퓨리오사의 AI칩 레니게이드(2025.09.07)

2025.09.07

FuriosaAI

FuriosaAI

 

퓨리오사는 TSMC의 5나노 공정으로 추론용 AI칩 '레니세이드'를 생산하여

2025년말이나 2026년초에 공급할 예정입니다.

메모리는 SK하이닉스의 HBM3 48GB를 장착하였고,대만의 Supermicro(서버)와 Asus(메인보드)등과

협력하고 있다.

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RNGD(레니게이드) 핵심 요약

1. 제품 개요

• 제품명: RNGD (“Renegade”)
• 용도: 서버 기반 데이터센터용 AI 추론 가속기 (LLM 및 멀티모달 모델 중심) (FuriosaAI, 지디넷코리아, 헬로티)
  
  
• 구조: PCIe 카드 형태의 가속기 (Chips and Cheese, SiliconANGLE)

2. 아키텍처 및 성능

• 연산 구조: 텐서 수축 프로세서(Tensor Contraction Processor, TCP) 기반 — 매트릭스 곱셈 이상으로 확장된 일반 연산 지원 (FuriosaAI, Jon Peddie Research, Chips and Cheese, 지디넷코리아)
  
  
• 제조 공정 & 주파수: TSMC 5nm 공정, 1.0 GHz 동작 (FuriosaAI, SiliconANGLE)
• 연산 성능:
  • BF16: 256 TFLOPS
  • FP8: 512 TFLOPS
  • INT8: 512 TOPS
  • INT4: 1024 TOPS (FuriosaAI)

3. 메모리 및 대역폭

• 메모리: 48 GB HBM3, 12-layer 구성 (CoWoS-S 패키징) (FuriosaAI, ServeTheHome)
• 메모리 대역폭: 최대 1.5 TB/s (FuriosaAI)
  
  
• 이 정도 대역폭이 있어 Llama 3.1 같은 대형 모델에서도 토큰 생성 속도 향상 및 전력 효율 확보가 가능 (FuriosaAI)

4. 전력 및 냉각

• TDP (전력 설계 한계): 150 ~ 180 W (GPU 대비 훨씬 낮은 전력 소비) (Jon Peddie Research, Chips and Cheese, FuriosaAI, 지디넷코리아)

5. 소프트웨어 및 효율

• 성능 최적화: 전용 컴파일러를 통해 ONNX / PyTorch 모델을 TCP 아키텍처에 맞춰 최적화하여 높은 성능과 효율 달성 (Jon Peddie Research, SiliconANGLE, Chips and Cheese)
  
  
• 벤치마크: GPT-J, Llama 3.1 기반 모델에서 10B 파라미터 모델에 대해 초당 2,000~3,000 토큰 처리 성능 확인 (THE AI, 지디넷코리아, Jon Peddie Research, SiliconANGLE)

6. 안정성, 가상화 및 보안

• 지원 기능: 다중 인스턴스, 가상화, ECC 메모리, 보안 부트, 모델 암호화 지원 (헬로티, FuriosaAI)
• 글로벌 확장: Microsoft Azure 마켓플레이스 등록 완료 — 클라우드 및 온프레미스 환경에서 사용 가능 (헬로티)

7. 국내 투자 및 생산 확대

• 2025년 7월, 약 1,700억 원 규모의 투자 유치를 통해 RNGD 양산 확대 및 차세대 칩 개발 본격 추진 중 (Chosunbiz)

요약 테이블

    항목                                      세부 내용

아키텍처	TCP 기반, 범용 텐서 수축 연산
제조 공정	TSMC 5nm, 1.0 GHz
연산 성능	BF16 256 TFLOPS / FP8 512 TFLOPS / INT8 512 TOPS / INT4 1024 TOPS
메모리	48 GB HBM3, 1.5 TB/s
전력 소모	TDP 150–180 W
성능 벤치마크	10B 모델 기준 초당 2,000–3,000 토큰
지원 기능	ECC, 가상화, 보안 부트, Azure 연동
국내 현황	대규모 투자, 양산 및 차세대 개발 진행

 

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