NVIDIA, Açık Kaynaklı Kuantum AI Modellerini Tanıttı, AI Çip Tasarımını Hızlandırıyor

Yazar: Claude, Şen Çay TechFlow

Derin Akıntı Özetle: Nvidia, 14 Nisan 'Dünya Kuantum Günü'nde, sektör standardına göre 2,5 kat daha hızlı hata düzeltme kod çözme ve 3 kat daha yüksek doğrulukla küresel ilk açık kaynak kuantum AI model ailesi Ising'i duyurdu.

Kuantum hisseleri gün içinde birlikte yükseldi, IonQ %18, D-Wave %15 arttı. Aynı gün, baş bilim insanı William Dally, GTC 2026'da AI'nın çip standart hücre kütüphanesi taşımalarını 8 kişi 10 aydan bir GPU ile bir geceye indirdiğini ve tasarım sonucunun insan eliyle yapılanlardan daha iyi olduğunu açıkladı.

NVIDIA, kuantum bilgisayarları gerçekten kullanabilir hale getirmek ve GPU tasarımı kendisini daha hızlı ve daha iyi hale getirmek gibi iki en zor mühendislik sorununu AI ile hızlandırıyor.

14 Nisan'da "Dünya Kuantum Günü" kapsamında NVIDIA, kuantum hesaplamaya yönelik dünyada ilk açık kaynaklı AI model ailesi NVIDIA Ising'i duyurdu ve kuantum kavramlı hisseler anında genel olarak yükseldi. Aynı dönemde, şirketin baş bilim insanı William Dally, GTC 2026'da NVIDIA'nın dahili çip tasarımı süreçlerinde AI'nın en son ilerlemelerini açıkladı; bu süreçlerden birinin verimliliği yüzlerce kat arttı.

İki ipucu aynı sonuca işaret ediyor: AI, «uygulama katmanı aracı»dan «altyapının altyapısı»na dönüşüyor, hem alt sektörleri (kuantum hesaplama) hem de AI'nın kendi donanım yinelemesini hızlandırıyor.

NVIDIA'nın 14 Nisan tarihli basın açıklamasına göre, Ising model ailesinin ilk üyesi iki model alanını içerir: Ising Kalibrasyonu ve Ising Çözümleme, sırasıyla kuantum hesaplamanın iki temel engelini hedefler.

Kuantum işlemcilerin kuantum bitleri (qubit) doğuştan gürültülüdür; şu anda en iyi kuantum işlemciler yaklaşık her bin işlemde bir hata yapar. Kuantum bilgisayarların pratik değer kazanması için hata oranı trilyonda birin altına düşürülmelidir.

Ising Calibration, 35 milyar parametreli bir görsel dil modelidir ve kuantum işlemcilerin ölçüm verilerini otomatik olarak yorumlayarak kalibrasyon kararları verir; önceki birkaç gün süren kalibrasyon sürecini saatler içinde tamamlar. Ising Decoding ise, kuantum hata düzeltme için gerçek zamanlı dekodlama yapmak üzere hız ve doğruluk açısından optimize edilmiş iki 3D konvolüsyonel sinir ağı modelidir ve mevcut açık kaynak endüstri standardı pyMatching'e göre 2,5 kat daha hızlı ve 3 kat daha doğru çalışır.

NVIDIA Quantum Ürün Direktörü Sam Stanwyck, etkinlikte açık kaynak stratejisinin mantığını şöyle açıkladı: Quantum donanım üreticilerinin kendi gürültü özelliklerinin farklı olması nedeniyle, açık kaynak modeli, onların yerel verilerle ince ayar yapmasını sağlayarak hem performansı artırıyor hem de özel verileri koruyor.

NVIDIA CEO Huang Renxun, ifadesinde AI'nın kırılgan qubitleri ölçeklenebilir ve güvenilir bir quantum GPU sistemi haline getiren quantum makinelerinin kontrol düzlemi haline geldiğini daha doğrudan ifade etti.

NVIDIA'nın açıklamasına göre, Harvard Üniversitesi Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Fakültesi, Fermilab, IQM Quantum Computers, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı, İngiliz Ulusal Fizik Laboratuvarı gibi birçok kurum Ising modelini önceden benimsemiştir.

Ising'in piyasaya sürülmesi günü, ABD hisse senedi piyasasında kuantum kavramlı hisselerde genel bir yükseliş yaşandı. Yahoo Finance verilerine göre, IonQ o gün yaklaşık %18, D-Wave Quantum yaklaşık %15, Rigetti Computing yaklaşık %12 arttı.

Bu yükseliş dalgasının arka planında, kuantum konseptli hisselerin yıl başından bu yana genel olarak derin bir düzeltme sürecinde olması yer almaktadır. 14 Nisan'a kadar IonQ, yıl içinde yaklaşık %22 düştü, D-Wave %35 düştü, Rigetti ise %23 düştü. Günün çift haneli geri dönüşü, yıl içindeki düşüş eğilimini değiştirmese de, kolektif hareketin şiddeti hâlâ dikkat çekicidir.

