নভিডিয়া ওপেন-সোর্স কোয়ান্টাম এআই মডেল প্রকাশ করেছে, এআই চিপ ডিজাইনকে ত্বরান্বিত করছে

লেখক: ক্লোড, শেনচাও টেকফ্লো

শিনচাওয়ের পরিচয়: নভিডিয়া 14 এপ্রিল, 'বিশ্ব কোয়ান্টাম দিবস' উপলক্ষে বিশ্বের প্রথম ওপেন-সোর্স কোয়ান্টাম এআই মডেল পরিবার Ising প্রকাশ করেছে, যার ত্রুটি সংশোধন ডিকোডিং গতি শিল্প মানের তুলনায় 2.5 গুণ বেশি এবং সঠিকতা 3 গুণ বেশি।

কোয়ান্টাম স্টকগুলি ঐদিন একসাথে বেড়েছে, IonQ 18% বেড়েছে, D-Wave 15% বেড়েছে। একই দিনে, চিফ সায়েন্টিস্ট উইলিয়াম ডলি GTC 2026-এ প্রকাশ করেন যে AI এখন 8 জন মানুষের 10 মাসের পরিবর্তে একটি GPU-এর একটি রাতে চিপ স্ট্যান্ডার্ড সেল লাইব্রেরি ট্রান্সপ্লান্ট করতে পারে, এবং ডিজাইনের ফলাফল মানুষের তুলনায় ভালো।

নভেডিয়া দুটি সবচেয়ে কঠিন প্রকৌশল সমস্যাকে এআই দিয়ে ত্বরান্বিত করছে: কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে প্রকৃতপক্ষে ব্যবহারযোগ্য করে তোলা এবং জিপিইউ ডিজাইনকে আরও দ্রুত ও ভালো করে তোলা।

১৪ এপ্রিল, "বিশ্ব কোয়ান্টাম দিবস" এ, নভিডিয়া বিশ্বের প্রথম কোয়ান্টাম কম্পিউটিং-উন্মুখ ওপেন-সোর্স এআই মডেল পরিবার NVIDIA Ising প্রকাশ করে, যার ফলে কোয়ান্টাম স্টকগুলি একসাথে উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়ে যায়। একই সময়ে, কোম্পানির চিফ সায়েন্টিস্ট উইলিয়াম ডলি GTC 2026-এ নভিডিয়ার অভ্যন্তরীণ চিপ ডিজাইন প্রক্রিয়ায় এআই-এর সর্বশেষ অগ্রগতি প্রকাশ করেন, যেখানে একটি কাজের দক্ষতা ১০০-এর গুণে বৃদ্ধি পায়।

দুটি সূচনা একই সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যায়: এআই এখন 'অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার টুল' থেকে 'ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ইনফ্রাস্ট্রাকচার' হয়ে উঠছে, যা ডাউনস্ট্রিম শিল্প (কোয়ান্টাম কম্পিউটিং) এবং এআই-এর নিজস্ব হার্ডওয়্যার আপগ্রেডকে উভয়কেই ত্বরান্বিত করছে।

নিভিডিয়ার এপ্রিল 14 তারিখের প্রেস বিবৃতি অনুযায়ী, ইসিং মডেল পরিবারের প্রথম দুটি মডেল ডোমেইন হল ইসিং ক্যালিব্রেশন এবং ইসিং ডিকোডিং, যা কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের বাস্তবায়নের দুটি প্রধান বাধা সমাধানের জন্য উপযোগী।

কোয়ান্টাম প্রসেসরের কিউবিটগুলি স্বাভাবিকভাবেই শব্দযুক্ত, এবং বর্তমানে সর্বোত্তম কোয়ান্টাম প্রসেসরগুলি প্রতি হাজার অপারেশনে একবার ভুল করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে ব্যবহারিক মূল্য দিতে, ভুলের হারকে এক ট্রিলিয়নের এক ভাগের নিচে নামানো প্রয়োজন।

Ising Calibration হল একটি 350 বিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট ভিজুয়াল-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, যা কোয়ান্টাম প্রসেসরের মাপন ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাখ্যা করে এবং ক্যালিব্রেশন সিদ্ধান্ত নেয়, যা আগের কয়েক দিনের ক্যালিব্রেশন প্রক্রিয়াকে কয়েক ঘন্টায় সংক্ষিপ্ত করে। Ising Decoding হল দুটি 3D কনভোলুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (যথাক্রমে গতি এবং সঠিকতা অপ্টিমাইজ করে), যা কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের জন্য রিয়েল-টাইম ডিকোডিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা বর্তমান ওপেন-সোর্স শিল্প মান pyMatching-এর চেয়ে 2.5 গুণ দ্রুত এবং 3 গুণ সঠিক।

