Desain semikonduktor tidak pernah semudah dan sesederhana itu. Setiap chip yang menggerakkan ponsel, mobil, atau laptop Anda membutuhkan perencanaan, eksperimen, dan penyesuaian kinerja berbulan-bulan sebelum menjadi kenyataan. Namun, kini telah terjadi sebuah revolusi dalam hal ini, yaitu AI Generatif.

Ide AI generatif dalam desain semikonduktor adalah untuk menyediakan asisten digital cerdas bagi para engineer yang mampu berimajinasi tinggi dalam merancang, bahkan menulis kode untuk chip baru. AI ini menyederhanakan seluruh proses dari cetak biru desain menjadi kode, yang lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih efisien. Bayangkan chip dapat dirancang hampir secara mandiri. Dunia ini bukan lagi mimpi. Dunia ini sudah terjadi.

Tantangan Desain Semikonduktor Modern

Pengembangan semikonduktor sangat padat karya dan melibatkan banyak keterampilan manusia. Beberapa insinyur harus menangani semua detail kecil, termasuk desain logika, kontrol daya, pengodean, dan pengujian. Ini bukanlah proses yang cepat, sederhana, dan bebas kesalahan.

Desain chip kini semakin kompleks dengan munculnya teknologi modern seperti kecerdasan buatan, Internet of Things, dan metode komunikasi yang canggih. Kebutuhan akan linimasa yang lebih panjang, lebih cepat, dan chip yang lebih cerdas pun meningkat.

AI Generatif hadir di titik ini. AI ini membantu para insinyur untuk mengatasi kendala waktu, meminimalkan biaya, dan meningkatkan kreativitas. Alih-alih menghilangkan desainer, AI ini berkolaborasi dengan mereka dan membuat pekerjaan desain menjadi lebih cerdas dan cepat.

Apa itu AI Generatif dalam Desain Semikonduktor?

AI Generatif mengacu pada bentuk kecerdasan buatan yang berkembang berdasarkan data yang ada dan kemudian menghasilkan item baru. Bisa berupa teks, gambar, musik, atau, dalam hal ini, desain semikonduktor.

Ketika digunakan dalam desain semikonduktor, AI Generatif mempelajari ribuan tata letak chip, arsitektur, dan hasil kinerja yang ada. AI ini memperoleh pola, apa yang berfungsi dengan baik, dan kemudian secara otomatis menghasilkan varian desain baru.

Bayangkan AI Generatif seperti asisten yang telah mempelajari jutaan cetak biru chip dan bahkan dapat merekomendasikan yang lebih baik, tergantung pada apa yang ingin Anda capai. Sebagaimana ChatGPT dapat menulis artikel atau menulis kode, AI Generatif dalam desain semikonduktor mampu menulis arsitektur baru atau bahkan menulis kode yang berfungsi.

Dari Cetak Biru Arsitektur ke Kode: Cara Kerja AI Generatif

Teknologi produksi semikonduktor melewati berbagai tahapan. Dalam kasus AI Generatif, semua langkah ini menjadi lebih efisien dan cepat.

Langkah 1: Ideasi Arsitektur

AI mulai menghasilkan beberapa ide arsitektur, tergantung pada kinerja, batasan daya, dan spesifikasi yang diperlukan. AI mengkaji berbagai kemungkinan yang dapat melampaui imajinasi manusia.

Langkah 2: Eksplorasi Ruang Desain

AI kemudian mempertimbangkan jutaan kemungkinan desain untuk memilih yang paling efisien. Langkah ini membantu para insinyur mencapai keseimbangan optimal antara kecepatan, daya, dan ukuran.

Langkah 3: Pembuatan Kode Otomatis

Setelah cetak biru dibuat, AI Generatif akan secara otomatis menghasilkan kode Register Transfer Level (RTL) atau kode Verilog, yang akan digunakan untuk menjelaskan cara kerja chip.

Langkah 4: Validasi dan Simulasi

AI kemudian melakukan berbagai pengujian untuk menentukan potensi kesalahan desain atau masalah daya. Ini merupakan simulasi perilaku chip bahkan sebelum dimulainya produksi.

Langkah 5: Optimasi Berkelanjutan

Setelah setiap pengujian, AI melanjutkan pelatihan dan pengembangan desainnya. Setiap versi yang dihasilkannya menjadikannya semakin baik.

