Sebuah LLM ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) adalah chip khusus yang dirancang secara spesifik untuk menjalankan beban kerja inferensi model bahasa besar, yang dioptimalkan untuk aritmetika presisi rendah, bandwidth memori, dan operasi yang peka terhadap latensi, bukan komputasi umum yang disediakan oleh GPU.

Seberapa cepatnya ASIC untuk inferensi dibandingkan dengan GPU?

ASIC modern untuk inferensi seperti LPU Groq dapat memberikan throughput hingga 3-18× lebih cepat dan waktu untuk mendapatkan token pertama hingga 10× lebih cepat dibandingkan GPU high-end seperti NVIDIA H100. Mereka juga mencapai kinerja per watt hingga 10-50× lebih baik, yang menghasilkan penghematan biaya yang signifikan pada skala besar.

Mengapa kita tidak bisa hanya menggunakan GPU untuk inferensi AI?

Meskipun GPU bekerja dengan baik untuk inferensi, mereka terlalu rumit untuk tugas tersebut. Mereka mendukung aritmetika presisi tinggi (FP32/FP16) padahal inferensi seringkali hanya membutuhkan 8-bit atau 4-bit, menghabiskan daya pada fitur yang tidak digunakan, dan tidak dioptimalkan untuk beban kerja yang didominasi oleh bandwidth memori seperti yang umum terjadi pada model transformer.

Apa kelemahan dari menggunakan chip inferensi khusus?

Kompromis utama meliputi fleksibilitas (ASIC mungkin kesulitan menghadapi arsitektur model baru), biaya desain awal yang tinggi (puluhan juta dolar untuk pengembangan chip), dan ketergantungan pada ekosistem perangkat lunak (compiler dan framework). Mereka juga merupakan taruhan jangka panjang terhadap pola arsitektur tertentu.

Siapa yang membangun ASIC-ASIC ini untuk inferensi?

Pemain utama meliputi Groq (LPU), Etched AI (Sohu), Tenstorrent (Grayskull/Blackhole), Intel (Crescent Island), Cerebras (WSE-3), serta kolaborasi yang dikabarkan seperti OpenAI dengan Broadcom. Banyak startup seperti d-Matrix, Rain AI, dan Mythic juga mulai masuk ke dalam bidang ini.

Apakah ASIC untuk inferensi akan menggantikan GPU secara keseluruhan?

Tidak. Masa depan kemungkinan besar akan menampilkan klaster hibrida di mana GPU menangani beban kerja pelatihan yang fleksibel, sementara ASIC menangani inferensi produksi dalam skala besar. GPU tetap akan menjadi komponen penting untuk penelitian, pengembangan model, dan pelatihan, sementara ASIC mengoptimalkan efisiensi pengoperasian.

Munculnya ASIC LLM: Mengapa Perangkat Keras Inference Penting

Chip khusus sedang membuat inferensi AI lebih cepat dan murah.

Konten Halaman

Masa depan AI bukan hanya tentang model yang lebih cerdas models — tetapi tentang silikon yang lebih cerdas.
Perangkat keras khusus untuk inference LLM sedang mendorong revolusi yang mirip dengan perpindahan penambangan Bitcoin ke ASICs.

LLM ASIC sirkuit listrik Imajinasi listrik - Flux text to image LLM.

Mengapa LLM Membutuhkan Perangkat Khusus

Model bahasa besar telah mengubah AI, tetapi di balik setiap respons yang lancar terdapat kebutuhan komputasi dan lalu lintas memori yang besar. Seiring biaya inference menjadi dominan — seringkali melebihi biaya pelatihan sepanjang masa hidup model — perangkat keras yang dioptimalkan secara khusus untuk inference menjadi masuk akal secara ekonomi.

Analogi dengan penambangan Bitcoin bukanlah kebetulan. Dalam kedua kasus, beban kerja yang sangat spesifik dan repetitif sangat diuntungkan oleh silikon khusus yang menghilangkan segala sesuatu yang tidak penting.

Pelajaran dari Penambangan Bitcoin

Penambangan Bitcoin berkembang melalui empat generasi:

Era	Perangkat Keras	Manfaat Utama	Keterbatasan
2015–2020	GPU (CUDA, ROCm)	Fleksibilitas	Boros daya, terbatas memori
2021–2023	TPU, NPU	Spesialisasi kasar	Masih berorientasi pelatihan
2024–2025	ASIC Transformer	Disesuaikan untuk inference rendah bit	Keterbatasan generalitas

AI sedang mengikuti jalur serupa. Setiap transisi meningkatkan kinerja dan efisiensi energi dalam orde besar.

