AI 반도체의 혁신, Furiosa AI (퓨리오사 ai) RNGD 칩이 Llama 3.1을 주목하는 이유

FuriosaAI

회사 개요

FuriosaAI는 2017년에 설립된 한국의 AI 반도체 스타트업으로, 데이터 센터 가속기를 설계 및 개발하여 고급 AI 모델과 애플리케이션을 지원합니다. 회사는 지속 가능한 AI 컴퓨팅을 목표로 하며, 이를 통해 전 세계 모든 사람이 강력한 AI에 접근할 수 있도록 하는 것을 비전으로 삼고 있습니다13. FuriosaAI의 주요 제품은 컴퓨터 비전 및 대규모 언어 모델(LLM) 응용 프로그램을 대상으로 하는 AI 가속기로, 특히 RNGD(“Renegade”)라는 차세대 칩이 주목받고 있습니다35.

주요 기술 및 제품

1. AI 가속기 칩:
   • 첫 번째 제품인 WARBOY는 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 초점을 맞췄으며, 두 번째 제품인 RNGD는 LLM 및 멀티모달 모델 추론에 최적화되어 있습니다35.
   • RNGD는 에너지 효율성, 프로그래머빌리티, 성능 간의 균형을 완벽하게 제공하며, 기존 GPU 대비 전력 소비를 크게 줄이는 혁신적인 Tensor Contraction Processor(TCP) 아키텍처를 사용합니다5.
2. SDK 및 소프트웨어 지원:
   • Furiosa는 고성능 AI 개발 환경을 제공하기 위해 사용자 친화적인 SDK를 개발하고 있으며, HuggingFace Optimum 통합 및 다양한 추론 최적화 도구를 포함하고 있습니다26.
   • 최신 SDK 버전은 텐서 병렬 처리, PagedAttention, Block KV Cache와 같은 기술을 지원하며, LLM 기반 서비스 개발에 최적화되어 있습니다2.

 

최근 동향

1. RNGD 칩 출시:
   FuriosaAI는 2024년 Hot Chips 컨퍼런스에서 RNGD 칩을 발표했으며, 이는 대규모 언어 모델과 멀티모달 모델 추론에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 초기 테스트 결과 GPT-J 및 Llama 3.1과 같은 모델에서 탁월한 처리 성능을 보여주었습니다5.
2. 독립 유지:
   FuriosaAI는 Meta의 8억 달러 인수 제안을 거절하며 독립적인 경영을 선택했습니다. 이는 회사가 자체 기술 개발과 장기적인 성장 전략에 집중하기 위한 결정으로 평가됩니다4.
3. 글로벌 확장:
   Furiosa는 생산 확대와 글로벌 리더십 팀 강화에 박차를 가하고 있으며, 최근 Alex Liu를 제품 및 비즈니스 담당 부사장으로 임명했습니다2.
4. 향후 로드맵:
   2025년에는 텐서 병렬 처리의 2단계(칩 간 지원), Chat API 및 Embedding API 지원 등 여러 기능이 추가될 예정입니다6.

주요 특징

특징설명

에너지 효율성	기존 GPU 대비 전력 소비가 낮으며 지속 가능한 AI 컴퓨팅 솔루션 제공35.
프로그래머빌리티	다양한 애플리케이션에 적합한 유연한 통합 가능성3.
고성능	대규모 언어 모델 추론에서 높은 처리량과 효율성을 보장5.
독립적 경영 전략	Meta와 같은 대기업 인수 제안을 거절하며 독립성과 혁신 유지4.

 

결론

FuriosaAI는 지속 가능한 AI 컴퓨팅 솔루션 개발에 집중하면서 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고 있습니다. RNGD 칩은 대규모 언어 모델 추론에서 효율성과 성능을 극대화하며, 회사는 독립적인 경영과 혁신적인 기술 개발로 업계를 선도하고 있습니다. 앞으로도 FuriosaAI는 기술적 진보와 시장 확장을 통해 AI 반도체 산업에서 중요한 역할을 수행할 것으로 보입니다.