Dikkat edilmesi gereken nokta, bu hareketin yalnızca Ising'in duyurusu ile değil, IonQ'nun aynı gün quantum ağına ilişkin bir milat ve DARPA sözleşmesi duyurusu yaptığı, Rigetti'nin ise Hindistan Yüksek Hesaplama Geliştirme Merkezi (C-DAC) tarafından 8,4 milyon dolarlık bir sipariş aldığını açıklaması ile birlikte çoklu katalizörlerin sektör etkisini güçlendirdiğidir.

Analiz kuruluşu Resonance, 2030 yılına kadar küresel kuantum hesaplama pazarının 1,1 milyar doları aşacağını tahmin ediyor. Kuantum Ekonomisi İttifakı (QED-C), aynı gün yayımlanan raporunda, 2025 yılında küresel kuantum pazarının 1,9 milyar dolara ulaştığını ve saf kuantum şirketlerindeki çalışan sayısının %14 arttığını belirtti.

Ising, dış endüstrileri hızlandırmayı hedefliyor; NVIDIA ise kendi çip tasarımı süreçlerini AI ile yeniden şekillendiriyor.

GTC 2026'da NVIDIA'nın baş bilim insanı William Dally, Google'nın baş bilim insanı Jeff Dean ile yaptığı diyalogda birkaç spesifik vaka ortaya koydu. En çarpıcı veri, standart hücre kütüphanelerinin taşınmasıyla ilgili: NVIDIA, her yeni bir yarı iletken üretim sürecine geçtiğinde (örneğin 7 nm'den 5 nm'ye), yaklaşık 2.500 ila 3.000 standart hücreyi yeni prosese uygun hale getirmek için önce 8 mühendis yaklaşık 10 ay harcıyordu. NVIDIA, NVCell adlı bir takviyeli öğrenme aracını geliştirdi ve şimdi bu hücrelerin tamamı bir GPU üzerinde bir gece içinde tamamlanabiliyor ve üretilen hücreler, alan, güç tüketimi ve gecikme gibi göstergelerde insan tasarımıyla eşit veya daha iyi performans gösteriyor.

Tom's Hardware'a göre, Dally bu süreci "tasarım kuralları hatalarını düzeltmeye yönelik bir video oyunu" gibi tanımladı; pekiştirmeli öğrenme tam olarak bu tür deneme-yanılma optimizasyonlarında yeteneklidir.

Daha yüksek bir soyutlama düzeyinde, NVIDIA, Chip Nemo ve Bug Nemo adlı dahili özel büyük dil modelleri geliştirdi. Bu modeller, şirketin tarihi boyunca tüm GPU'ların RTL kodlarını, donanım tasarım belgelerini ve mimari spesifikasyonlarını içeren NVIDIA'nın 30 yıllık birikimine dayalı olarak ince ayarlandı. Dally, başlangıç seviyesi mühendislerin, deneyimli tasarımcıları tekrar tekrar rahatsız etmeden doğrudan Chip Nemo'ya soru sorduğunu açıkladı. O, Chip Nemo'yu "çok sabırlı bir danışman" olarak tanımladı.

Devre optimizasyonu düzeyinde, NVIDIA ayrıca carry-lookahead zinciri gibi klasik devre tasarımı problemlerine derin öğrenmeyi uygulamıştır. Dally, AI'nın ürettiği tasarımların "tamamen insanlar tarafından düşünülmeyecek garip çözümler olduğunu, ancak gerçek performansın insan tasarımıyla karşılaştırıldığında %20 ila %30 daha iyi olduğunu" belirtmiştir.

Ancak Dally, beklentiler için net bir sınır çizdi. Kendisinin uçtan uca bir duruma ulaşmak istediğini, ancak şu anda bu hedefe çok uzak olduğunu söyledi.

NVIDIA'nın mevcut AI çip tasarımı hâlâ yardımcıdır, yerini almaz. AI, standart hücre taşıma, hata sınıflandırma ve özetleme, yerleştirme ve bağlantı tahmini, mimari uzay keşfi gibi aşamalarda ayrı ayrı çalışmakta ancak henüz tamamlanmış bir uçtan uca otomasyon süreci oluşturmamaktadır. Dally, uzun vadeli hedefinin insan mühendislik ekiplerinin görev paylaşımı gibi farklı AI sistemlerinin tasarımın farklı aşamalarını üstlenmesi olduğunu düşünmektedir.

Computer Weekly'e göre, Dally ve Dean görüşmesinde AI ajanlarının geleneksel yazılım araçları üzerindeki etkisini de tartıştı: AI ajanlarının insanlardan çok daha hızlı çalışması durumunda, insan kullanıcılar için tasarlanmış geleneksel yazılım araçları performans darboğazına dönüşecek ve programlama araçlarından iş uygulamalarına kadar tümü yeniden tasarlanacaktır.