★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › Чипы › FuriosaAI RNGD

FuriosaAI RNGD

Чип AI-ускоритель Разгон

Korea's inference challenger — the startup that turned down Meta's $800M.

Перед вами запись о чипе: что представляет собой этот процессор, его ключевые характеристики, кто проектирует, производит и поставляет его компоненты, и где он применяется.

FuriosaAI's RNGD ('Renegade') is a 150 W HBM3-equipped inference card built on TSMC N5, targeting LLM serving at a fraction of GPU power. The Seoul startup reportedly declined an ~$800M acquisition approach from Meta in 2025 and signed LG AI Research as an anchor customer.

Характеристики и ключевые факты

Каждый показатель подписан по основанию: спецификация вендора, заявление вендора, из отчётности, оценка или официальные данные. «Не раскрыто публично» означает именно это — мы никогда не придумываем значения.

Overview

Designer FuriosaAI
Sampling 2024; customer ramps 2025

Manufacturing

Foundry / process TSMC N5Vendor spec

Память

Memory 48 GB HBM3, 1.5 TB/sVendor spec

Вычисления

BF16 256 TFLOPS / INT8 512 TOPSVendor spec

Электропотребление

TDP 150 WVendor spec

Место в общей экосистеме

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Разработан

Производится

Технология памяти

Связанные

Источники

FuriosaAI ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.