Manfaat Utama Penggunaan AI Generatif dalam Desain Semikonduktor

Dampak AI Generatif pada desain chip sungguh luar biasa. AI menawarkan beberapa manfaat yang luar biasa, seperti:

• Kecepatan dan Efisiensi: AI mengurangi waktu desain secara drastis. Apa yang sebelumnya membutuhkan waktu berbulan-bulan kini dapat dilakukan dalam hitungan minggu, menghemat waktu dan tenaga.
• Lebih Banyak Inovasi: AI dapat berpikir dengan cara baru dan mengeksplorasi pola desain unik yang mungkin tak pernah dibayangkan manusia. Hal ini menghasilkan desain chip yang inovatif. 
• Lebih Sedikit Kesalahan: Dengan validasi dan pengujian berbasis AI, kemungkinan kesalahan pengkodean sangat berkurang. Hal ini memastikan akurasi dan keandalan yang lebih tinggi.
• Biaya Lebih Rendah: Dengan mengotomatiskan pekerjaan berulang, AI membantu perusahaan menghemat waktu dan uang. Lebih sedikit upaya manual berarti biaya desain yang lebih rendah.
• Skalabilitas yang Lebih Baik: AI memungkinkan perancang untuk membuat beberapa versi chip untuk berbagai industri seperti otomotif, layanan kesehatan, dan elektronik konsumen.

Pemain besar seperti NVIDIA, Synopsys, dan Cadence telah menggunakan AI Generatif tool untuk mempercepat proses desain semikonduktor mereka.

Kasus Penggunaan AI Generatif di Dunia Nyata dalam Desain Semikonduktor

Berikut adalah beberapa cara AI Generatif digunakan dalam proyek semikonduktor nyata saat ini:

• Pembuatan Tata Letak Berbasis AI: Perangkat dapat secara otomatis membuat tata letak yang dioptimalkan untuk kinerja dan konsumsi daya.
• Otomatisasi EDA: AI kini menjadi bagian dari perangkat Electronic Design Automation (EDA) untuk mempercepat proses desain dan verifikasi.
• Prediksi Performa: Model AI dapat memprediksi seberapa besar daya yang akan digunakan sebuah chip, seberapa banyak panas yang akan dihasilkannya, dan seberapa cepat kinerjanya, bahkan sebelum proses manufaktur.
• Desain Bersama Perangkat Keras dan Perangkat Lunak: AI membantu merancang chip dan perangkat lunak secara bersamaan untuk memastikan keduanya berfungsi sempurna.

Perusahaan seperti Samsung dan Google telah bereksperimen dengan desain chip yang dihasilkan AI yang berkinerja sama baiknya dengan chip buatan manusia, tetapi dibuat dalam waktu yang jauh lebih singkat.

Tantangan dan Keterbatasan

Meskipun AI Generatif dalam desain semikonduktor menjanjikan, AI menghadapi beberapa tantangan.

• Persyaratan Data: Model AI membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi agar dapat dipelajari dengan baik. Tanpa data yang cukup, output-nya terbatas.
• Kurangnya Kejelasan: Terkadang sulit bagi para enginer untuk memahami bagaimana AI mencapai keputusan tertentu.
• Kesulitan Integrasi: Menggabungkan perangkat AI dengan sistem desain yang ada bisa sedikit rumit pada awalnya.
• Masalah Kepemilikan: Masih ada pertanyaan tentang siapa yang memiliki desain yang diciptakan oleh AI, pengembangnya, atau perusahaan yang menggunakannya.

Masa Depan: Desain Chip Berbasis AI

Langkah besar berikutnya dalam desain semikonduktor adalah gagasan lingkungan desain yang sepenuhnya digerakkan oleh AI. Dalam waktu dekat, para insinyur akan lebih berperan sebagai pengawas yang memandu sistem AI daripada mengerjakan setiap tugas secara manual.

Kita akan melihat chip yang dapat meningkatkan kinerjanya sendiri, mikroarsitektur yang dibuat secara otomatis, dan kode yang dihasilkan AI yang terus menyempurnakan dirinya sendiri. AI Generatif tidak hanya akan mempercepat desain chip, tetapi juga lebih kreatif dan berkelanjutan.

Dari cetak biru hingga kode, AI Generatif mendefinisikan ulang apa yang mungkin dalam teknologi semikonduktor.

Kesimpulan

Dunia desain chip memasuki era baru kecerdasan. AI Generatif mentransformasi cara semikonduktor dibayangkan, dirancang, dan diproduksi. AI Generatif menggabungkan kreativitas manusia dengan tenaga mesin untuk menghasilkan hasil yang lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih efisien.

Seiring kemajuan kita, mesin akan mulai merancang mesin masa depan. AI generatif dalam desain semikonduktor bukan sekadar kemajuan teknologi. Ini adalah fondasi era inovasi berikutnya.

Batas antara imajinasi dan otomatisasi semakin menghilang, dan apa yang dulu terasa mustahil kini diciptakan chip demi chip.