Nvidia, yapay zeka (AI) çağında çip tasarımının artan karmaşıklığıyla başa çıkmak için AI ajanlarına yöneliyor. Şirket, geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı noktada, AI ve hızlandırılmış hesaplamayı temel mühendislik altyapısına dönüştürüyor.
Nvidia'nın hesaplamalı mühendislik başkan yardımcısı ve genel müdürü Tim Costa, sektörün 2030 yılına kadar 2 trilyon çip üretmesinin ve ayda yaklaşık 41 milyon plaka işlemesinin beklendiğini belirtti. Tek bir paketin bir trilyon transistöre yaklaştığı, tüm bilgisayar sistemlerinin ise katrilyonlarca transistöre ulaştığı bir ortamda, geleneksel tasarım süreci yetersiz kalıyor.
Costa, "Kilit nokta tek bir rakam değil; ölçek, mimari, paketleme ve sistem karmaşıklığının etkileşimi. Geleneksel tasarım süreci bu ölçekteki zorluklara ayak uyduramaz. Bunu karşılamak için AI ve hızlandırılmış hesaplama, üretkenlik araçlarından temel mühendislik altyapısına dönüşüyor" dedi.
Nvidia, bu kapsamda Agent Toolkit'ini genişletiyor. Güncellenen CUDA-X ve PhysicsNeMo kütüphaneleri, mühendislik AI'sını eğitmek ve dağıtmak için kullanılacak. Ayrıca Nvidia, Cadence ve Synopsys ile işbirliği yaparak Arm tabanlı 'Vera' CV100 CPU'sunu kullanarak gelecek nesil CPU ve GPU'larını hızlandırıyor. Vera, 88 adet özel 'Olympus' CPU çekirdeği ve 1.2 TB/sn LPDDR5X bellek alt sistemi içeriyor. Erken mühendislik testleri, Vera'nın Synopsys VCS ve Cadence Jasper platformlarında AMD Epyc Torrent sistemlerine göre 1.5 kat performans artışı sağladığını gösteriyor.
Nvidia, Vera'yı EDA (elektronik tasarım otomasyonu) iş akışlarında kullanarak gelecek CPU ve GPU'larını tasarlıyor. Costa, "Vera'yı simülasyon, biçimsel doğrulama ve fiziksel uygulama dahil olmak üzere gelecekteki CPU ve GPU'larımızı oluşturmak için kullanılan EDA iş akışlarında kullanıyoruz. Pratik değeri, daha kısa simülasyon doğrulama çalışmaları. Mühendislik ekipleri daha hızlı yineleme yapabilir" dedi. Nvidia, Cadence ve Synopsys ile Vera'yı optimize etmek ve bir sonraki nesil CPU'su 'Rosa'yı (Rigel çekirdeği üzerine inşa edilen) tasarlamak için çalışıyor. Rosa, 2028'de Feynman veri merkezi platformunun bir parçası olarak piyasaya sürülecek.
Cadence, Şubat ayında AI Super Agent'ı duyurdu ve Nvidia, TSMC ve Google ile AI ajanları konusunda ortaklıklar kurdu. Geçen ay AuraStack AI Super Agent'ı piyasaya sürdü. AI Super Agents, mühendislerin yönlendirmesiyle yüzlerce simülasyonu aynı anda gerçekleştirerek beş haftalık işi bir günden kısa sürede tamamlıyor ve RTL doğrulama döngülerini 40 kata kadar hızlandırıyor.
Synopsys, bu hafta AMD, Microsoft ve Intel ile benzer AI ajanı işbirlikleri duyurdu. Design Automation Conference'da, Nemotron 3 Ultra modeli, Agent Toolkit ve OpenShell runtime dahil Nvidia teknolojilerini kullanan Tam Otonom Tasarım Doğrulama İş Akışı'nı gösterdi. Platform, diğer platformlara göre 50 kat daha hızlı doğrulanmış RTL sunabiliyor.
Nvidia, Mart ayında Agent Toolkit'i başlattı ve bir ay önce Nemotron 3 Ultra'yı duyurdu. Şimdi, PhysicsNeMo'yu yeniden yapılandırarak ajanların fizik modellerini eğitip dağıtmasını sağlıyor. CUDA-X'e ise cuISS (GPU'da büyük seyrek lineer sistemler için yinelemeli çözücü) eklendi.
Neden önemli
Nvidia'nın bu hamlesi, çip tasarımında AI ajanlarının kullanımının yaygınlaştığını gösteriyor. Geleneksel EDA araçlarının yetersiz kaldığı noktada, AI ajanları simülasyon ve doğrulama süreçlerini önemli ölçüde hızlandırabiliyor. Nvidia'nın kendi çiplerini tasarlamak için bu araçları kullanması, hem ürün geliştirme döngüsünü kısaltacak hem de sektöre örnek teşkil edecek. Cadence ve Synopsys gibi büyük EDA firmalarının da benzer adımlar atması, AI ajanlarının çip tasarımında standart haline geleceğini işaret ediyor.