Namun, berbeda dengan ASIC Bitcoin (yang hanya menghitung SHA-256), ASIC inference membutuhkan sedikit fleksibilitas. Model berkembang, arsitektur berubah, dan skema presisi meningkat. Triknya adalah untuk spesialisasi cukup — mengkabel ulang pola inti sambil mempertahankan adaptasi di tepi.

Perbedaan Inference dengan Pelatihan LLM

Inference memiliki karakteristik unik yang dapat dimanfaatkan oleh perangkat keras khusus:

Presisi rendah mendominasi — aritmetika 8-bit, 4-bit, bahkan ternary atau biner bekerja baik untuk inference
Memori adalah hambatan — memindahkan bobot dan cache KV mengonsumsi jauh lebih banyak daya daripada komputasi
Latensi lebih penting daripada throughput — pengguna mengharapkan token dalam waktu kurang dari 200ms
Paralelisme permintaan besar — ribuan permintaan inference sekaligus per chip
Polanya dapat diprediksi — lapisan Transformer sangat terstruktur dan dapat dikabel ulang
Peluang sparsity — model semakin menggunakan teknik pruning dan MoE (Mixture-of-Experts)

Chip khusus untuk inference dapat mengkabel ulang asumsi-asumsi ini untuk mencapai 10–50× peningkatan kinerja per watt dibandingkan GPU umum.

Siapa yang Membangun Perangkat Khusus untuk LLM

Pasar ASIC inference sedang memanas dengan pemain mapan dan startup ambisius:

Perusahaan	Chip / Platform	Khususitas
Groq	LPU (Language Processing Unit)	Throughput deterministik untuk LLMs
Etched AI	Sohu ASIC	Engine Transformer yang dikabel ulang
Tenstorrent	Grayskull / Blackhole	ML umum dengan mesh bandwidth tinggi
OpenAI × Broadcom	Chip Inference Khusus	Dikabarkan diluncurkan tahun 2026
Intel	Crescent Island	GPU Xe3P khusus inference dengan 160GB HBM
Cerebras	Wafer-Scale Engine (WSE-3)	Bandwidth memori besar memory bandwidth

Ini bukanlah vaporware — mereka sudah dideploy di pusat data saat ini. Selain itu, startup seperti d-Matrix, Rain AI, Mythic, dan Tenet sedang merancang chip dari awal berdasarkan pola aritmetika Transformer.

Arsitektur ASIC Inference Transformer

Bagaimana chip yang dioptimalkan untuk Transformer terlihat di bawahnya?

+--------------------------------------+
|         Host Interface               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  On-chip Interconnect (mesh/ring)    |
+--------------------------------------+
|  Compute Tiles / Cores               |
|   — Unit perkalian matriks padat     |
|   — ALU presisi rendah (int8/int4)   |
|   — Unit dequantifikasi / aktivasi   |
+--------------------------------------+
|  On-chip SRAM & KV cache buffers     |
|   — Bobot panas, cache terpadu       |
+--------------------------------------+
|  Pipelines Quantisasi / Dequant      |
+--------------------------------------+
|  Scheduler / Controller              |
|   — Mesin eksekusi grafik statis     |
+--------------------------------------+
|  Off-chip DRAM / HBM Interface       |
+--------------------------------------+

Fitur arsitektur utama meliputi:

Core komputasi — unit perkalian matriks padat yang dioptimalkan untuk operasi int8, int4, dan ternary
SRAM on-chip — buffer besar menyimpan bobot panas dan cache KV, meminimalkan akses DRAM yang mahal
Interkoneksi streaming — topologi mesh memungkinkan skalabilitas efisien di seluruh chip
Engine kuantisasi — kuantisasi/dequantisasi real-time antar lapisan
Stack compiler — mengubah grafik PyTorch/ONNX langsung menjadi micro-ops khusus chip
Kernel perhatian dikabel ulang — menghilangkan overhead alur kontrol untuk softmax dan operasi lainnya

Filosofi desain meniru ASIC Bitcoin: setiap transistor melayani beban kerja spesifik. Tidak ada silikon yang terbuang untuk fitur yang tidak diperlukan oleh inference.

Benchmark Nyata: GPU vs. ASIC Inference

Berikut bagaimana perangkat keras inference khusus dibandingkan dengan GPU terkini:

Model	Perangkat Keras	Throughput (tokens/s)	Waktu ke Token Pertama	Multiplier Kinerja
Llama-2-70B	NVIDIA H100 (8x DGX)	~80–100	~1.7s	Baseline (1×)
Llama-2-70B	Groq LPU	241–300	0.22s	3–18× lebih cepat
Llama-3.3-70B	Groq LPU	~276	~0.2s	Konsisten 3×
Gemma-7B	Groq LPU	814	<0.1s	5–15× lebih cepat

Sumber: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog

Angka-angka ini menggambarkan bukan hanya peningkatan kecil, tetapi peningkatan orde besar dalam throughput dan latency.

