Telset.id – TYLsemi, perusahaan semikonduktor baru, resmi muncul dari mode siluman dengan pendanaan awal senilai $43 juta dan ambisi besar untuk menyederhanakan pengembangan prosesor kustom untuk infrastruktur AI.
Perusahaan yang diucapkan “Tile Semi” ini menawarkan pendekatan berbeda dibandingkan kontraktor desain chip pada umumnya. Alih-alih bersaing sebagai rumah desain ASIC kustom, TYLsemi berencana menyediakan chiplet standar yang dapat digunakan kembali untuk konektivitas, pengiriman daya, dan memori. Chiplet ini dapat dikombinasikan dengan silikon komputasi milik pelanggan untuk membangun sistem-dalam-paket (SiP) yang unik.
TYLsemi didirikan oleh Mohit Gupta dan Sunil Bhardwaj, veteran semikonduktor yang berpengalaman memimpin tim di Alphawave, SiFive, Cadence, dan Rambus. Mohit Gupta, CEO TYLsemi, percaya bahwa waktu yang tepat untuk mendirikan perusahaan spesialis chiplet yang sudah disetujui adalah sekarang.
“Chiplet telah dibahas selama tujuh atau delapan tahun, tetapi beberapa hal berubah dalam tiga atau empat tahun terakhir,” ujar Gupta kepada Tom’s Hardware Premium. Ia menyebut tiga faktor kunci: pertama, advanced packaging telah matang dengan banyak opsi 2.5D dan 3D dari TSMC, Intel, ASE, dan Amkor. Kedua, standar die-to-die seperti UCIe mulai digunakan dalam produksi. Ketiga, ketahanan rantai pasokan menjadi kritis, mendorong strategi multi-sumber.
Pasar akselerator AI diproyeksikan mencapai $604 miliar pada tahun 2033, dan silikon kustom XPU untuk hyperscaler adalah segmen dengan pertumbuhan tercepat. “TYLsemi menutup kesenjangan itu dengan chiplet berbasis standar yang dikombinasikan dengan konektivitas die-to-die berbasis UCIe, desain yang sadar XPU, pengemasan, dan integrasi,” jelas Gupta.
Ekonomi Chiplet dan Target Pasar
Sebagian besar akselerator AI dan HPC saat ini memiliki ukuran die yang besar, mendekati batas reticle. Namun, biaya wafer di node canggih meningkat drastis. Sekitar lima tahun lalu, biaya pemrosesan wafer sekitar $15.000, kini mencapai $30.000. Hal ini membuat chip besar hanya terjangkau oleh segelintir desainer.
TYLsemi memperkirakan pendekatan chiplet dapat mengurangi total biaya kepemilikan hingga 57% pada volume 100.000 perangkat. Sebagai ilustrasi, biaya chip monolitik 700 mm² di node 3nm diperkirakan $350 juta, sementara desain chiplet dengan compute die 500 mm² dan empat chiplet I/O 100 mm² di proses N-1 hanya $150 juta. Harga per unit chip monolitik diperkirakan $3.000, sedangkan SiP hanya sekitar $600.
“Begitu die mencapai kisaran 500 – 600 mm², kurva hasil menjadi semakin sulit. Penutupan timing pada die seukuran reticle juga menantang,” jelas Gupta, yang pernah mengerjakan akselerator seukuran reticle.
TYLsemi terutama menargetkan infrastruktur AI, termasuk akselerator AI, CPU pusat data, komputasi kinerja tinggi, silikon jaringan dan telekomunikasi, serta SoC heterogen. Perusahaan mengabaikan fakta bahwa desain multi-chiplet sudah banyak digunakan untuk CPU dan GPU konsumen.
Chiplet Fondasi TYLsemi
Inti dari proposisi TYLsemi adalah chiplet fondasi yang dapat digunakan kembali untuk fungsi non-komputasi. Chiplet ini meliputi:
- TYL.IO — keluarga chiplet konektivitas yang mencakup TYL.IO PCIe (32-lane PCIe 7.0/CXL), TYL.IO Scale (224G+ SerDes untuk konektivitas ESUN/UALink), dan TYL.IO EIC untuk optik co-packaged.
- TYL.Power — chiplet IVR 16nm dengan pasif tertanam untuk meningkatkan pengiriman daya.
- TYL.Mem — keluarga chiplet konektivitas memori yang direncanakan, meskipun arsitektur dan spesifikasinya belum diungkapkan.
Produk pertama TYL.IO akan menjadi chiplet PCIe Gen7/CXL 32-lane yang terhubung ke die komputasi menggunakan UCIe. Produk berikutnya akan menangani konektivitas skala-up antar XPU dengan sekitar 72 lane dan bandwidth sekitar 14 TB/s. Sampel produk I/O pertama diharapkan tersedia pada paruh kedua tahun 2027.
TYLsemi juga menawarkan TYL.Forge, platform silikon kustom end-to-end untuk perusahaan yang memiliki arsitektur komputasi sendiri tetapi tidak dapat membangun SiP atau mengelola rantai pasokan semikonduktor. Pelanggan dapat memberikan RTL komputasi milik mereka, sementara TYLsemi menangani implementasi fisik dan mengintegrasikan die komputasi dengan chiplet yang sudah divalidasi.
