FuriosaAI RNGD
厂商: FuriosaAI (韩国)
分类: ASIC 专用加速卡
架构: TCP (Tensor Contraction Processor)
简介
FuriosaAI RNGD 是韩国 AI 芯片公司 FuriosaAI 的数据中心推理芯片，基于自研 Tensor Contraction Processor (TCP) 架构。RNGD 采用 TSMC 5nm 工艺制造，180W PCIe 设计，可直接插入标准服务器，无需特殊冷却。FuriosaAI 于 2025年12月被 NVIDIA 以约 $200亿收购。
规格参数
| 型号 | 算力 | 显存/内存 | 接口 | TDP | 制程 |
|---|---|---|---|---|---|
| RNGD | 推理优化 (FP8/INT8) | HBM | PCIe Gen5 | 180W | TSMC 5nm |
官方网站
驱动下载
Linux
相关文档
操作系统支持
| Windows | Linux | macOS | Android |
|---|---|---|---|
| ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
版本历史
| 版本 | 发布时间 | 说明 |
|---|---|---|
| RNGD | 2024 | TCP 架构，TSMC 5nm，180W PCIe |
| 第三代 (开发中) | 2028 预计 | 2nm，HBM4，Broadcom 封装 |
性能基准
| 型号 | 任务 | 性能指标 |
|---|---|---|
| RNGD | LLM 推理 | 高效 tokens/watt |
| RNGD | Agentic AI | 低延迟推理 |
定价信息
| 型号 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|
| RNGD | 需询价 | 企业级数据中心产品 |
快速安装
Linux
# 安装 FuriosaAI SDK
# 参考官方文档
pip install furiosa-sdk
代码示例
Python (FuriosaAI SDK)
import furiosa
# 初始化设备
model = furiosa.compile_model("model.onnx", target="rngd")
output = model.run(input_data)
架构特色
- TCP (Tensor Contraction Processor): 自研张量收缩处理器架构，专为推理优化
- 180W PCIe 设计: 标准服务器兼容，无需特殊冷却
- 确定性执行: 编译器控制的确定性执行模型，延迟可预测
- 成熟 SDK: 支持主流 AI 框架的推理编译器
模型兼容性
| 模型/框架 | 支持情况 | 备注 |
|---|---|---|
| PyTorch | ✅ | 通过编译器转换 |
| ONNX | ✅ | 原生支持 |
| Llama 系列 | ✅ | 推理优化 |
| Transformer LLM | ✅ | Agentic AI 工作负载 |
相关产品
如果你在评估替代方案，以下产品可能也适合你的场景：
- Groq LPU v1 — Groq（LPU 语言处理器）
- Cerebras WSE-3 — Cerebras（ASIC 专用加速卡）
- Etched Sohu ASIC — Etched（ASIC 专用加速卡）
- NVIDIA GPU / CUDA — NVIDIA（GPU 图形处理器）
- AWS Trainium / Inferentia — Amazon AWS（ASIC 专用加速卡）
- Intel Gaudi (Habana) — Intel（ASIC 专用加速卡）
- SambaNova RDU — SambaNova（ASIC 专用加速卡）