fr.wedoany.com Rapport : La startup sud-coréenne de puces FuriosaAI étend son accélérateur IA RNGD (prononcé « renegade ») au marché européen, en le positionnant comme une alternative à faible consommation et à faible coût aux puces de Nvidia. La société a annoncé le déploiement des premiers serveurs RNGD dans le centre de données LS2 d’Equinix à Lisbonne, au Portugal, conçus pour fournir une puissance de calcul efficace pour les tâches d’inférence.
FuriosaAI dispose déjà à Lisbonne d’un laboratoire de R&D dédié aux compilateurs et d’un nouveau bureau phare. Ce déploiement a été annoncé en même temps que le sommet RAISE à Paris. Alors que les entreprises européennes cherchent des ressources de calcul IA accessibles localement, le matériel à faible consommation et compatible avec les racks existants suscite un intérêt croissant dans un contexte de hausse des coûts énergétiques.
L’accélérateur RNGD utilise un processeur de contraction tensorielle en 5 nanomètres, offrant 512 téraFLOPS de performance FP8 par accélérateur, avec une puissance thermique limitée à 180 watts. Le serveur NXT RNGD, composé de huit accélérateurs, est un système de 3 kilowatts pouvant être installé directement dans un rack standard comme moteur d’inférence refroidi par air, sans nécessiter de refroidissement liquide ni de modification. Selon The Register, la carte graphique RTX Pro 6000 de Nvidia offre le double de mémoire et de performances de calcul, mais consomme plus de trois fois la puissance du RNGD. June Paik, cofondateur et PDG de FuriosaAI, a déclaré : « Nous offrons aux entreprises la capacité d’exécuter des inférences de manière durable et fiable. »
Cette initiative concerne à la fois les parts de marché et les ventes. L’Europe accélère la construction d’infrastructures IA pour réduire sa dépendance aux puces américaines, tandis que l’industrie locale des puces fait face à des inquiétudes quant à ses perspectives. FuriosaAI collabore avec Broadcom pour développer un accélérateur de troisième génération utilisant la mémoire HBM4, destiné aux modèles de pointe comptant des billions de paramètres ou plus. Le RNGD est déjà en production de masse, fabriqué avec les procédés de TSMC et la mémoire de SK Hynix. La société indique avoir levé plus de 250 millions de dollars à ce jour.
