NVIDIA द्वारा ओपन-सोर्स क्वांटम AI मॉडल्स लॉन्च, AI चिप डिज़ाइन को तेज़ कर रहा है

लेखक: क्लॉड, शेनचाओ टेकफ्लो

शेनचाओ का सारांश: निविडा ने 14 अप्रैल, 'विश्व क्वांटम दिवस' के अवसर पर दुनिया का पहला ओपन-सोर्स क्वांटम AI मॉडल परिवार Ising लॉन्च किया, जिसमें त्रुटि सुधार डिकोडिंग की गति 2.5 गुना और सटीकता 3 गुना बढ़ गई है।

क्वांटम स्टॉक्स ने आज सामूहिक रूप से तेजी से वृद्धि की, IonQ में 18% की वृद्धि और D-Wave में 15% की वृद्धि हुई। उसी दिन, प्रमुख वैज्ञानिक विलियम डैली ने GTC 2026 में बताया कि AI ने चिप मानक सेल लाइब्रेरी पोर्टिंग को 8 लोगों द्वारा 10 महीने के समय को एक GPU द्वारा एक रात में पूरा कर दिया है, और डिज़ाइन परिणाम मानवीय डिज़ाइन से बेहतर हैं।

NVIDIA दो सबसे कठिन इंजीनियरिंग समस्याओं को AI के साथ तेज कर रहा है: क्वांटम कंप्यूटर को वास्तविक रूप से उपयोगयोग्य बनाना और GPU डिजाइन को खुद को तेज़ और बेहतर बनाना।

14 अप्रैल, "विश्व क्वांटम दिवस" के अवसर पर, निविडा ने दुनिया का पहला क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए ओपन-सोर्स AI मॉडल परिवार NVIDIA Ising लॉन्च किया, जिससे क्वांटम स्टॉक्स में सभी ने एक साथ तेजी देखी। इसी समय, कंपनी के मुख्य वैज्ञानिक विलियम डैली ने GTC 2026 पर AI के बारे में निविडा के आंतरिक चिप डिज़ाइन प्रक्रिया में नवीनतम प्रगति का खुलासा किया, जिसमें एक कार्य की दक्षता में सैकड़ों गुना की वृद्धि हुई।

दो संकेत एक ही निष्कर्ष की ओर इशारा करते हैं: AI 'अनुप्रयोग स्तर के उपकरण' से 'बुनियादी ढांचे की बुनियादी ढांचे' में बदल रहा है, जो निचले स्तर के उद्योगों (क्वांटम कंप्यूटिंग) को तेज करता है और AI के अपने हार्डवेयर के अपग्रेड को भी तेज करता है।

निवर्डिया की 14 अप्रैल, 2024 की समाचार जारी करने के अनुसार, इसिंग मॉडल परिवार के पहले दो मॉडल डोमेन हैं: इसिंग कैलिब्रेशन और इसिंग डिकोडिंग, जो क्रमशः क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए दो मुख्य बाधाओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

क्वांटम प्रोसेसर के क्यूबिट्स स्वभाव से शोरयुक्त होते हैं, और वर्तमान में सबसे अच्छे क्वांटम प्रोसेसर लगभग हर हजार ऑपरेशन में एक त्रुटि करते हैं। क्वांटम कंप्यूटर को व्यावहारिक मूल्य प्रदान करने के लिए, त्रुटि दर को एक ट्रिलियनवें में से कम करना होगा।

Ising Calibration एक 350 अरब पैरामीटर वाला विजुअल भाषा मॉडल है, जो क्वांटम प्रोसेसर के मापन डेटा को स्वचालित रूप से समझता है और कैलिब्रेशन निर्णय लेता है, जिससे पहले कई दिनों का कैलिब्रेशन प्रक्रिया केवल कुछ घंटों में समाप्त हो जाता है। Ising Decoding तो दो 3D कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (जो क्रमशः गति और सटीकता को अनुकूलित करते हैं) हैं, जो क्वांटम त्रुटि सुधार के लिए रीयल-टाइम डिकोडिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं, जो वर्तमान ओपन-सोर्स उद्योग मानक pyMatching की तुलना में 2.5 गुना तेज़ और 3 गुना अधिक सटीक हैं।

