BoolSi Mengumpulkan $6M untuk Mengubah Perangkat Lunak Menjadi Silikon Kustom Menggunakan AI

Pengakseleran perangkat keras telah lama menjanjikan peningkatan kinerja yang dramatis, tetapi mengakses peningkatan tersebut secara tradisional memerlukan keahlian khusus dalam desain chip. Startup BoolSi yang berbasis di Boston bertujuan untuk mengubah persamaan tersebut. Perusahaan ini telah mengumumkan putaran benih sebesar $6 juta yang dipimpin oleh Fine Structure Ventures, dengan partisipasi dari Pillar VC, Fifth Quarter Ventures, dan Coalition Ventures, saat mereka bekerja untuk membuat akselerasi perangkat keras kustom yang dapat diakses oleh pengembang perangkat lunak.

Pendanaan ini akan mendukung peluncuran beta pribadi BoolSi kemudian tahun ini dan mempercepat pengembangan platform yang secara otomatis mengubah perangkat lunak menjadi akselerator perangkat keras yang berjalan pada Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), tanpa memerlukan insinyur untuk mempelajari bahasa deskripsi perangkat keras atau alur kerja desain chip tradisional.

Mengubah Jalur dari Kode ke Perangkat Keras

Di jantung pendekatan BoolSi terdapat ide sederhana: pengembang perangkat lunak harus dapat mencapai peningkatan kinerja tingkat perangkat keras tanpa menjadi insinyur perangkat keras.

Daripada menerjemahkan kode sumber baris per baris menjadi sirkuit digital, BoolSi melatih model pembelajaran mesin untuk mempelajari perilaku program. Setelah sistem memahami transformasi antara input dan output, jaringan saraf menyatu menjadi sirkuit digital yang sepenuhnya dapat dianalisis, diverifikasi, dan dioptimalkan menggunakan alat desain chip yang ada. Menurut perusahaan, perangkat keras yang dihasilkan bukanlah aproksimasi dari kode asli tetapi implementasi yang tepat dari perilakunya.

Perusahaan ini menjelaskan ini sebagai lapisan kompilasi baru yang berada di antara perangkat lunak dan silikon. Pengembang mengidentifikasi hotspot komputasi dalam C, C++, atau bahasa lain yang didukung, dan BoolSi menghasilkan akselerator perangkat keras kustom bersama dengan artefak penerapan yang diperlukan. Hasilnya adalah koprosesor yang dirancang khusus untuk beban kerja tersebut.

Mengapa FPGAs Penting

Fokus awal BoolSi adalah pada FPGAs, kategori chip yang dapat dikonfigurasi ulang yang dapat disesuaikan setelah pembuatan. FPGAs telah menjadi semakin penting dalam robotika, edge AI, dan sistem tertanam karena mereka dapat menjalankan beban kerja khusus dengan latensi dan konsumsi daya yang jauh lebih rendah daripada CPU tradisional.

Meskipun kelebihan mereka, pengembangan FPGA masih sulit bagi sebagian besar tim perangkat lunak. Alat yang ada sering memerlukan keahlian dalam bahasa deskripsi perangkat keras seperti Verilog atau VHDL, menciptakan kurva belajar yang curam yang membatasi adopsi. BoolSi berusaha untuk menghilangkan hambatan itu sepenuhnya dengan mengobati generasi perangkat keras sebagai masalah kompilasi daripada desain perangkat keras.

Dari Beberapa Bulan Teknik ke Sebuah Sore

Salah satu contoh perusahaan yang lebih mencolok melibatkan perpustakaan ekspresi reguler C 10.000 baris yang digunakan untuk mengidentifikasi alamat email dalam aliran teks. Berjalan pada prosesor ARM Cortex-A9, beban kerja selesai dalam 2,66 milidetik. Dikompilasi menjadi akselerator perangkat keras yang dihasilkan oleh BoolSi, waktu eksekusi turun menjadi 0,325 milidetik. Dengan menggunakan delapan agen perangkat keras paralel, latensi lebih lanjut turun menjadi 0,042 milidetik, yang mewakili perbaikan 63 kali lipat dari baseline CPU.

Visi yang lebih luas melampaui tugas akselerasi terisolasi. BoolSi percaya bahwa banyak aplikasi modern mengandung loop berulang, handler protokol, sistem kontrol, dan kernel pemrosesan yang dapat mendapat manfaat dari perangkat keras khusus. Daripada memaksa pengembang untuk menulis ulang komponen-komponen ini dalam bahasa perangkat keras khusus, perusahaan ingin perangkat lunak asli itu sendiri untuk berfungsi sebagai spesifikasi.

Robotika dan Sistem Tertanam Pertama

BoolSi awalnya menargetkan pengembang tertanam yang bekerja dalam robotika, di mana latensi, efisiensi daya, dan kinerja waktu nyata sering menentukan apakah produk tersebut berhasil. Aplikasi seperti fusi sensor, kontrol motor, estimasi aliran optik, dan kontrol prediktif model adalah kandidat alami untuk akselerasi perangkat keras.

Ambisi jangka panjang perusahaan ini jauh lebih besar. Mereka membayangkan masa depan di mana setiap CPU dipasangkan dengan logika yang dapat dikonfigurasi ulang yang dapat disesuaikan untuk beban kerja yang berjalan di sampingnya. Saat pengembangan perangkat lunak yang dibantu AI terus mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk membuat aplikasi, BoolSi berpendapat bahwa lompatan produktivitas besar berikutnya mungkin datang dari mengubah aplikasi tersebut secara otomatis menjadi perangkat keras khusus.

Jika visi tersebut terbukti dapat dicapai, perbedaan antara rekayasa perangkat lunak dan rekayasa perangkat keras dapat menjadi jauh kurang kaku daripada yang ada saat ini. Untuk saat ini, perusahaan ini fokus pada membuktikan bahwa silikon kustom dapat menjadi seaksesif menulis kode.