প্রকাশনীতে নভিডিয়ার কোয়ান্টাম পণ্য পরিচালক স্যাম স্ট্যানউইক ওপেন-সোর্স কৌশলের যুক্তি ব্যাখ্যা করেন: প্রতিটি কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার প্রস্তুতকারকের নিজস্ব শব্দের বৈশিষ্ট্য ভিন্ন, ওপেন-সোর্স মডেলটি তাদের স্থানীয়ভাবে নিজস্ব ডেটা ব্যবহার করে মাইক্রো-টিউনিংয়ের অনুমতি দেয়, যা পারফরম্যান্স বাড়ায় এবং সম্পত্তির ডেটা সুরক্ষিত রাখে।

নভেডিয়ার সিইও হুয়াং রেনক্সনের বক্তব্য আরও সরাসরি। তিনি ঘোষণায় বলেন, এআই কোয়ান্টাম মেশিনের কন্ট্রোল প্ল্যান হয়ে উঠছে, যা সংবেদনশীল কোয়ান্টাম বিটগুলিকে স্কেলেবল এবং বিশ্বস্ত কোয়ান্টাম GPU সিস্টেমে রূপান্তরিত করছে।

নিভেডিয়ার প্রকাশ অনুযায়ী, হার্ভার্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের ইঞ্জিনিয়ারিং এবং প্রয়োগমূলক বিজ্ঞান কলেজ, ফার্মি ন্যাশনাল অ্যাক্সিলারেটর ল্যাব, IQM Quantum Computers, লরেন্স বার্কলি ন্যাশনাল ল্যাব, ব্রিটিশ ন্যাশনাল ল্যাবরেটরি ফর ফিজিক্স ইত্যাদি অনেক প্রতিষ্ঠান ইসিং মডেল অগ্রণীভাবে গ্রহণ করেছে।

আইসিং-এর প্রকাশের দিনে, মার্কিন স্টক বাজারে কোয়ান্টাম কনসেপ্টের শেয়ারগুলি একসাথে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়। Yahoo Finance-এর তথ্য অনুযায়ী, ঐ দিন IonQ প্রায় 18% বৃদ্ধি পায়, D-Wave Quantum প্রায় 15% বৃদ্ধি পায় এবং Rigetti Computing প্রায় 12% বৃদ্ধি পায়।

এই বৃদ্ধির পটভূমি হল কোয়ান্টাম কনসেপ্ট স্টকগুলি বছরের শুরু থেকে গভীর সংশোধনের মধ্যে ছিল। ১৪ এপ্রিলের আগে, IonQ বছরের মধ্যে প্রায় ২২% কমেছে, D-Wave প্রায় ৩৫% কমেছে, Rigetti প্রায় ২৩% কমেছে। ঐ দিনের দ্বিঅঙ্কের পুনরুত্থান বছরের অবনতির প্রবণতাকে পরিবর্তন করেনি, তবে একসাথে সমন্বিত প্রতিক্রিয়ার পরিমাণ অবশ্যই মনোযোগ আকর্ষণ করে।

এটি উল্লেখ করা প্রয়োজন যে, এই মুহূর্তের প্রেরণাশক্তি শুধুমাত্র Ising-এর ঘোষণা নয়। IonQ একই দিনে কোয়ান্টাম নেটওয়ার্কের একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি এবং DARPA-এর সাথে একটি চুক্তি ঘোষণা করেছে, এবং Rigetti-এর জন্য ভারতীয় উচ্চ গণনা উন্নয়ন কেন্দ্র (C-DAC) থেকে 840 মিলিয়ন ডলারের অর্ডারের খবর রয়েছে। এই বহুগুণিত উৎসাহকারীদের সমন্বয়ে সেক্টরের প্রভাব বৃদ্ধি পেয়েছে।

অনুসন্ধান প্রতিষ্ঠান Resonance-এর পূর্বানুমান অনুযায়ী, 2030 সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বাজারের আকার 110 বিলিয়ন ডলারের বেশি হবে। একই দিনে কোয়ান্টাম অর্থনীতি উন্নয়ন কনসোর্টিয়াম (QED-C) প্রকাশিত একটি রিপোর্টে বলা হয়েছে, 2025 সালে বিশ্বব্যাপী কোয়ান্টাম বাজার 19 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে এবং শুধুমাত্র কোয়ান্টাম প্রতিষ্ঠানের কর্মচারীদের সংখ্যা 14% বেড়েছে।

ইসিং বাহ্যিক শিল্পকে ত্বরান্বিত করছে, যেখানে নভেডিয়া নিজের চিপ ডিজাইন প্রক্রিয়াকে এআই দিয়ে পুনর্গঠন করছে।

