Материалы по тегу: furiosaai

24.03.2025 [23:55], Владимир Мироненко

Разработчик ИИ-ускорителей FuriosaAI отказался «влиться» в Meta✴ за $800 млн

Стартап FuriosaAI из Южной Кореи, представивший в прошлом году ИИ-ускоритель RNGD для работы с большими языковыми моделями (LLM) и мультимодальным ИИ, отклонил предложение о поглощении со стороны Meta Platforms, которая была готова заплатить за это $800 млн. FuriosaAI намерена и дальше развивать бизнес в качестве независимой компании. Об этом сообщил Bloomberg со ссылкой на информированный источник.

По словам собеседника Bloomberg, Meta вела переговоры о приобретении FuriosaAI из Сеула с начала этого года. После того как в феврале появились слухи о возможном поглощении стартапа, начали расти в цене акции его крупнейшего инвестора, южнокорейской венчурной компании DSC Investment, но после известий об отказе их стоимость упала в понедельник на 16 %.

Ускоритель RNGD, выполненный по 5-нм техпроцессу компании TSMC и использующий чипы памяти HBM3, поставляемые SK Hynix, способен конкурировать чипами NVIDIA, а также других ИИ-стартапов, включая Groq, SambaNova и Cerebras. Персонал FuriosaAI составляет около 150 сотрудников, включая 15 человек, работающих в офисе в Кремниевой долине. В конце прошлого года стартап начал тестирование RNGD и рассылку образцов чипов клиентам, включая LG AI Research (ИИ-подразделение LG Group) и Saudi Aramco. Сообщается, что более десяти потенциальных клиентов будут тестировать образцы RNGD в I половине этого года.

 Источник изображения: FuriosaAI

Источник изображения: FuriosaAI

По словам источников, FuriosaAI планирует привлечь дополнительный капитал и лишь потом провести первичное публичное размещение акций (IPO). Ожидается, что примерно через месяц компания завершит расширенный раунд финансирования серии C, который позволит получить намеченную сумму. До этого основанная в 2017 году FuriosaAI привлекла за четыре раунда финансирования $115 млн, пишет Data Center Dynamics.

В свою очередь, Meta вкладывает значительные средства в ИИ-инфраструктуру, стремясь опередить конкурентов, включая OpenAI и Google. В январе 2025 года гендиректор Meta Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) заявил, что компания выделит до $65 млрд на развитие ИИ в 2025 году, включая расходы на строительство крупного ЦОД и найм персонала в сфере ИИ. А всего неделю спустя Цукерберг сообщил инвесторам, что Meta планирует потратить сотни миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ.

Meta также работает над созданием собственных чипов. В 2023 году она представила чип Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) для ИИ-нагрузок, а в 2024 году был анонсирован ИИ-ускоритель MTIA второго поколения, втрое превосходящий предшественника по производительности. Сейчас компания ведёт тестирование собственного ускорителя для обучения ИИ-моделей.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1120240
13.02.2025 [01:05], Владимир Мироненко

Meta✴ намерена купить разработчика ИИ-ускорителей FuriosaAI, и не одна она

Meta ведет переговоры о приобретении южнокорейского стартапа FuriosaAI, разработчика ИИ-ускорителей, базирующегося в Сеуле (Южная Корея) и Санта-Кларе (США), что позволит ей выпускать собственные кастомные чипы на фоне нехватки ускорителей NVIDIA, сообщил Forbes со ссылкой на информированные источники.

По словам одного из источников, сделка может быть заключена уже в этом месяце. Другой источник утверждает, что ещё несколько компаний ведут переговоры о приобретении FuriosaAI. Компанию основал в 2017 году Джун Пайк (June Paik), ранее работавший в Samsung Electronics и AMD и занимающий сейчас пост гендиректора.

FuriosaAI привлекла в общей сложности около ₩170 млн (около $115 млн) венчурного финансирования. Среди первых инвесторов были южнокорейский интернет-гигант Naver и базирующаяся в Сеуле DSC Investment. В последнем раунде финансирования, прошедшем на прошлой неделе, FuriosaAI получила ₩2 млрд (около $1,4 млн) от южнокорейской CRIT Ventures.

В августе прошлого года FuriosaAI представила энергоэффективный ИИ-ускоритель RNGD, который был разработан в партнёрстве с тайваньским производителем микросхем Global Unichip Corp. По словам компании, RNGD является идеальным выбором для крупномасштабного развёртывания продвинутых моделей генеративного ИИ, таких как Llama 2 и Llama 3, поскольку не уступает передовым ускорителям по производительности, отличаясь при этом низким TDP в пределах 150 Вт.

 Источник изображения: FuriosaAI

Источник изображения: FuriosaAI

RNGD предназначен для инференса и оснащён HBM3-памятью SK hynix. FuriosaAI сообщила, что RNGD показывает в три раза большую производительность в расчёте на 1 Вт, чем ускорители NVIDIA H100 при запуске продвинутых больших языковых моделей (LLM). Как ожидается, массовое производство RNGD начнётся во II половине 2025 года.

При этом сама Meta разработала уже два поколения собственных ИИ-ускорителей для инференса. И если от MTIA v1 в итоге было решено отказаться в пользу в первую очередь продуктов NVIDIA, то MTIA v2, судя по всему, активно внедряются, но их всё ещё не хватает для удовлетворения потребностей компании.

 Источник изображения: ***

Источник изображения: Meta

По данным Forbes, заинтересованность в RNGD также продемонстрировали исследовательская ИИ-лаборатория LG и Saudi Aramco. В сентябре последняя подписала меморандум о взаимопонимании с FuriosaAI и Cerebras Systems, ещё одним производителем ИИ-ускорителей, для «изучения сотрудничества в области суперкомпьютеров и ИИ».

