Cadence Luncurkan Maestro, AI untuk Mempercepat Desain Chip

Berbeda dari model AI serbaguna yang dirancang untuk menangani berbagai jenis pertanyaan, Maestro dikembangkan dengan fokus pada kebutuhan desain semikonduktor dan sistem elektronik. Portofolio ini mencakup model bahasa besar atau large language model (LLM) yang dilatih untuk bidang tertentu, model pengambilan keputusan, serta kemampuan agen AI yang dapat ditingkatkan melalui proses pembelajaran.

Maestro bekerja bersama perangkat lunak Electronic Design Automation (EDA) dan System Design Automation (SDA) milik Cadence. Kedua jenis perangkat lunak tersebut digunakan dalam berbagai tahapan rekayasa, termasuk penyusunan rancangan, analisis, dan verifikasi. Melalui integrasi ini, AI dapat memanfaatkan alat rekayasa untuk menjalankan tugas yang lebih kompleks daripada sekadar memberikan jawaban berbasis teks.

Cadence juga menghubungkan Maestro dengan AI Super Agents yang mencakup AuraStack, ChipStack, InnoStack, dan ViraStack. Agen tersebut dapat memahami tujuan desain, membagi pekerjaan menjadi beberapa tugas, kemudian memilih model dan perangkat lunak yang sesuai. Hasilnya dievaluasi berdasarkan persyaratan teknis sebelum digunakan untuk mendukung keputusan desain berikutnya.

“Merevolusi tugas-tugas teknik yang kompleks membutuhkan kecerdasan mendalam yang khusus untuk domain tertentu,” kata Anirudh Devgan, Presiden dan CEO Cadence. “Menggabungkan portofolio Maestro kami yang terdiri dari model-model khusus domain dengan model-model terdepan dan open-weight yang terkemuka memungkinkan AI Super Agents kami menggerakkan alat-alat EDA dan SDA Cadence dengan keterampilan dan efisiensi yang luar biasa untuk mentransformasi desain chip dan sistem.”

Salah satu kemampuan utama Maestro adalah penggunaan reinforcement learning atau pembelajaran penguatan. Melalui metode ini, AI dapat mempelajari hasil dari tugas yang telah dijalankan dan menggunakan umpan balik tersebut untuk meningkatkan keputusan berikutnya. Cadence mengintegrasikan proses pembelajaran dengan perangkat lunak rekayasa agar evaluasi tidak hanya bergantung pada penilaian model AI.

Dalam praktiknya, sistem akan menerima tujuan desain beserta batasan teknis yang harus dipenuhi. AI Super Agents kemudian mengoordinasikan model dan alat EDA atau SDA untuk menghasilkan rancangan, melakukan analisis, serta mengevaluasi berbagai pilihan desain. Hasil pekerjaan diperiksa menggunakan algoritme dan pemecah masalah deterministik yang mengacu pada persyaratan rekayasa.

Pendekatan tersebut membentuk sistem umpan balik tertutup yang memungkinkan AI terus memperbaiki hasilnya. Berdasarkan pengujian awal Cadence, teknologi ini mampu meningkatkan kualitas hasil hingga 30 persen dibandingkan model dasar serbaguna. Perusahaan juga mengklaim efisiensi token meningkat hingga lima kali lipat, sehingga penggunaan sumber daya pemrosesan bahasa dapat dikurangi.

Peningkatan tersebut didukung kombinasi pengetahuan khusus Cadence, dataset rekayasa yang telah dikurasi, AI Super Agents, serta perangkat lunak EDA dan SDA. Dengan demikian, Maestro tidak hanya mengandalkan kemampuan model AI dalam memahami instruksi, tetapi juga hasil pengujian teknis yang dapat diverifikasi.

Cadence turut menggandeng NVIDIA untuk memperkuat pengembangan Maestro. Kolaborasi tersebut mencakup penggunaan NVIDIA Nemotron, teknologi OpenShell, serta keahlian rekayasa yang diintegrasikan ke dalam model khusus domain. Pendekatan ini ditujukan untuk membantu AI menghasilkan keputusan desain berdasarkan hasil evaluasi teknis.

NVIDIA menekankan bahwa penggunaan AI dalam desain chip membutuhkan kemampuan lebih dari sekadar menghasilkan konten. Sistem juga perlu memahami berbagai kompromi desain atau trade-off, kemudian mengevaluasi apakah hasilnya memenuhi tujuan dan batasan yang telah ditentukan. Karena itu, pembelajaran penguatan perlu didasarkan pada umpan balik dari perangkat lunak EDA dan pemecah masalah deterministik.

