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FuriosaAI

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FuriosaAI 为数据中心开发高性能、高能效的AI加速器。其旗舰产品RNGD专为要求严苛的AI推理任务而设计,尤其适用于大型语言模型(LLM)。RNGD采用创新的张量收缩处理器(TCP)架构,以极低的180W功耗提供卓越性能,显著降低了企业和云AI部署的总拥有成本和环境影响。

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收录时间: 2025-08-14
价格类型: 未知
月流量: 34.1K

FuriosaAI 概览

FuriosaAI 是一家处于AI硬件创新前沿的先驱公司,致力于解决大规模AI部署中性能、效率和成本等关键挑战。与典型的软件工具不同,FuriosaAI 开发专门的硬件——AI加速器,旨在为下一代人工智能提供动力。其旗舰产品 RNGD(发音为“Renegade”)加速器专为AI推理而设计,即使用经过训练的模型进行预测的过程。

FuriosaAI 解决的核心问题是,在传统GPU上运行大型语言模型(LLM)和多模态系统等先进AI模型时,会产生巨大的能源消耗和高昂的运营成本。RNGD 通过一种革命性的方法解决了这个问题,其核心是其独特的张量收缩处理器(TCP)架构。该设计超越了大多数加速器所基于的传统矩阵乘法,采用了一种更通用、更高效的计算方法,称为张量收缩。这使得 RNGD 能够在功耗仅为竞争对手一小部分的情况下实现卓越的性能,使其成为现代风冷数据中心的理想解决方案。

如何使用FuriosaAI

使用 FuriosaAI 涉及将其硬件和软件集成到数据中心或云环境中。该过程主要面向企业用户、云提供商和机器学习工程师:

  1. 硬件采购与安装:企业或云服务提供商采购 RNGD 加速卡,并将其安装到服务器的标准 PCIe 插槽中。其 180W 的低热设计功耗(TDP)简化了此过程,因为不需要专门的液体冷却基础设施。
  2. 软件栈集成:开发人员安装 Furiosa SDK,这是一个全面的软件套件,包括编译器、运行时、性能分析器和调试器。该 SDK 旨在与现有的 MLOps 工作流无缝集成。
  3. 模型编译与优化:开发人员使用 Furiosa 编译器,从 PyTorch 等流行框架和 Hugging Face Hub 等库中获取预训练模型。编译器会针对 RNGD 的 TCP 架构对这些模型进行专门优化,以最大限度地提高性能和效率。
  4. 部署用于推理:优化后的模型部署在 RNGD 硬件上。该软件栈支持容器化(如 Docker)、使用 Kubernetes 进行编排以及虚拟化(SR-IOV),从而可以在本地和云原生环境中进行灵活和可扩展的部署。
  5. API 集成:然后,可以将加速的推理端点集成到最终用户应用程序中,提供低延迟、高吞吐量的AI功能。

FuriosaAI的核心功能

  • RNGD AI 加速器:一款功能强大的第二代数据中心AI加速器,可提供高达 512 TFLOPS(FP8)的性能,并具有开创性的 180W TDP。它配备了 48GB 的高带宽 HBM3 内存。
  • 张量收缩处理器(TCP):一种新颖的计算架构,专为高效的张量运算而设计,与传统的矩阵乘法单元相比,在现代深度学习工作负载中提供卓越的性能和能效。
  • 全面的软件栈(Furiosa SDK):一套完整的工具,包括编译器、运行时和 API,以简化AI模型的部署。它与 PyTorch 2.x 和 Hugging Face 生态系统深度集成。
  • 极致的能源效率:极低的功耗显著降低了电力成本,简化了数据中心的热管理,并降低了AI运营的总体碳足迹。
  • 高性能 LLM 推理:经证实可高效运行如 Llama 3.1 70B 等最先进的模型,为要求严苛的应用提供具有竞争力的每秒令牌生成性能。
  • 为数据中心准备就绪:专为企业和云环境构建,支持多实例虚拟化(SR-IOV),并与 Kubernetes 等云原生工具集成。

FuriosaAI的使用案例

FuriosaAI 的技术非常适合任何运行大规模AI推理工作负载的组织:

  • 云服务提供商:向广大客户提供经济高效且可持续的AI推理服务,例如其即将在微软 Azure Marketplace 上提供。
  • 大型企业:构建强大高效的本地AI基础设施,用于内部搜索引擎、客户服务聊天机器人、代码生成助手和数据分析等应用。
  • AI 研究机构:在不产生高昂能源成本的情况下,为大型模型的前沿研究提供动力。例如,LG AI 研究院在使用其进行 LLM 推理时,性能比 GPU 提高了 2.25 倍。
  • 可持续AI倡议:通过最大限度地减少环境影响,并为更绿色的计算目标做出贡献,使公司能够负责任地扩展其AI能力。

FuriosaAI的优势特点

FuriosaAI 的主要优势在于其能够同时提供性能、可编程性和效率。

  • 更低的总拥有成本(TCO):大幅降低的电费、无需昂贵的液体冷却系统以及更小的服务器占用空间,带来了显著的长期节省。
  • 简化的部署与可扩展性:能够在现有的风冷数据中心中运行,加上强大的软件栈,降低了准入门槛并简化了扩展操作。
  • 面向未来的架构:TCP 架构本质上比固定大小的矩阵乘法单元更灵活,为未来的AI模型和算法提供了更好的适应性。
  • 增强的可持续性:通过用更少的电力做更多的事,FuriosaAI 为构建既强大又对环境负责的AI系统提供了一条清晰的路径。

定价和计划

FuriosaAI 为企业和云规模部署提供 B2B 硬件和软件解决方案。因此,RNGD 加速器的具体定价并未公开。定价根据采购量、合作协议和支持包确定。我们鼓励数据中心运营商、云提供商和大型企业等有兴趣的各方直接联系 FuriosaAI 销售团队获取报价和采购信息。该技术也将通过像微软 Azure 这样的云合作伙伴提供,其定价将集成到云服务的即用即付或预留实例模型中。

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