Furiosa SDK 2026.3: 새로운 커널 프레임워크와 이를 통해 지원되는 모델들

퓨리오사AI가 SDK 2026.3를 발표했습니다. 이번 업데이트의 핵심은 새로운 커널 프레임워크인 **TCL(Tensor Contraction Language)**과 이를 기반으로 구축된 furiosa-kernels 패키지입니다.

기존 방식은 PyTorch 모델을 ATen 연산으로 분해하는 과정에서 모델의 의도와 구조가 희석되는 한계가 있었습니다. 반면, TCL은 텐서 수축(Tensor Contraction) 연산을 일급 시민(First-class primitive)으로 취급하는 선언적 Python eDSL로, 모델의 구조를 유지하면서 컴파일러가 타일링, 스케줄링, 퓨전 등을 최적화할 수 있도록 돕습니다.

이번 릴리스를 통해 다음과 같은 주요 기능이 제공됩니다:

• Qwen3-VL을 통한 네이티브 멀티모달(Vision-Language) 서빙 지원
• gpt-oss, Solar-Open, K-EXAONE, Qwen3 MoE 등 대규모 MoE(Mixture-of-Experts) 모델의 빠른 도입 지원
• FXB(Furiosa Executable Bundle) 형식을 통한 재컴파일 없는 모델 배포
• NPU 활용도를 극대화하는 옵트인(Opt-in) 오버랩 스케줄러 도입

TCL의 모듈식 설계 덕분에 새로운 아키텍처가 등장하더라도 기존의 RMSNorm, Linear, MLP와 같은 빌딩 블록을 재사용하여 매우 빠르게 모델을 지원할 수 있게 되었습니다.