lintasfakta.info – OpenAI Pamer Kinerja Chip Jalapeno Lebih Andal dari Nvidia OpenAI secara resmi memamerkan hasil uji kinerja chip custom pertamanya yang di beri nama kode Jalapeno, dan mengklaim bahwa prosesor buatannya ini berhasil.
Keunggulan Chip Jalapeno
Chip Jalapeno di rancang khusus untuk proses inference AI, yaitu tahap di mana model AI yang telah di latih merespons permintaan pengguna, berbeda dengan proses training yang lebih berat . Dalam pengujian menggunakan tolok ukur publik InferenceX dari SemiAnalysis, chip ini di bandingkan dengan sistem Nvidia GB200 dan GB300 .
Richard Ho, Kepala Perangkat Keras OpenAI, mengungkapkan bahwa dalam pengujian, Jalapeno menghasilkan 1,5 hingga 1,9 kali lebih banyak “pekerjaan AI” .
Spesifikasi dan Arsitektur
Di kembangkan bersama Broadcom, Jalapeno adalah sebuah ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) yang di optimalkan untuk inference . Chip ini di lengkapi dengan memori HBM4 dari Samsung yang menawarkan bandwidth 15,4 TB/dtk per paket .
AI yang Membantu Mendesain Chip
Salah satu fakta menarik di balik kesuksesan Jalapeno adalah peran AI dalam proses desainnya. OpenAI menggunakan model AI mereka sendiri untuk mempercepat proses desain, verifikasi, dan optimasi chip . Dengan bantuan AI, mereka berhasil menyelesaikan proses dari desain awal hingga tapeout.
OpenAI Tak Tinggalkan Nvidia
Meskipun berhasil menciptakan chip yang lebih unggul dalam pengujian inference, OpenAI menegaskan bahwa mereka tidak akan meninggalkan Nvidia. Richard Ho menyatakan bahwa Nvidia tetap menjadi mitra penting, dan OpenAI akan terus menggunakan chip Nvidia untuk pelatihan model dan inference di masa depan .
Jalan ke Depan
OpenAI tidak berhenti di Jalapeno. Mereka mengonfirmasi bahwa generasi kedua dari chip ini saat ini sedang dalam tahap pengembangan lanjutan dan di harapkan segera memasuki tahap tapeout, sementara konsep untuk generasi ketiga juga telah di mulai .
Langkah ini menunjukkan komitmen jangka panjang OpenAI untuk membangun infrastruktur perangkat kerasnya sendiri guna menekan biaya dan meningkatkan performa.
About The Author