 

 

FuriosaAI의 RNGD 칩은 어떤 특징이 있나요

FuriosaAI의 차세대 AI 반도체 RNGD 칩은 대규모 언어 모델(LLM) 및 멀티모달 모델 추론에 최적화된 혁신적인 데이터센터용 AI 가속기로 설계되었습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

기술적 특징

1. Tensor Contraction Processor (TCP) 기반 아키텍처:
   • RNGD는 텐서 축약 프로세서를 사용하여 효율성, 프로그래머빌리티, 성능 간의 균형을 제공합니다13.
   • TCP 아키텍처는 전체 모델을 단일 연산으로 처리하도록 설계된 최적화된 컴파일러와 함께 작동하며, 프로그래밍 유연성을 극대화합니다3.
2. 전력 효율성:
   • 주요 GPU의 TDP(열 설계 전력)가 1000W 이상인 것과 비교해 RNGD는 150W TDP로 훨씬 낮은 전력 소비를 실현합니다13.
   • 이는 친환경 컴퓨팅을 촉진하며, 데이터센터에서 에너지 절감을 가능하게 합니다13.
3. 고성능 메모리:
   • RNGD는 48GB HBM3 메모리를 탑재하여 대규모 모델(Llama 3.1 8B 등)을 단일 카드에서 효율적으로 실행할 수 있습니다12.
   • 메모리 대역폭은 1.5TB/s로, 대규모 언어 모델과 멀티모달 AI 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다2.
4. 연산 성능:
   • INT8 연산에서 512 TOPS, INT4 연산에서 1024 TOPS의 계산 성능을 제공하며, 초당 2,000~3,000개의 토큰을 처리할 수 있습니다(약 100억 개 파라미터 모델 기준)12.
5. 인터커넥트 및 호환성:
   • PCIe Gen5 x16 인터커넥트를 지원하여 데이터 전송 속도를 높이고 시스템 통합성을 강화합니다2.

시장 및 활용

• RNGD는 대규모 언어 모델(GPT-J, Llama 시리즈 등)과 멀티모달 AI 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 초기 테스트 결과 경쟁력 있는 처리량을 보여주었습니다13.
• Supermicro와의 협력을 통해 친환경 컴퓨팅 솔루션으로 활용되고 있으며, AI 추론 성능과 에너지 효율성을 동시에 제공합니다13.
• 메타버스, 소셜 미디어 플랫폼, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 비용 절감 및 성능 향상을 목표로 한 메타와 같은 기업들에 적합한 솔루션으로 평가받고 있습니다4.

결론

RNGD 칩은 FuriosaAI의 기술 혁신을 대표하는 제품으로, 효율적인 AI 추론과 에너지 절감을 동시에 실현하며 데이터센터 및 대규모 AI 시스템에 최적화된 강력한 솔루션입니다.

 

RNGD 칩이 다른 AI 칩과 비교했을 때의 장점은 무엇인가요

FuriosaAI의 RNGD 칩은 경쟁 AI 칩들과 비교했을 때 몇 가지 주요 장점이 있습니다. 이를 기술적 특징, 성능, 에너지 효율성, 그리고 활용 가능성 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

RNGD 칩의 주요 장점

1. 에너지 효율성

• RNGD 칩은 150W TDP(열 설계 전력)로 설계되어, 엔비디아 H100과 같은 주요 GPU의 1000W 이상의 TDP 대비 훨씬 낮은 전력 소비를 실현합니다12.
• 이는 데이터센터 운영 비용을 절감하고 친환경적인 컴퓨팅 환경을 제공하는 데 유리합니다.

 

2. 고성능 메모리

• RNGD는 48GB HBM3 메모리를 탑재하여 대규모 언어 모델(예: Llama 3.1 8B)을 단일 카드에서 실행할 수 있습니다. 메모리 대역폭은 1.5TB/s로, 데이터 전송 병목 현상을 줄이고 처리 속도를 크게 향상시킵니다3.
• 이는 엔비디아 H100의 80GB HBM3 메모리와 비교해 적은 용량이지만, 효율적인 데이터 처리 구조로 뛰어난 성능을 제공합니다.

3. 연산 성능

• RNGD는 INT8 연산에서 512 TOPS, INT4 연산에서 1024 TOPS의 계산 성능을 제공하며, 초당 2,000~3,000개의 토큰을 처리할 수 있습니다(약 100억 개 파라미터 모델 기준)3.
• 이는 대규모 언어 모델 추론에서 경쟁력 있는 처리량을 보이며, GPT-J 및 Llama 시리즈와 같은 주요 벤치마크에서 우수한 성능을 입증했습니다3.

4. 프로그래머빌리티와 아키텍처

• RNGD는 Tensor Contraction Processor(TCP) 기반 아키텍처를 사용하여 효율성과 프로그래밍 유연성을 극대화합니다23.
• TCP는 단일 연산으로 전체 모델을 처리하도록 최적화된 컴파일러와 함께 작동하며, 다양한 애플리케이션에 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다.