प्रकाशन कार्यक्रम में न्वाडिया क्वांटम प्रोडक्ट डायरेक्टर सैम स्टैनविक ने ओपन सोर्स स्ट्रैटेजी के तर्क की व्याख्या की: क्वांटम हार्डवेयर निर्माताओं की अपनी-अपनी शोर विशेषताएँ भिन्न होती हैं, ओपन सोर्स मॉडल उन्हें स्थानीय रूप से अपने डेटा के साथ माइक्रो-ट्यून करने की अनुमति देता है, जिससे प्रदर्शन में सुधार होता है और स्वामित्व वाले डेटा की सुरक्षा होती है।

NVIDIA के CEO हुआंग रेन्क्सन का बयान और भी सीधा है। उन्होंने बयान में कहा कि AI क्वांटम मशीनों के कंट्रोल प्लेन बन रहा है, जो कमजोर क्वांटम बिट्स को स्केलेबल और विश्वसनीय क्वांटम GPU सिस्टम में बदल रहा है।

निवर्डिया के अनुसार, हार्वर्ड विश्वविद्यालय के इंजीनियरिंग और एप्लाइड साइंसेज कॉलेज, फर्मी नेशनल एक्सीलरेटर लैबोरेटरी, IQM क्वांटम कंप्यूटर्स, लॉरेंस बर्कले नेशनल लैबोरेटरी, ब्रिटिश नेशनल लैबोरेटरी ऑफ फिजिक्स जैसे कई संस्थानों ने इसिंग मॉडल को पहले ही अपना लिया है।

आइसिंग के लॉन्च दिन, अमेरिकी स्टॉक बाजार में क्वांटम कॉन्सेप्ट स्टॉक्स में सामूहिक तेजी देखी गई। Yahoo Finance के डेटा के अनुसार, आइओनक्यू ने उस दिन लगभग 18% की वृद्धि की, डी-वेव क्वांटम ने लगभग 15% की वृद्धि की, और रिगेटी कंप्यूटिंग ने लगभग 12% की वृद्धि की।

इस वृद्धि के पृष्ठभूमि में इस वर्ष के शुरू से क्वांटम कॉन्सेप्ट स्टॉक्स गहरे समायोजन में रहे हैं। 14 अप्रैल तक, IonQ में इस वर्ष लगभग 22% की कमी, D-Wave में 35% की कमी, और Rigetti में 23% की कमी आई है। उस दिन की दो अंकों की रिबाउंड ने इस वर्ष के नीचे की ओर की प्रवृत्ति को नहीं बदला, लेकिन सामूहिक सहयोग का पैमाना अभी भी ध्यान आकर्षित करता है।

ध्यान दें कि इस बाजार चलन का कारण केवल Ising का लॉन्च ही नहीं है। IonQ ने उसी दिन क्वांटम नेटवर्क की एक मील की पत्थर की उपलब्धि और DARPA के साथ एक अनुबंध की घोषणा की, जबकि Rigetti को भारतीय उच्च परिकलन विकास केंद्र (C-DAC) से 840 डॉलर का ऑर्डर मिला है। इन बहुत सारे प्रेरकों के संयोजन से सेक्टर का प्रभाव बढ़ गया है।

विश्लेषण संस्था Resonance ने भविष्यवाणी की है कि 2030 तक वैश्विक क्वांटम कंप्यूटिंग बाजार का आकार 110 अरब डॉलर से अधिक हो जाएगा। उसी दिन जारी किए गए एक रिपोर्ट में क्वांटम इकोनॉमी डेवलपमेंट कॉन्सोर्टियम (QED-C) ने कहा कि 2025 में वैश्विक क्वांटम बाजार 19 अरब डॉलर तक पहुंच गया और शुद्ध क्वांटम उद्यमों में कर्मचारियों में 14% की वृद्धि हुई।

Ising बाहरी उद्योग के त्वरण की ओर इशारा करता है, जबकि NVIDIA अपने चिप डिज़ाइन प्रक्रिया को AI के साथ पुनर्गठित कर रहा है।