জি টি সি ২০২৬-এ নভিডিয়ার চিফ সায়েন্টিস্ট উইলিয়াম ডলি এবং গুগলের চিফ সায়েন্টিস্ট জেফ ডিনের আলাপচারাতে কয়েকটি বিশেষ কেস প্রকাশ করা হয়। সবচেয়ে আকর্ষণীয় ডেটা আসে স্ট্যান্ডার্ড সেল লাইব্রেরি ট্রান্সপ্লান্ট থেকে: যখনই নভিডিয়া একটি নতুন সেমিকন্ডাক্টর প্রসেসে (যেমন 7 ন্যানোমিটার থেকে 5 ন্যানোমিটার) স্থানান্তরিত হয়, প্রায় 2500 থেকে 3000টি স্ট্যান্ডার্ড সেলকে নতুন প্রসেসের জন্য পুনরায় ডিজাইন করতে হয়, যা আগে 8জন ইঞ্জিনিয়ারকে প্রায় 10 মাস লাগত। নভিডিয়া একটি NVCell নামক রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং টুলসেট তৈরি করেছে, যা এখন একটি GPU-এর উপর একটি রাতেই শেষ হয়ে যায়, এবং উত্পাদিত সেলগুলির আকার, শক্তি খরচ এবং ল্যাটেন্সির মতো মাপদণ্ডগুলিতে মানুষের ডিজাইনের সমতুল্য বা এরচেয়েও ভালো।

টমস হার্ডওয়্যারের প্রতিবেদন অনুযায়ী, ড্যালি এই প্রক্রিয়াকে একটি "ডিজাইন নিয়মের ভুল ঠিক করার ইলেকট্রনিক গেম" হিসেবে বর্ণনা করেছেন, যেখানে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ঠিক এই ধরনের ট্রায়াল-অ্যান্ড-এরর অপ্টিমাইজেশনে দক্ষ।

উচ্চতর বিমূর্ত স্তরে, নভিডিয়া তাদের অভ্যন্তরীণ বিশেষায়িত বড় ভাষা মডেল চিপ নেমো এবং বাগ নেমো বিকাশ করেছে। এই মডেলগুলি নভিডিয়ার ৩০ বছরের অ্যাকুমুলেটেড সম্পত্তি ডেটা দিয়ে ফাইন-টিউন করা হয়েছে, যা কোম্পানির ইতিহাসের সমস্ত GPU-এর RTL কোড, হার্ডওয়্যার ডিজাইন ডকুমেন্টেশন এবং আর্কিটেকচার স্পেসিফিকেশন কভার করে। ডলির মতে, প্রাথমিক ইঞ্জিনিয়াররা চিপ নেমোকে সরাসরি প্রশ্ন করতে পারেন, যার ফলে বিশেষজ্ঞ ডিজাইনারদের বারবার বিরক্ত করার প্রয়োজনীয়তা কমে যায়। তিনি চিপ নেমোকে “একজন অত্যন্ত ধৈর্যশীল গুরু” হিসাবে বর্ণনা করেছেন।

সার্কিট অপ্টিমাইজেশনের স্তরে, নভেডিয়া ক্লাসিকাল সার্কিট ডিজাইন সমস্যা যেমন ক্যারি-লুকআহেড চেইনে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগ করেছে। ডলি বলেছেন, এআই দ্বারা উত্পাদিত ডিজাইনগুলি "সম্পূর্ণরূপে মানুষের কল্পনার বাইরের অদ্ভুত সমাধান, কিন্তু বাস্তবিক পারফরম্যান্স মানুষের ডিজাইনের চেয়ে ২০% থেকে ৩০% ভালো"।

তবে ডলি প্রত্যাশার সীমানা স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করেছেন। তিনি বলেছেন, তিনি এন্ড-টু-এন্ড স্টেট অর্জনে খুব আগ্রহী, কিন্তু এখনও সেই লক্ষ্যের অনেক দূরে।

এখনও নভিডিয়ার এআই চিপ ডিজাইন প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে সহায়তামূলক। এআই স্ট্যান্ডার্ড সেল পোর্টিং, বাগ ক্লাসিফিকেশন এবং সামারি, লেআউট এবং রাউটিং প্রেডিকশন, আর্কিটেকচার স্পেস এক্সপ্লোরেশনের মতো বিভিন্ন ধাপে কাজ করছে, কিন্তু এখনও একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড অটোমেশন প্রক্রিয়া গঠন করেনি। ডলির দীর্ঘমেয়াদি দিকনির্দেশ হলো মাল্টি-এজেন্ট মডেল, যেখানে বিভিন্ন এআই সিস্টেম ডিজাইনের বিভিন্ন ধাপের জন্য দায়ী হবে, যা মানুষের ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের বিভাগীয় কাজের মতো।

কম্পিউটার উইকলি-এর এক প্রতিবেদন অনুযায়ী, ড্যালি এবং ডিন আলোচনায় এও আলোচনা করেছেন যে, এআই এজেন্টগুলি পারমাণবিক সফটওয়্যার টুলগুলির উপর কীভাবে প্রভাব ফেলছে: যখন এআই এজেন্টগুলির কার্যক্ষমতা মানুষের চেয়ে অনেক বেশি, তখন মানুষের ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা পারমাণবিক সফটওয়্যার টুলগুলি পারফরম্যান্সের বাধা হয়ে দাঁড়াবে, যা প্রোগ্রামিং টুলগুলি থেকে ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলির পর্যন্ত পুনর্ডিজাইনের প্রয়োজনীয়তা তৈরি করবে।