FuriosaAI verzichtet auf GPUs und setzt auf 2-nm Broadcom-Inferenzchip mit HBM4/E-Bandwidth
FuriosaAI und Broadcom haben sich zur Entwicklung eines Hochleistungs-AI-Beschleunigerchips mit next-Generation HBM4/E-Speicher verbunden.

Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- FuriosaAI und Broadcom haben sich zur Entwicklung eines Hochleistungs-AI-Beschleunigerchips mit next-Generation HBM4/E-Speicher verbunden.
- FuriosaAI und Broadcom haben eine strategische Partnerschaft eingegangen, um gemeinsam einen Hochleistungs-AI-Beschleunigerchip zu entwickeln.
- Im Mittelpunkt dieses Projekts steht der Einsatz nächsten Generation, dem HBM4/E, der eine deutlich erhöhte Bandbreite für rechenintensive Anwendungen verspricht.
Die angekündigte dritte Generation des AI-Beschleunigers zweiten Generation der RNGD-Plattform.

Diese Vorgängerversion wird derzeit in der Massenfertigung auf der 5-nm-Prozess-Technologie der zweiten Generation ist als 180-Watt-Modul konzipiert, das über einen PCIe-Slot angeschlossen wird, und richtet sich spezifisch an Arbeitslasten für große Sprachmodelle (LLM) sowie für Agentic-AI-Systeme.

Das neue, dritte Generation-Design wird sich ausschließlich auf den Bereich der AI-Inferenz konzentrieren. Diese Ausrichtung resultiert aus der weiterhin extrem hohen Nachfrage nach Agentic-AI-Lösungen.
Der neue Chip wird zudem eine 2-nm-Chiplet-Architektur aufweisen und den HBM4/E-Speicher unterstützen, um die Leistungsfähigkeit für massive KI-Rechencluster zu gewährleisten.
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Quellenprofil
Quelle und redaktionelle Angaben
- Quelle
- Wccftech
- Originaltitel
- FuriosaAI Ditches GPU Playbook For 2 nm Broadcom-Built Inference Chip, Claims HBM4/E Bandwidth Beats Even The Most Efficient GPUs
- Canonical
- https://wccftech.com/furiosaai-ditches-gpu-playbook-for-2nm-broadcom-built-inference-chip-claims-hbm4-e-bandwidth-beats-gpus/
- Quell-URL
- https://wccftech.com/furiosaai-ditches-gpu-playbook-for-2nm-broadcom-built-inference-chip-claims-hbm4-e-bandwidth-beats-gpus/
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