Переговоры проходят спустя несколько месяцев после того, как ещё один южнокорейский стартап в сфере ИИ Rebellions, завершил слияние с поддерживаемой SK hynix компанией Sapeon. Объединённая компания, которая осуществляет деятельность под брендом Rebellions, является первым в Южной Корее единорогом в области производства чипов ИИ.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1118183
16.12.2024 [16:08], Руслан Авдеев

Южнокорейская FuriosaAI включается в ИИ-гонку с собственным ускорителем RNGD

Сеульский стартап FuriosaAI, основанный в 2017 году, анонсировал в августе 2024 года ИИ-ускорители RNGD для гиперскейлеров и других корпоративных клиентов. Недавно компания начала тестирование новинки и рассылку образцов некоторым потенциальным клиентам, включая LG AI Research и Aramco, сообщает DigiTimes.

RNGD позиционируется как решение, способное бросить вызов продуктам NVIDIA. По словам создателей, новинка на 40 % энергоэффективнее NVIDIA H100 при сопоставимых вычислительных характеристиках. Представитель компании недавно сообщил журналистам, что изначально компания сконцентрировалась исключительно на разработке, отложив производство до получения значительных инвестиций.

Чип первого поколения был разработан ещё в 2021 году. Несмотря на скромный бюджет в $6 млн, компании удалось добиться результатов, достаточных для того, чтобы в раунде финансирования серии B компания получила $60 млн, что и позволило разработать модель RNGD.

 Источник изображения: FuriosaAI

Источник изображения: FuriosaAI

RNGD создан совместно с Global Unichip Corporation (GUC) и TSMC и рассчитан на работу с большими языковыми моделями (LLM). Ускоритель использует память HBM3 и выполнен по 5-нм техпроцессу. Компания разрабатывала его с прицелом на инференс моделей уровня GPT-3 и новее. Соблюдению баланса производительности и энергопотребления способствовала проприетарная архитектура Tensor Construction Processor.

В августе 2024 года LG AI Research начала интегрировать RNGD в свою ИИ-инфраструктуру, чтобы снизить зависимость от NVIDIA и способствовать развитию южнокорейского полупроводникового бизнеса. При этом FuriosaAI прилагает все усилия для программной поддержки своего продукта. В стартапе уверены, что рынок ИИ достаточно велик, чтобы места хватило и игрокам помельче NVIDIA. В компании сравнивают амбиции FuriosaAI с усилиями создателей первых электромобилей, которые в итоге произвели революцию во всей индустрии.

Стартап укрепляет международные связи для экспансии в США, Азии и других регионах. В сентябре был подписан меморандум о взаимопонимании с арабской Aramco. Дополнительно ведутся переговоры с потенциальными партнёрами в Японии и Индии. Первые коммерческие поставки RNGD ожидаются в I квартале 2025 года. Подчёркивается и важность Тайваня для экосистемы FuriosaAI — в качестве хаба для передового производства остров играет ключевую роль. Потенциально рассматривается открытие офиса на Тайване для укрепления сотрудничества.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1115506
27.08.2024 [12:08], Сергей Карасёв

Стартап FuriosaAI представил эффективный ИИ-ускоритель RNGD для LLM и мультимодальных моделей

Южнокорейский стартап FuriosaAI на мероприятии анонсировал специализированный чип RNGD (произносится как «Renegade»), который позиционируется в качестве альтернативы ускорителям NVIDIA. Новинка предназначена для работы с большими языковыми моделями (LLM) и мультимодальным ИИ.

FuriosaAI основана в 2017 году тремя инженерами, ранее работавшими в AMD, Qualcomm и Samsung. Своё первое решение компания выпустила в 2021 году: чип Warboy представляет собой высокопроизводительный ЦОД-ускоритель, специально разработанный для рабочих нагрузок компьютерного зрения. Новое изделие RNGD, как утверждает FuriosaAI, является результатом многолетних инноваций.

Чип изготавливается по 5-нм техпроцессу TSMC. ИИ-ускоритель на базе RNGD выполнен в виде карты расширения PCIe 5.0 x16. Он наделён 48 Гбайт памяти HBM3 с пропускной способностью до 1,5 Тбайт/с и 256 Мбайт памяти SRAM (384 Тбайт/с). Показатель TDP находится на уровне 150 Вт, что позволяет использовать устройство в системах с воздушным охлаждением. Для сравнения: у некоторых ускорителей на базе GPU величина TDP достигает 1000 Вт и более.

 Источник изображения: FuriosaAI

Источник изображения: FuriosaAI

Утверждается, что RNGD обеспечивает производительность до 512 Тфлопс в режиме FP8 и до 256 Тфлопс в режиме BF16. Быстродействие INT8/INT4 достигает 512/1024 TOPS. Карта позволяет эффективно запускать открытые LLM, такие как Llama 3.1 8B. Говорится, что один PCIe-ускоритель RNGD обеспечивает пропускную способность от 2000 до 3000 токенов в секунду (в зависимости от длины контекста) для моделей с примерно 10 млрд параметров. В системе можно объединить до восьми карт для работы с моделями, насчитывающими около 100 млрд параметров.

RNGD основан на архитектуре свёртки тензора (Tensor Contraction Processor, TCP), которая, как отмечается, обеспечивает оптимальный баланс между эффективностью, программируемостью и производительностью. Программный стек состоит из компрессора моделей, сервисного фреймворка, среды выполнения, компилятора, профилировщика, отладчика и набора API для простоты программирования и развёртывания. Говорится, что чипы RNGD можно настроить для выполнения практически любой рабочей нагрузки LLM или мультимодального ИИ.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1110041

Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»;

Система Orphus