場達RNG打入推論市D 晶片採台積電製程 只能靠輝誰說 AI

RNGD 在「每瓦效能」方面表現突出。誰說

值得一提的靠輝是，

儘管在整體算力與記憶體規模上不敵 Nvidia 的達R電製 H100 、這也指出 AI 晶片市場將不再由單一「通用型」產品主導 ，片採LG 測試指出，台積代妈中介何不給我們一個鼓勵

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取消 確認關鍵原因在於對「能效」與「成本」 。入推

RNGD 採用台積電 5 奈米製程 ，論市

• LG AI Research taps FuriosaAI to achieve 2.25x better LLM inference performance vs. GPUs
• How AI chip upstart FuriosaAI won over LG with its power-sipping design

（首圖來源 ： FuriosaAI ）

延伸閱讀：

• 韓國新創 FuriosaAI 與 LG 合作，誰說對如 LG 等重視節能與營運成本的靠輝企業而言 ，加速器架構正逐步向著「任務導向」與「能效導向」發展。達R電製B100 等產品橫掃全球資料中心市場，片採整體熱設計功耗（TDP）僅 180 瓦，台積代妈补偿25万起改採 PCIe 通訊並結合軟體層最佳化，程打場儘管 Nvidia 的入推 H100、【代妈25万到30万起】RNGD 提供了一條繞過高耗能 GPU、遠低於 Nvidia H100 最高可達 700 瓦 。代妈补偿23万到30万起降低整體部署與整合成本 ，RNGD 在同樣功耗條件下，具備 FP8 精度下高達 512 TFLOPS 的運算效能。專為推論任務優化，代妈25万到三十万起LG 卻選擇押寶尚未量產的初創廠商  ，比 A100 產生多達 3.75 倍的 token 數，相較於以訓練任務為核心的【代妈最高报酬多少】 GPU
   ，總容量 48GB ，试管代妈机构公司补偿23万起頻寬達 1.5TB/s，而是具任務針對性的低功耗客製化晶片（ASIC）。記憶體配置為雙層 HBM3 堆疊，

  韓國 AI 晶片新創 FuriosaAI 宣布與 LG AI Research 展開合作 ，RNGD 避免依賴先進封裝與高速 NVLink，有效落地 AI 服務的實用解法。FuriosaAI 曾吸引 Meta 收購意願。【代妈25万到三十万起】展現遠勝傳統 GPU 架構的能耗優勢。搭載 Furiosa 自研 Tensor Contraction Processor 架構，

  此外，推出高效能 AI 晶片 RNGD

文章看完覺得有幫助 ，B100 等旗艦 GPU，共同推動高能效 AI 加速器「RNGD（Renegade）」的大規模應用。特別適合以推論為主的企業應用場景 。