FuriosaAI تبدأ نشر مسرعات RNGD في مركز بيانات Equinix في Lisbon
بدأت FuriosaAI نشر مسرعات الذكاء الاصطناعي RNGD في مركز بيانات LS2 التابع لـ Equinix في Lisbon، مع بحث الشركة الكورية الجنوبية عن طلب أوروبي على الحوسبة السيادية للذكاء الاصطناعي. وتصف الشركة 48 GB من HBM3 و1.5 TB/s من عرض نطاق الذاكرة و512 teraFLOPS من أداء FP8 الكثيف لكل بطاقة، لكن مسرعها التالي المرتبط بـ Broadcom لا يزال يعتمد على توقيت HBM4 وHBM4e.
بدأت FuriosaAI نشرا أوروبيا لمنصة مسرعات الذكاء الاصطناعي RNGD في مركز بيانات LS2 التابع لـ Equinix في Lisbon، ما يمنح الشركة الكورية الجنوبية موطئ قدم ماديا في سوق يركز بصورة متزايدة على الحوسبة السيادية للذكاء الاصطناعي.
لا تطرح الشركة عرضها الحالي بوصفه أقصى أداء من فئة GPU. تقدم FuriosaAI منصة RNGD كخيار استدلال أقل استهلاكا للطاقة يمكن تشغيله في رفوف مبردة بالهواء، بينما يبقى مسرعها التالي المرتبط بـ Broadcom مرتبطا بتوافر HBM4 وHBM4e.
FuriosaAI تنشر بطاقات RNGD في Equinix LS2
قالت FuriosaAI إنها بدأت تشغيل خط RNGD من مسرعات الذكاء الاصطناعي في مركز بيانات LS2 التابع لـ Equinix في Lisbon. وتنقل الخطوة شركة أسسها June Paik وHanjoon Kim في 2017 إلى خارج قاعدتها الكورية الجنوبية، حيث ذكرت المادة LG Electronics ضمن مكاسب العملاء المحليين.
يستهدف نشر Lisbon طلبا أوروبيا على الحوسبة السيادية للذكاء الاصطناعي. ركزت FuriosaAI بقوة على سوقها المحلية، لكن الطرح الأوروبي يمنحها بيئة colocation لأنظمة الاستدلال بدلا من الاكتفاء بخريطة طريق للرقائق أو عرض مختبري.
يسهم الموقع المختار أيضا في تشكيل الادعاء التقني. يمنح مرفق LS2 التابع لـ Equinix شركة FuriosaAI مرجعا لنشر داخل مركز بيانات لمنصة تقول الشركة إن بإمكانها العمل في رفوف قائمة لأنها مبردة بالهواء.
بطاقة RNGD تسجل 48 GB من HBM3
تعتمد بطاقة RNGD من FuriosaAI على عملية TSMC بدقة 5 nm وتستخدم معمارية tensor contraction processor الخاصة بالشركة. وتشمل المواصفات المذكورة لكل بطاقة PCIe مقدار 48 GB من HBM3 و1.5 TB/s من عرض نطاق الذاكرة و512 teraFLOPS من أداء FP8 الكثيف، بحسب FuriosaAI.
تقول FuriosaAI إن كل بطاقة تحمل TDP قدره 180 watts. ولم تتضمن المادة تحقق معياريا مستقلا من مقارنة استهلاك الطاقة.
يجمع NXT RNGD Server من FuriosaAI ثمانية مسرعات في نظام بقدرة 3 kW. ويوصف التكوين بأنه يوفر ما يصل إلى 384 GB من HBM، بما يكفي لتشغيل نماذج مؤسسية أكبر تشمل OpenAI gpt-oss 120B وLG Exaone 236B وQwen 3-30B-A3B عند أحجام سياق وتزامن كبيرة.
عمل Broadcom يشير إلى مسرع لاحق
يأتي النشر الأوروبي قبل أن يصبح مسرع الجيل الثالث من FuriosaAI جاهزا للاستخدام الواسع. تقول FuriosaAI إنها تعمل مع Broadcom لتكييف تقنية tensor contraction processor في حزمة متعددة القوالب تستخدم ذاكرة HBM4 أو HBM4e أسرع.
سيستخدم الرقاقة المخطط لها أيضا تقنيات Ethernet وPCIe switching من Broadcom لدعم عناقيد توسع أكبر من أنظمة RNGD الثمانية التي تبنيها FuriosaAI بالفعل. كما كشفت Meta وOpenAI وGoogle عن تعاونات رقائق تشمل Broadcom، لكن التفاصيل العامة تختلف حسب الشركة وتبقى محدودة.
يبقى التوقيت غير محسوم. فذاكرتا HBM4 وHBM4e لا تصلان إلى السوق إلا هذا العام والعام المقبل، ولم تكشف FuriosaAI أسماء عملاء RNGD الأوروبيين، أو أحجام الطلبات، أو الأسعار، أو التزامات الاستخدام، أو تاريخ نشر مسرع الجيل الثالث المرتبط بـ Broadcom.
Summary version for Medium
FuriosaAI Starts RNGD Accelerator Deployment At Equinix Lisbon Datacenter
Why this hardware shift matters for AI and compute buyers
Quick Summary: FuriosaAI has begun deploying its RNGD AI accelerators at Equinix’s LS2 datacenter in Lisbon as the South Korean chip startup looks for European sovereign AI demand. The company describes 48 GB of HBM3, 1.5 TB/s memory bandwidth and 512 teraFLOPS of dense FP8 performance per card, but its Broadcom-linked next-generation accelerator still depends on HBM4...
FuriosaAI Deploys RNGD Cards At Equinix LS2
FuriosaAI said it had begun fielding its RNGD line of AI accelerators at Equinix’s LS2 datacenter in Lisbon. The move takes a company founded in 2017 by June Paik and Hanjoon Kim beyond its South Korean base, where LG Electronics was cited among domestic customer wins.
RNGD Card Lists 48 GB Of HBM3
FuriosaAI’s RNGD card is built on TSMC’s 5 nm process and uses the company’s tensor contraction processor architecture.
- Point 1: The central topic is chips-semiconductors, with the announcement framed around concrete operating detail.
- Point 2: The specification described for each PCIe card includes 48 GB of HBM3, 1.5 TB/s of memory bandwidth and 512 teraFLOPS of dense FP8 performance, according to FuriosaAI.
The important shift is not the AI label, but the operating boundary it creates for teams.
Broadcom Work Points To A Later Accelerator
The European deployment comes before FuriosaAI’s third-generation accelerator is ready for broad use. FuriosaAI says it is working with Broadcom to adapt its tensor contraction processor technology into a multi-die system-on-package using faster HBM4 or HBM4e memory.
Read the Full Deep Dive
Want to explore the complete technical analysis, enterprise trade-offs, and detailed metrics?
Read the full article originally published at SendTech Times