Pertukaran Kritis

Spesialisasi kuat tetapi datang dengan tantangan:

Fleksibilitas vs. Efisiensi. ASIC yang sepenuhnya tetap berteriak melalui model Transformer saat ini tetapi mungkin kesulitan dengan arsitektur masa depan. Apa yang terjadi ketika mekanisme perhatian berevolusi atau keluarga model baru muncul?
Kuantisasi dan Akurasi. Presisi rendah menghemat banyak daya, tetapi mengelola degradasi akurasi memerlukan skema kuantisasi yang canggih. Tidak semua model dapat dikuantisasi dengan baik ke 4-bit atau lebih rendah.
Ekosistem Perangkat Lunak. Perangkat keras tanpa kompiler, kernel, dan framework yang kuat tidak berguna. NVIDIA masih mendominasi karena ekosistem CUDA yang matang. Pemula chip baru harus berinvestasi berat di perangkat lunak.
Biaya dan Risiko. Membuat chip membutuhkan jutaan dolar dan memakan waktu 12–24 bulan. Untuk startup, ini adalah taruhan besar pada asumsi arsitektur yang mungkin tidak terbukti.

Namun, di skala hyperscale, bahkan peningkatan efisiensi 2× berarti miliaran dolar penghematan. Untuk penyedia cloud yang menjalankan jutaan permintaan inference per detik, silikon khusus semakin tidak bisa dinegosiasikan.

Tampilan Chip Inference LLM Ideal

Fitur	Spesifikasi Ideal
Proses	Node 3–5nm
SRAM on-chip	100MB+ terkait erat
Presisi	Dukungan native int8 / int4 / ternary
Throughput	500+ tokens/sec (model 70B)
Latensi	<100ms waktu ke token pertama
Interkoneksi	Koneksi mesh atau optik berlatensi rendah
Compiler	Toolchain PyTorch/ONNX → microcode
Energi	<0.3 joule per token

Masa Depan: 2026–2030 dan Setelahnya

Diharapkan pemandangan perangkat keras inference akan terstratifikasi menjadi tiga tingkat:

Chip Pelatihan. GPU tingkat tinggi seperti NVIDIA B200 dan AMD Instinct MI400 akan terus mendominasi pelatihan dengan fleksibilitas FP16/FP8 dan bandwidth memori besar.
ASIC Inference. Accelerator Transformer yang dikabel ulang akan menangani pelayanan produksi di hyperscale, dioptimalkan untuk biaya dan efisiensi.
NPUs Edge. Chip kecil, ultra-efisien akan membawa LLM yang dikuantisasi ke ponsel, kendaraan, perangkat IoT, dan robot, memungkinkan kecerdasan di perangkat tanpa ketergantungan cloud.

Selain perangkat keras, kita akan melihat:

Cluster Hybrid — GPU untuk pelatihan fleksibel, ASIC untuk pelayanan efisien
Inference sebagai Layanan — Penyedia cloud utama mengimplementasikan chip khusus (seperti AWS Inferentia, Google TPU)
Ko-Desain Perangkat Keras-Perangkat Lunak — Model yang dirancang secara eksplisit untuk ramah perangkat keras melalui sparsity, kesadaran kuantisasi, dan perhatian blockwise
Standar Terbuka — API inferensi standar untuk mencegah ketergantungan vendor

Pikiran Akhir

“ASIC-ization” dari inference AI sudah dimulai. Seperti penambangan Bitcoin yang berkembang dari CPU ke silikon khusus, AI juga mengikuti jalur yang sama.

Revolusi berikutnya dalam AI bukan tentang model yang lebih besar — tetapi tentang chip yang lebih baik. Perangkat keras yang dioptimalkan untuk pola spesifik dari inference Transformer akan menentukan siapa yang dapat mendeploy AI secara ekonomis di skala besar.

Seperti penambang Bitcoin yang mengoptimalkan setiap watt yang terbuang, perangkat keras inference akan memeras setiap FLOP-per-joule terakhir. Ketika hal itu terjadi, terobosan nyata bukan akan terjadi di algoritma — tetapi di silikon yang menjalankannya.

Masa depan AI sedang diukir dalam silikon, satu transistor demi transistor.