GTC 2026 में निवेडा के मुख्य वैज्ञानिक विलियम डैली और गूगल के मुख्य वैज्ञानिक जेफ डीन के बीच हुए संवाद में, कई विशिष्ट मामलों का खुलासा किया गया। सबसे प्रभावशाली डेटा स्टैंडर्ड सेल लाइब्रेरी ट्रांसफर से आया: जब भी निवेडा नए सेमीकंडक्टर प्रक्रिया (जैसे 7 नैनोमीटर से 5 नैनोमीटर) पर स्विच करती है, तो लगभग 2500 से 3000 स्टैंडर्ड सेल्स को नई प्रक्रिया के अनुसार पुनः डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती है, जिसमें पहले 8 इंजीनियरों को लगभग 10 महीने लगते थे। निवेडा ने NVCell नामक एक मजबूत सीखने के उपकरण का विकास किया है, जो अब एक GPU पर एक रात में इस कार्य को पूरा कर सकता है, और उत्पादित सेल्स क्षेत्रफल, शक्ति खपत और देरी जैसे मापदंडों में मानव-डिज़ाइन किए गए सेल्स के समान या उनसे बेहतर होते हैं।

टॉम्स हार्डवेयर के अनुसार, डैली ने इस प्रक्रिया को एक "डिज़ाइन नियमों की त्रुटियों को ठीक करने वाला वीडियो गेम" कहा है, जिसमें पुनर्बलन सीखना इस तरह के प्रयास-त्रुटि अनुकूलन में निपुण है।

एक उच्चतर अमूर्त स्तर पर, निविडा ने अपने आंतरिक विशेष-उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल्स चिप नीमो और बग नीमो विकसित किए हैं। ये मॉडल्स निविडा के 30 वर्षों के अपने स्वामित्व वाले डेटा पर फाइन-ट्यून किए गए हैं, जिसमें कंपनी के इतिहास के सभी GPU के RTL कोड, हार्डवेयर डिज़ाइन दस्तावेज़ और आर्किटेक्चर स्पेसिफिकेशन शामिल हैं। डैली के अनुसार, प्रारंभिक इंजीनियर सीधे चिप नीमो से प्रश्न पूछ सकते हैं, जिससे वे वरिष्ठ डिज़ाइनर्स को बार-बार परेशान करने की आवश्यकता से मुक्त हो जाते हैं। उन्होंने चिप नीमो को "एक बहुत ही सहनशील मार्गदर्शक" के रूप में वर्णित किया है।

सर्किट ऑप्टिमाइजेशन के स्तर पर, निविडा ने कैरी-लुकअहेड चेन जैसे क्लासिक सर्किट डिजाइन समस्याओं पर रीइनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग किया है। डैली के अनुसार, AI द्वारा उत्पादित डिजाइन "पूरी तरह से अजीब हैं, जिनकी कल्पना मनुष्य नहीं कर सकते, लेकिन वास्तविक प्रदर्शन मनुष्य-डिजाइन की तुलना में 20% से 30% बेहतर है।"

हालांकि, डैली ने अपेक्षाओं की स्पष्ट सीमा निर्धारित की है। उन्होंने कहा कि वे एंड-टू-एंड स्टेट प्राप्त करने के लिए बहुत उत्सुक हैं, लेकिन वर्तमान में उस लक्ष्य से अभी बहुत दूर हैं।

निविडा की वर्तमान एआई चिप डिज़ाइन अभी भी सहायक है, बल्कि विकल्प नहीं। एआई स्टैंडर्ड सेल पोर्टिंग, बग वर्गीकरण और सारांश, प्लेसमेंट और राउटिंग प्रेडिक्शन, आर्किटेक्चर स्पेस एक्सप्लोरेशन जैसे चरणों में अलग-अलग तरीके से काम कर रहा है, लेकिन अभी तक एक पूर्ण एंड-टू-एंड स्वचालित प्रक्रिया नहीं बन पाया है। डैली की दीर्घकालिक दिशा मल्टी-एजेंट मॉडल है, जहां विभिन्न एआई सिस्टम डिज़ाइन के विभिन्न पहलुओं के लिए जिम्मेदार होंगे, जैसे मानव इंजीनियरिंग टीम का कार्यविभाजन।

कंप्यूटर वीकली की रिपोर्ट के अनुसार, डैली और डीन ने बातचीत में एआई एजेंट्स के पारंपरिक सॉफ्टवेयर टूल्स पर प्रभाव के बारे में भी चर्चा की: जब एआई एजेंट्स की गति मानवीय उपयोगकर्ताओं से कहीं अधिक होती है, तो मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए पारंपरिक सॉफ्टवेयर टूल्स प्रदर्शन की बाधा बन जाते हैं, और प्रोग्रामिंग टूल्स से लेकर व्यावसायिक एप्लिकेशन तक को पुनः डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती है।