Diksia.com - Perancang chip RISC-V, Rivos, telah mengumpulkan dana sebesar $250 juta (setara Rp 3,7 triliun) dalam putaran pendanaan Seri A untuk mendanai produksi akselerator pertamanya yang ditujukan untuk beban kerja generative AI dan analitik data.
Perusahaan rintisan yang berbasis di California ini, didirikan pada tahun 2021 dan bertujuan untuk memproduksi chip kompatibel RISC-V yang mampu menjalankan model bahasa besar (large language model) seperti yang mendukung layanan AI seperti ChatGPT.
Rivos masih belum banyak bicara mengenai arsitektur chip tersebut, selain menggunakan kombinasi CPU RISC-V berperforma tinggi dan akselerator paralel data (komputasi tujuan umum pada unit pemrosesan grafis, atau GPGPU) yang berbagi domain memori bersama di seluruh memori DDR dan HBM, serta mampu mendukung beban kerja yang membutuhkan memori terabyte.
Saat ini belum jelas apa peran core RISC-V tersebut dalam desain keseluruhan. Namun, diperkirakan fungsinya mungkin serupa dengan core SiFive yang digunakan dalam setidaknya beberapa Unit Pemrosesan Tensor (TPU) Google untuk mengelola perangkat keras dan menjaga unit perkalian matriksnya sibuk dengan angka yang perlu diproses.
Chip Rivos tampaknya akan diproduksi menggunakan teknologi proses 3nm TSMC – teknologi yang sama yang digunakan oleh silikon terbaru Apple dan dirancang untuk dipasang ke server referensi Open Compute Project multi-chip. Ini memberi tahu kita bahwa perusahaan tersebut berpikir silikonnya akan berakhir di pusat data.
Dalam wawancara dengan Bloomberg, CEO Rivos, Puneet Kumar, mengungkapkan bahwa perusahaannya menargetkan “instalasi yang berpotensial lebih kecil di mana Nvidia terlihat berlebihan dari perspektif biaya.”
Selain itu, Rivos sedang mengerjakan tumpukan perangkat lunak terbuka (open software stack) untuk mendukung pengembangan platform komputasi berbasis RISC-V miliknya.
Seperti yang telah kita lihat dengan peningkatan akselerator Intel dan AMD sendiri, pengembang tidak akan beralih hingga mereka melihat ekosistem yang matang untuk digunakan.
