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Furiosa AI instala sede europeia em Lisboa para desenhar chips de IA

A Furiosa AI instala a sede europeia em Lisboa para desenvolver o RNGD, visando maior eficiência energética e I&D local em compiladores e chips de IA

Nuno Lopes, o novo líder da Furiosa AI para a Europa, assume-se como um “geek da compilação”
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A Furiosa AI, empresa sul-coreana especializada em chips de IA, anunciou a abertura da sua sede europeia em Lisboa. A decisão visa centralizar operações no continente, com um centro de investigação liderado por Nuno Lopes, professor do Instituto Superior Técnico.

A empresa foi criada em 2017 com o objetivo de desenvolver chips de elevada eficiência energética para IA, apresentando-se como alternativa aos GPUs tradicionais. Em Portugal, pretende aproveitar um ecossistema nacional consolidado e centros de dados alimentados por energia limpa.

Novo polo em Lisboa

O escritório lisboeta terá funções administrativas, apoio técnico para a Europa e, principalmente, investigação e desenvolvimento em compiladores e no desenho de chips e PCBs. A gestão indica que o centro pode tornar-se no principal polo de I&D fora da Coreia do Sul, com início de contratação de engenheiros de microelectrónica e especialistas em software.

Tecnologia RNGD vs GPUs

A Furiosa AI descreve a arquitetura RNGD como específica para IA, em oposição aos GPUs convencionais. A prioridade é reduzir acessos à memória, grande consumo de energia, aumentando a eficiência do processamento de dados, sem depender de passos intermédios para traduzir instruções para IA.

Vantagens operacionais e mercado

Segundo a empresa, os produtos como servidores e aceleradores são atractivos para centers com infraestruturas antigas, pois funcionam com arrefecimento a ar e menor consumo energético. No país, o diretor admite que muitos centros não suportam GPUs, criando oportunidade para a RNGD.

Colaboração e talento

A Furiosa AI pretende colaborar com universidades e centros de investigação nacionais, integrando o cluster de semicondutores em Portugal. Aponta ainda para vantagens da IA que não dependem tanto do hardware específico, o que facilita a adoção de novas arquiteturas.

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