5. 경쟁 제품 대비 차별화된 특징

특징RNGD엔비디아 H100AMD Instinct MI200

전력 소비	150W TDP	약 1000W 이상	약 300W
메모리	48GB HBM3	80GB HBM3	128GB HBM2e
연산 성능 (INT8)	512 TOPS	최대 1000 TFLOPS	약 47.9 TFLOPS (FP64 기준)
적용 분야	대규모 언어 모델 추론 및 멀티모달 AI	초대규모 AI 모델 트레이닝 및 추론	HPC 및 데이터 분석

 

6. 친환경 컴퓨팅

• RNGD는 엔비디아와 AMD 제품보다 낮은 전력 소비를 통해 지속 가능한 AI 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다12.

결론

RNGD 칩은 에너지 효율성과 고성능 추론 능력을 동시에 갖춘 혁신적인 AI 반도체로, 특히 대규모 언어 모델과 멀티모달 AI 작업에 최적화되어 있습니다. 경쟁 제품 대비 낮은 전력 소비와 유연한 아키텍처는 데이터센터 운영 비용 절감과 친환경 기술 구현에 있어 중요한 장점으로 평가됩니다.

 

RNGD 칩이 Llama 3.1과 같은 모델을 효율적으로 실행하는 방법은 무엇인가요

FuriosaAI의 RNGD 칩은 Llama 3.1과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위해 다음과 같은 기술적 접근을 활용합니다. NVIDIA H200 등 경쟁 제품과의 차별화된 특징을 중심으로 설명합니다:

1. 고성능 메모리 아키텍처

• 48GB HBM3 메모리를 탑재하여 Llama 3.1-8B와 같은 모델을 단일 칩에서 실행할 수 있습니다.
  • 메모리 대역폭 1.5TB/s로 데이터 병목 현상을 최소화하며, 경쟁 제품인 NVIDIA H200의 HBM3e(대역폭 ~3.35TB/s) 대비 낮은 사양이지만, TCP 아키텍처로 효율성을 보완합니다.
• 단일 카드 최적화: Llama 3.1-405B와 같은 초대형 모델은 다중 칩 병렬 처리가 필요하지만, RNGD는 8B급 모델의 경우 단일 칩에서도 효율적인 추론이 가능합니다14.

2. 에너지 효율성

• 150W TDP로 설계되어 NVIDIA H200(1000W 이상) 대비 전력 소비를 크게 절감합니다.
  • 이는 데이터센터 운영 비용 감소와 친환경 컴퓨팅에 기여하며, 특히 지속 가능한 AI 인프라 구축에 적합합니다.

3. 소프트웨어 최적화

• HuggingFace Optimum 통합: 양자화(Quantization) 및 추론 최적화 도구를 지원하여 Llama 3.1의 FP8/INT8/INT4 정밀도 변환을 효율적으로 처리합니다14.
  • NVIDIA의 AWQ(Activation-aware Weight Quantization)와 유사한 방식으로 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도 손실을 최소화합니다.
• 텐서 병렬 처리: 다중 칩 간 분산 추론을 지원하여 대규모 모델의 확장성을 확보합니다1.

4. 경쟁 솔루션 대비 차이점

기능RNGDNVIDIA H200

메모리 용량	48GB HBM3	141GB HBM3e
전력 소비	150W	1000W 이상
양자화 지원	INT8/INT4	FP8/INT8/INT4
추론 성능	512 TOPS (INT8)	1000 TFLOPS (FP8)
적용 분야	LLM 추론 및 멀티모달 AI	초대규모 모델 트레이닝 및 추론

 

5. 실제 적용 사례

• 로컬 환경 최적화: Ollama와 같은 도구를 통해 Llama 3.1-8B를 RNGD 기반 시스템에서 실행할 경우, 낮은 전력 소비로 로컬 추론이 가능합니다25.
• 멀티모달 워크로드: 텐서 병렬 처리와 KV 캐싱 기술을 활용해 멀티모달 AI 작업의 처리량을 극대화합니다14.

결론

RNGD 칩은 에너지 효율성과 고성능 메모리 관리를 통해 Llama 3.1과 같은 LLM의 추론 작업에 특화되었습니다. 경쟁 제품 대비 낮은 전력 소비로 데이터센터 비용을 절감하면서도, 소프트웨어 스택과의 긴밀한 통합을 통해 사용 편의성을 제공합니다. 다만, NVIDIA의 FP8 지원 및 초대규모 모델 트레이닝 기능과 달리 추론 최적화에 집중된 점이 특징입니다.