bietet B2B-Hardware- und Softwarelösungen für Implementierungen im Unternehmens- und Cloud-Maßstab. Daher sind spezifische Preise für den RNGD-Beschleuniger nicht öffentlich aufgeführt. Die Preisgestaltung richtet sich nach Volumen, Partnerschaftsvereinbarungen und Support-Paketen. Interessenten wie Rechenzentrumsbetreiber, Cloud-Anbieter und große Unternehmen werden ermutigt, sich direkt an das Vertriebsteam von FuriosaAI zu wenden, um Angebote und Kaufinformationen zu erhalten. Die Technologie wird auch über Cloud-Partner wie Microsoft Azure zugänglich sein, wo die Preisgestaltung in die Pay-as-you-go- oder Reserved-Instance-Modelle des Cloud-Dienstes integriert wird.