Южнокорейский стартап FuriosaAI, известный своими разработками в области нейроускорителей, официально анонсировал сервер нового поколения — NXT RNGD. Это высокопроизводительное решение позиционируется как конкурент для GPU-систем от NVIDIA и других лидеров рынка, но с акцентом на энергоэффективность, стоимость владения и локализованную обработку данных. Сервер уже доступен для тестирования у глобальных клиентов, а массовые поставки запланированы на 2026 год.
Архитектура сервера NXT RNGD: что делает его уникальным?
Сервер NXT RNGD выполнен в форм-факторе 4U и спроектирован для установки в стандартные серверные стойки. Его ключевая особенность — восемь специализированных нейроускорителей RNGD, реализованных в виде карт расширения PCIe 5.0 x16. Такое построение позволяет добиться максимальной плотности вычислений при сохранении совместимости с существующей инфраструктурой дата-центров.
Каждый ускоритель RNGD оснащён:
- 48 Гбайт памяти HBM3 с пропускной способностью до 1,5 Тбайт/с;
- 256 Мбайт SRAM с пропускной способностью 384 Тбайт/с — это критически важно для минимизации задержек при обработке тензорных операций.
Таким образом, суммарный объём HBM3 в одном сервере составляет 384 Гбайт. Это делает систему пригодной для запуска крупных языковых моделей (LLM), генеративного ИИ, анализа изображений и других ресурсоёмких задач, где требуется большой объём быстрой памяти.
Производительность: 4 Пфлопс без компромиссов
FuriosaAI заявляет о впечатляющих показателях производительности:
- До 512 Тфлопс на один ускоритель в режиме FP8;
- До 512 TOPS в режиме INT8.
При наличии восьми таких ускорителей общая производительность сервера достигает 4 Пфлопс (петафлопс) в FP8 и 4 тыс. TOPS в INT8. Для сравнения: один сервер NVIDIA DGX H100 обеспечивает около 4–5 Пфлопс, но при этом потребляет значительно больше энергии.
| Параметр | FuriosaAI NXT RNGD | NVIDIA DGX H100 |
|---|---|---|
| Форм-фактор | 4U | 6U |
| Производительность (FP8) | 4 Пфлопс | ~4,5 Пфлопс |
| Объём HBM3 | 384 Гбайт | 320 Гбайт |
| Потребляемая мощность | 3 кВт | 10,2 кВт |
| Ускорители | 8 × RNGD (PCIe 5.0) | 8 × H100 GPU |
Разница в энергопотреблении — ключевой фактор. При общей мощности в 3 кВт против 10,2 кВт у DGX H100, сервер NXT RNGD открывает новые возможности для развёртывания ИИ-инфраструктуры в условиях ограниченной электросети.
Энергоэффективность как преимущество для российских дата-центров
В условиях, когда многие регионы России сталкиваются с ограничениями по подключаемой мощности, особенно актуальны решения, сочетающие высокую производительность и низкое энергопотребление. Стандартная серверная стойка рассчитана на нагрузку около 15 кВт. На такую стойку можно установить:
- Один сервер NVIDIA DGX H100 (10,2 кВт);
- Пять серверов FuriosaAI NXT RNGD (по 3 кВт каждый).
Это означает, что в одной стойке можно разместить 40 ускорителей RNGD с общей производительностью до 20 Пфлопс, что многократно превышает возможности одного DGX H100. Такой подход особенно выгоден для компаний, строящих локальные ИИ-платформы или частные облака.
Для российских организаций, стремящихся к цифровому суверенитету и снижению зависимости от импортных решений, такие архитектуры становятся стратегически важными. Решения типа NXT RNGD позволяют развивать внутренние компетенции в области искусственного интеллекта без необходимости масштабных инвестиций в энергообеспечение.
Преимущества платформы NXT RNGD для бизнеса
FuriosaAI выделяет несколько ключевых преимуществ своей платформы:
Низкая совокупная стоимость владения (TCO)
Снижение энергопотребления напрямую влияет на TCO. По оценкам экспертов, затраты на электроэнергию и охлаждение могут составлять до 60% расходов на содержание ИИ-инфраструктуры. Благодаря низкому энергопотреблению, сервер NXT RNGD позволяет сократить эти расходы в разы.
Кроме того, использование PCIe-интерфейса упрощает интеграцию в существующие серверные платформы. Это значит, что компании могут использовать готовые решения для серверных платформ и модернизировать их под нужды ИИ, не перестраивая всю инфраструктуру с нуля.
Суверенитет данных и безопасность
Многие отрасли — финансы, здравоохранение, госуправление — требуют хранения и обработки данных внутри страны. Развёртывание ИИ-серверов в локальных дата-центрах решает проблему передачи конфиденциальной информации в публичные облака.
Сервер NXT RNGD идеально подходит для таких сценариев: он работает автономно, не требует постоянного подключения к внешним сервисам и может быть полностью изолирован от интернета при необходимости.
Гибкость и простота развёртывания
Архитектура на базе PCIe 5.0 позволяет легко интегрировать ускорители в любые современные серверы. FuriosaAI предоставляет полноценный SDK, который включает:
- Компилятор нейросетей;
- Библиотеки оптимизации;
- API для интеграции с популярными фреймворками (PyTorch, TensorFlow);
- Инструменты мониторинга и диагностики.