“Desain chip berbasis agen membutuhkan AI yang mampu menghasilkan konten desain, mengevaluasi trade-off, dan belajar dari hasil rekayasa yang terverifikasi,” kata Tim Costa, Wakil Presiden dan Manajer Umum Bidang Rekayasa Industri dan Komputasi NVIDIA. “Kolaborasi kami dengan Cadence menghadirkan NVIDIA Nemotron, OpenShell, dan keahlian teknik mendalam ke dalam model-model khusus domain Maestro. Dengan mendasarkan pembelajaran penguatan pada umpan balik dari alat EDA dan pemecah masalah deterministik, kami dapat mengajarkan agen untuk membuat keputusan desain yang lebih baik berdasarkan seberapa baik hasil kerja mereka memenuhi tujuan dan batasan teknis.”

Selain pengembangan model, Cadence dan NVIDIA juga bekerja sama dalam aspek keamanan agen AI melalui integrasi dengan NVIDIA OpenShell Reference Architecture. Pendekatan tersebut menjadi bagian dari upaya menyediakan lingkungan penggunaan AI yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan keamanan pelanggan.

Pemanfaatan AI berbasis agen Cadence juga mulai diterapkan dalam lingkungan pengembangan chip. Salah satu perusahaan yang menggunakannya adalah Socionext, yang telah mengintegrasikan InnoStack AI Super Agent ke dalam proses desain produksinya. Sistem tersebut digunakan bersama perangkat lunak EDA untuk mendukung pekerjaan desain fisik.

Socionext memperkirakan kombinasi AI berbasis agen dan perangkat lunak desain tersebut dapat meningkatkan produktivitas keseluruhan hingga lima kali lipat tanpa mengorbankan kualitas rancangan. Namun, angka tersebut masih berupa perkiraan perusahaan, bukan hasil peningkatan yang telah dipastikan berlaku pada seluruh proses desain chip.

“Kami menerapkan InnoStack AI Super Agent dari Cadence ke dalam lingkungan desain produksi kami,” kata Hisato Yoshida, COO Socionext. “Dengan menggabungkan AI berbasis agen dengan alat EDA canggih untuk desain fisik, kami memperkirakan peningkatan produktivitas keseluruhan hingga 5 kali lipat sambil tetap menjaga kualitas desain. Kami melihat portofolio Maestro sebagai langkah selanjutnya untuk mendorong efisiensi yang lebih besar di seluruh proses desain kami.”

Sementara itu, Silicon Labs memanfaatkan Cadence Verisium Debug sebagai bagian dari ChipStack AI Super Agent. Teknologi tersebut membantu tim rekayasa mempercepat analisis akar masalah dan proses debugging selama verifikasi desain berdaya rendah sebelum tahap produksi silikon. Penggunaan ini menjadi salah satu contoh bagaimana AI berbasis agen dapat diterapkan pada tahapan rekayasa yang membutuhkan pemeriksaan teknis secara mendalam.

Cadence juga memberikan fleksibilitas dalam penerapan Maestro melalui beberapa pilihan infrastruktur. Pelanggan dapat menjalankan lingkungan AI Super Agents, Maestro, dan perangkat lunak EDA melalui platform cloud aman milik Cadence, cloud publik yang aman, maupun infrastruktur on-premises yang dikendalikan sendiri.

Pilihan tersebut menjadi penting karena pengembangan chip melibatkan data desain dan informasi teknis yang perlu dilindungi. Dengan dukungan infrastruktur milik pelanggan, perusahaan dapat menyesuaikan penerapan AI berdasarkan kebutuhan privasi, keamanan, dan kebijakan internal. Cadence juga menyediakan kemampuan untuk melatih lebih lanjut model Maestro menggunakan data, desain, serta alur kerja pelanggan.

Dalam penggunaannya, AI Super Agents dapat menggabungkan kemampuan Maestro dengan model AI lain sesuai kebutuhan tugas. Model serbaguna digunakan untuk kemampuan bahasa, penalaran, dan multimodal, sementara Maestro menyediakan pengetahuan khusus desain chip. Kombinasi tersebut memungkinkan sistem memilih pendekatan yang sesuai tanpa harus menggunakan model yang sama untuk seluruh pekerjaan.

Cadence memastikan model Maestro pertama akan tersedia bagi pelanggan akses awal terpilih pada kuartal keempat 2026. Perusahaan belum merinci harga maupun jadwal ketersediaan yang lebih luas dalam pengumumannya.