Cadence Design Systems Perkenalkan Sistem Superkomputer Terbaru untuk Mempercepat Pembuatan Chip Komputasi

JAKARTA - Cadence Design Systems pada  Rabu 17 April, memperkenalkan versi terbaru superkomputer berbasis chip komputasi kustom yang dirancang untuk mempercepat pembuatan chip komputasi lainnya dan perangkat lunak yang akan dijalankan di atasnya.

Cadence membuat perangkat lunak yang digunakan oleh Nvidia, Apple, dan banyak perusahaan lainnya untuk merancang chip dengan miliaran transistor, saklar kecil yang membuat komputer berfungsi. Proses desain tersebut bisa memakan waktu setahun atau lebih.

Perusahaan seperti Nvidia, yang penawaran perangkat lunaknya sama pentingnya dengan chip-nya, tidak ingin menunggu begitu lama untuk mulai menulis kode untuk chip tersebut.

Dua sistem yang ditingkatkan oleh Cadence yang diperkenalkan pada  Rabu, yang disebut Palladium Z3 dan Protium X3, menciptakan versi virtual dari chip untuk mulai menulis perangkat lunak sementara menunggu chip fisik kembali dari pabrik. Emulasi semacam itu telah menjadi alasan utama mengapa perusahaan teknologi dapat mengirimkan produk dengan lebih cepat.

"Tanpa perangkat lunak, sistem ini tidak ada gunanya," kata CEO Cadence, Anirudh Devgan, dikutip VOI dari Reuters. "Masyarakat umum tidak menyadari seberapa pentingnya alat-alat ini dalam desain semua perangkat elektronik ini."

Eksekutif Cadence mengatakan Nvidia sudah menguji beberapa sistem Cadence baru yang dapat mengemulasikan chip dua kali lebih besar dari generasi sebelumnya, yang digunakan Nvidia untuk merancang chip Blackwell yang baru diumumkan.

"Palladium adalah satu-satunya perangkat yang lebih penting bagi saya daripada lemari es," kata CEO Nvidia, Jensen Huang, dalam acara di Santa Clara, California kala ia mengumumkan sistem Cadence baru. "Ini adalah perangkat paling penting dalam hidup saya. Kami adalah instalasi Palladium terbesar di mana pun."

Inti dari sistem emulasi Palladium Cadence adalah chip komputasi kustom yang digunakan Cadence untuk merancang alatnya sendiri. Chip tersebut  sebesar dan kompleks seperti beberapa chip kecerdasan buatan Nvidia.

"Untuk emulasi, Anda perlu merancang chip Anda sendiri, dan kami memiliki keunggulan 10 tahun dibanding siapa pun yang bahkan mencoba merancang emulator mereka sendiri," kata Devgan.