Это даёт разработчикам свободу в создании новых приложений — от компьютерного зрения до автоматизации бизнес-процессов.
Как собрать эффективный ИИ-сервер на базе RNGD?
Хотя FuriosaAI предлагает готовое решение в формате 4U, есть компании, которым выгоднее собирать системы под свои задачи. В этом случае важно правильно подобрать компоненты.
Как собрать ИИ-сервер на базе RNGD: пошаговая инструкция
- Выберите серверную платформу с поддержкой PCIe 5.0 x16 и минимум восемью слотами. Подойдут двухпроцессорные серверы на базе Intel Xeon Scalable 4-го поколения или AMD EPYC 9004. Актуальные модели представлены в каталоге серверных платформ Server360.
- Установите два высокопроизводительных CPU с поддержкой PCIe 5.0. Рекомендуются процессоры с большим количеством ядер — например, AMD EPYC 9654 (96 ядер) или Intel Xeon Platinum 8490H (60 ядер).
- Подберите оперативную память. Для ИИ-задач рекомендуется минимум 1 Тбайт DDR5 ECC RDIMM с частотой 4800 МГц. Обратите внимание на модули, совместимые с вашей материнской платой — варианты доступны в разделе серверной оперативной памяти.
- Установите восемь ускорителей RNGD в слоты PCIe 5.0 x16. Убедитесь, что блок питания и система охлаждения рассчитаны на дополнительную нагрузку.
- Добавьте накопители для хранения данных. Рекомендуются NVMe SSD объёмом от 4 Тбайт. Для бэкапов и архивации можно использовать внутренние жёсткие диски большого объёма.
- Настройте ОС и SDK FuriosaAI. Установите драйверы, компилятор и тестовые модели для проверки производительности.
- Запустите нагрузочное тестирование и оптимизируйте параметры охлаждения и питания.
Такой подход позволяет создать гибридную ИИ-платформу, сочетающую универсальные CPU, большие объёмы RAM и специализированные ускорители. Если вам нужна помощь в подборе компонентов, команда Server360 готова проконсультировать по техническим вопросам и предложить готовые решения.
Готовые сборки vs. DIY: что выбрать?
Для многих организаций более удобным решением станет покупка готовой сборки — это гарантирует совместимость компонентов, стабильность работы и быстрое развёртывание.
Компания Server360 предлагает услуги по сборке серверов под заказ, включая:
- Подбор компонентов под ваши задачи;
- Тестирование и настройку системы;
- Гарантию и техническую поддержку.
Если вы рассматриваете возможность создания локальной ИИ-платформы на базе новой архитектуры, стоит обратить внимание на готовые серверные сборки, которые можно адаптировать под установку ускорителей RNGD.
FAQ: часто задаваемые вопросы о FuriosaAI NXT RNGD
Что такое ускоритель RNGD и чем он отличается от GPU?
RNGD — это специализированный нейроускоритель, оптимизированный исключительно для задач искусственного интеллекта. В отличие от GPU, которые универсальны и используются также для графики и общих вычислений, RNGD имеет архитектуру, заточенную под тензорные операции, что обеспечивает более высокую энергоэффективность и производительность в ИИ-сценариях.
Когда начнутся поставки серверов NXT RNGD?
Серверы NXT RNGD уже доступны для тестирования у партнёров и крупных клиентов. Массовые поставки запланированы на 2026 год. Однако компоненты для самостоятельной сборки могут стать доступны раньше через авторизованных дистрибьюторов.
Поддерживает ли NXT RNGD популярные фреймворки ИИ?
Да, FuriosaAI предоставляет SDK с поддержкой PyTorch и TensorFlow. Компилятор автоматически преобразует модели из этих фреймворков в оптимизированный код для выполнения на ускорителях RNGD.
Можно ли использовать RNGD в гибридных облачных средах?
Да, серверы NXT RNGD можно интегрировать в гибридные архитектуры, где часть нагрузки выполняется локально, а часть — в публичном облаке. Это позволяет оптимизировать стоимость и соблюдать требования к безопасности данных.
Требуется ли специальное охлаждение для сервера NXT RNGD?
Нет, сервер работает в стандартных условиях 4U-стойки с воздушным охлаждением. Благодаря низкому энергопотреблению (3 кВт), он не требует жидкостного охлаждения, что упрощает эксплуатацию в обычных дата-центрах.
Перспективы развития рынка ИИ-ускорителей
Анонс FuriosaAI — часть более широкого тренда: компании по всему миру ищут альтернативы доминирующим GPU-решениям. Это связано с растущими затратами, дефицитом чипов и стремлением к технологической независимости.
Южнокорейская экосистема активно развивает собственные полупроводниковые технологии. FuriosaAI, входящая в группу Samsung, получает поддержку на уровне государства, что ускоряет коммерциализацию её продуктов.
Для России такой сдвиг открывает возможности. Решения на базе специализированных ускорителей могут стать основой для создания отечественных ИИ-платформ, особенно в сочетании с локальными центрами обработки данных и открытым программным обеспечением.