개요
퓨리오사AI(FuriosaAI)는 한국의 AI 반도체 스타트업으로, 데이터센터용 AI 추론 NPU를 개발했습니다. 2024년 Rebellions (리벨리온)에 합병되었으며, 특히 컴파일러/소프트웨어 기술력으로 주목받았습니다.
- 설립: 2017년 (백준호 대표, 전 삼성전자)
- 본사: 서울
- 현재: 2024년 리벨리온에 합병
제품 라인업
Warboy (1세대)
| 항목 | 사양 |
|---|
| 세대 | 1세대 NPU |
| 공정 | 14nm |
| AI 성능 | 64 TOPS (INT8) |
| 메모리 | 32MB SRAM |
| 전력 | ~40W |
| 폼팩터 | PCIe 카드 |
| 용도 | 이미지 추론, 비전 AI |
- 퓨리오사 최초 상용 칩
- 카카오 데이터센터에 채택 (이미지 검색/분류)
- PCIe 카드로 기존 서버에 장착
RNGD (Renegade, 2세대)
| 항목 | 사양 |
|---|
| 세대 | 2세대 NPU |
| 공정 | Samsung 5nm |
| AI 성능 | 256+ TOPS (INT8) |
| 메모리 | HBM2e |
| 전력 | ~150W |
| 인터커넥트 | FuriosaLink (칩 간 연결) |
| 용도 | LLM 추론, 대형 모델 |
특징:
- Warboy 대비 4배+ 성능
- HBM 탑재로 LLM (70B급) 추론 가능
- FuriosaLink: 다수 RNGD 칩을 연결하여 초대형 모델 분산 추론
- Transformer 아키텍처 최적화
- 리벨리온 합병 후 REBEL-2에 기술 통합
소프트웨어 — 핵심 강점
퓨리오사의 가장 큰 차별점은 컴파일러/소프트웨어 기술력이었습니다.
| 도구 | 설명 |
|---|
| Furiosa SDK | NPU 개발 SDK (Python/C++) |
| Furiosa Compiler | ONNX/TFLite → NPU 최적화 바이너리, 자체 IR(중간 표현) |
| Furiosa Runtime | 추론 런타임, 동적 배칭 |
| Furiosa Model Zoo | 최적화된 모델 (ResNet, YOLO, BERT 등) |
| Furiosa Serving | 모델 서빙 (Triton 대안) |
컴파일러 특징:
- 자체 중간 표현(IR)으로 다양한 프레임워크 모델 지원
- 연산 그래프 최적화 → NPU 하드웨어에 최적 매핑
- 양자화 자동 적용 (INT8/INT4)
- Hugging Face Optimum 통합
주요 성과
| 시기 | 내용 |
|---|
| 2017 | 설립 |
| 2021 | Warboy 1세대 NPU 출시 |
| 2022 | 카카오 데이터센터 적용, Series B ($48M) |
| 2023 | RNGD 개발 발표, Samsung Foundry 협력 |
| 2024 | 리벨리온에 합병 (합병 기업가치 ~$1.2B) |
투자 및 파트너십
| 항목 | 내용 |
|---|
| 총 투자 | $1억+ (합병 전) |
| 주요 투자자 | 산업은행, IMM Investment, 컴퍼니케이파트너스 |
| 고객 | 카카오, 네이버 (PoC) |
| 파트너 | Samsung Foundry |
합병 배경
- 한국 AI 칩 시장에서 리벨리온과 퓨리오사가 유사한 포지션
- 리벨리온: 하드웨어 설계 + SKT/KT 영업망 강점
- 퓨리오사: 컴파일러/소프트웨어 + 카카오/인터넷 기업 강점
- 합병으로 하드웨어 + 소프트웨어 시너지 + 경쟁 중복 제거
- 합병 후 REBEL-2에 퓨리오사 컴파일러 기술 통합
Warboy vs Hailo vs Jetson
| 항목 | Warboy | Hailo-8 | NVIDIA Jetson Orin Nano |
|---|
| 성능 | 64 TOPS | 26 TOPS | 67 TOPS |
| 전력 | 40W | 2.5W | 7~25W |
| TOPS/W | 1.6 | 10 | 2.7 |
| 폼팩터 | PCIe 카드 | M.2 모듈 | SoM |
| 타겟 | 데이터센터 | 엣지/카메라 | 로봇/자율주행 |
| 학습 | X | X | O |
관련 항목