“Contohnya, pelanggan yang membangun akselerator besar dapat membawa mesin perkalian matriksnya kepada kami,” kata Gupta. “Kami dapat mengimplementasikan die komputasi kustom dan mengintegrasikannya dengan chiplet kami, sehingga pelanggan tidak perlu menemukan kembali I/O dan fungsi umum lainnya.”
TYLsemi memperkirakan pendekatan ini dapat memotong waktu dan biaya pengembangan hingga 50% dibandingkan program silikon kustom tradisional. Jika pelanggan memberikan RTL matang atau netlist, TYLsemi dapat membawa die komputasi kustom ke tape-out dalam waktu sekitar enam hingga sembilan bulan.
TYLsemi akan fokus pada ekosistem TSMC untuk saat ini, namun berencana mengeksplorasi teknologi pengemasan lain seperti Intel EMIB dan Foveros, atau metode pengemasan Amkor. “Kami tidak ingin membatasi diri pada satu opsi pengemasan,” tegas Gupta.
Baca Juga:
Dengan pendekatan chiplet standar dan platform silikon kustom yang komprehensif, TYLsemi berpotensi menjadi pemain kunci dalam mempercepat pengembangan prosesor AI generasi berikutnya. Perusahaan menargetkan desain prosesor untuk kliennya dapat mencapai pasar pada tahun 2029 – 2030.
Perkembangan TYLsemi ini menarik untuk dicermati, terutama di tengah dinamika industri semikonduktor global. Harga Memori yang melonjak dan kekhawatiran akan risiko ‘Chipflation’ menjadi konteks penting. Di sisi lain, Investor Mulai Ragu terhadap saham TSMC karena biaya AI yang membengkak, menciptakan lanskap yang menantang namun juga penuh peluang bagi pendatang baru seperti TYLsemi.
TYLsemi mengklaim bahwa pendekatan chiplet tidak hanya mengurangi biaya tetapi juga memungkinkan penyegaran produk yang lebih cepat. “Komputasi dapat pindah ke 2nm atau A14, sementara I/O berkecepatan tinggi dapat tetap di 3nm, karena I/O tidak diskalakan dengan cara yang sama seperti logika,” jelas Gupta. “Chiplet pengiriman daya kami dapat menggunakan proses yang bahkan kurang canggih. Pelanggan tidak harus menggunakan real estat silikon termahal untuk setiap fungsi.”
Keunggulan utama TYL.Forge adalah penggunaan kembali komponen yang sudah divalidasi. Alih-alih mengembangkan fungsi umum seperti konektivitas PCIe dan pengiriman daya untuk setiap prosesor baru, pelanggan dapat menggunakan chiplet fondasi TYLsemi yang sudah divalidasi dan memfokuskan sumber daya teknik pada arsitektur komputasi, perangkat lunak, dan desain sistem yang berbeda.
TYLsemi memperkirakan pendekatan ini dapat memotong waktu dan biaya pengembangan hingga 50% dibandingkan program silikon kustom tradisional. Dalam skenario terbaik, siklus pengembangan dapat dipersingkat secara signifikan dari siklus saat ini yang bisa memakan waktu dua, tiga, atau lebih tahun. Menurut TYLsemi, begitu pelanggan memberikan RTL matang atau netlist, perusahaan dapat membawa die komputasi kustom ke tape-out dalam waktu sekitar enam hingga sembilan bulan, termasuk fabrikasi, perakitan, pengujian, dan kualifikasi.
“Jika pelanggan memberikan RTL akhir yang matang atau netlist dan menggunakan chiplet I/O standar kami, kami yakin dapat membawa die komputasi kustom ke tape-out dalam waktu sekitar enam bulan dalam beberapa kasus,” jelas Gupta. “Lebih umum, target kami adalah enam hingga sembilan bulan dari desain matang hingga tape-out.”
Sampel TYL.IO dan TYL.Power akan tersedia untuk pelanggan yang memenuhi syarat pada tahun 2027, bekerja sama dengan TSMC. Perusahaan menargetkan prosesor yang dirancang untuk kliennya dapat mencapai pasar pada tahun 2029 – 2030.
TYLsemi mengakui bahwa arsitektur dan implementasi biasanya mencakup putaran umpan balik yang sangat memperlambat proses pengembangan. Inilah sebabnya perusahaan memberikan angka ‘50%’ yang relatif konservatif. Meskipun demikian, perusahaan optimis dengan pendekatan chiplet standar yang ditawarkan dapat menjadi solusi bagi perusahaan AI dan sistem yang membutuhkan silikon kustom canggih.
Dengan pendekatan yang unik dan tim pendiri yang berpengalaman, TYLsemi siap menjadi pemain baru yang patut diperhitungkan di industri semikonduktor, khususnya untuk pasar akselerator AI yang terus berkembang pesat.





Komentar
Belum ada komentar.