सप्ताहों को घंटों में बदलना – कैसे एआई पहले ही माइक्रोचिप इंजीनियरिंग को उथल-पुथल कर रहा है

आधुनिक तकनीकी युग माइक्रोचिप्स के कुशल उपयोग पर फलता-फूलता है। वैश्विक माइक्रोचिप बाजार की उम्मीद है कि 2022 में लगभग US$21.56 बिलियन से बढ़कर 2030 तक लगभग US$47 बिलियन हो जाएगा, जिसकी वार्षिक संयुक्त वृद्धि दर 10% से अधिक होगी।

माइक्रोचिप्स इस गति से बढ़ने का कारण यह है कि वे हमारे आसपास देखी जाने वाली सभी इलेक्ट्रॉनिक्स को संचालित करते हैं। और जब हम इलेक्ट्रॉनिक्स कहते हैं, तो यह केवल कंप्यूटर ही नहीं, बल्कि स्मार्टफ़ोन, नेटवर्क स्विच, घरेलू उपकरण, कार और विमान के घटक, टेलीविज़न, एम्प्लीफ़ायर, IoT डिवाइस और कई अन्य इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम भी शामिल हैं। 

जिसे चिप, कंप्यूटर चिप या इंटीग्रेटेड सर्किट भी कहा जाता है, माइक्रोचिप एकीकृत सर्किट्री की वह इकाई है जो सिलिकॉन या जर्मेनियम जैसे अर्धचालक सामग्री का उपयोग करके माइक्रोस्कोपिक स्तर पर निर्मित होती है। जटिल रूप से डिजाइन किए गए माइक्रोचिप्स इतने सूक्ष्म होते हैं कि वे सामान्यतः ट्रांज़िस्टर, रेज़िस्टर, कैपेसिटर और डायोड जैसे विशिष्ट घटकों को लाखों या अरबों संख्या में शामिल कर सकते हैं। 

ये घटक नैनोमीटर में मापे जाते हैं और अत्यंत छोटे होते हैं। माइक्रोचिप डिजाइन की जटिलता इतनी सूक्ष्म है कि 2021 में IBM ने 2nm तकनीक पर आधारित माइक्रोचिप पेश की, जो मानव DNA की एक स्ट्रैंड की चौड़ाई से भी छोटी थी। 

माइक्रोचिप तकनीक में तेज़ प्रगति ने इसके क्षितिज को लगातार विस्तारित किया है। अत्याधुनिक वायरलेस तकनीक के संगम पर संकेतों को प्रबंधित करने के लिए विशेष माइक्रोचिप्स उभरे हैं। हालांकि, ये डिज़ाइन करने में महंगे विकल्प हैं जो सूक्ष्मीकरण और उच्चस्तरीय इंजीनियरिंग सिद्धांतों पर कार्य करते हैं। 

अब, प्रिंसटन इंजीनियरिंग और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान की सहयोगी इंजीनियरों की टीम ने इन चिप्स के डिज़ाइन की लागत और समय को कम करने के लिए एआई का उपयोग किया है, जो बेहतर वायरलेस गति और प्रदर्शन की बढ़ती मांगों को पूरा करेंगे। अगले भाग में हम इस क्रांतिकारी शोध में गहराई से जाएंगे। 

एआई जटिल विद्युतचुंबकीय संरचनाएँ और संबंधित सर्किट माइक्रोचिप्स में बनाता है

शोधकर्ताओं ने एआई के लिए जटिल ईएम संरचनाएँ और संबंधित सर्किट माइक्रोचिप्स में बनाने की एक कार्यप्रणाली विकसित की है। इस breakthrough से पहले, समान परिणाम प्राप्त करने में कई हफ्तों का अत्यधिक कुशल कार्य लग सकता था। अब, इसे घंटों में पूरा किया जा सकता है। 

उन्नत वैज्ञानिक शब्दों में इस शोध की संभावनाओं को स्पष्ट करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मनमाने आकार की जटिल बहु-पोर्ट विद्युतचुंबकीय संरचनाओं के लिए एक सार्वभौमिक इनवर्स डिज़ाइन दृष्टिकोण प्रदर्शित किया, जिसमें डिज़ाइनर रेडिएटिव और स्कैटरिंग गुण सक्रिय सर्किटों के साथ सह-डिज़ाइन किए गए।

अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने डीप लर्निंग-आधारित मॉडल लागू किए और जटिल मिमी-वेव पैसिव संरचनाओं और एंड-टू-एंड इंटीग्रेटेड मिमी-वेव ब्रॉडबैंड सर्किटों के कई उदाहरणों के साथ संश्लेषण दिखाया। प्रस्तुत इनवर्स डिज़ाइन कार्यप्रणाली, जो मिनटों में डिज़ाइन बना सकती है, शोधकर्ताओं के अनुसार, एक नए, पहले अप्राप्य डिज़ाइन स्पेस को खोलने में परिवर्तनकारी हो सकती है।

केशिक सेंगुप्ता, प्रमुख शोधकर्ता, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और NextG, प्रिंसटन के उद्योग साझेदारी कार्यक्रम के सह-निर्देशक, ने कहा:

“हम ऐसी संरचनाएँ बना रहे हैं जो जटिल और यादृच्छिक आकार की दिखती हैं, और जब इन्हें सर्किटों से जोड़ा जाता है, तो ये पहले असंभव प्रदर्शन उत्पन्न करती हैं। मनुष्य इन्हें समझ नहीं सकते, लेकिन ये बेहतर काम करती हैं।”

यह शोध इंजीनियरों को इन सर्किटों को अधिक ऊर्जा‑कुशल संचालन के साथ संगत बनाने में सक्षम बनाता है। ये काफी विस्तृत आवृत्ति रेंज में कार्य करने योग्य बन जाते हैं। एआई का उपयोग अंतर्निहित जटिल संरचनाओं को मिनटों में संश्लेषित करने में मदद करता है। समान परिणाम प्राप्त करने के लिए अक्सर पारंपरिक एल्गोरिदम को हफ्तों लगते थे। 

उदय खंखोजे, सह‑लेखक और IIT मद्रास के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर, ने एआई की भूमिका पर कहा:

“एआई न केवल समय‑साध्य विद्युतचुंबकीय सिमुलेशन की गति बढ़ाता है, बल्कि अब तक अनछुए डिज़ाइन स्पेस की खोज को भी सक्षम बनाता है और आश्चर्यजनक, उच्च‑प्रदर्शन वाले उपकरण प्रदान करता है जो सामान्य नियमों और मानव अंतर्ज्ञान के विपरीत कार्य करते हैं।”

प्रोफेसर सेंगुप्ता के अनुसार, पारंपरिक डिज़ाइन सर्किट और विद्युतचुंबकीय तत्वों को टुकड़ा‑टुकड़ा करके जोड़ते हैं। इन संरचनात्मक डिज़ाइनों को बदलने से नई विशेषताएँ शामिल की जा सकती हैं। सेंगुप्ता मानते हैं कि एआई के प्रवेश के साथ विकल्प पहले की प्रणाली की तुलना में बहुत अधिक हो गए हैं, जिसमें वही काम करने का सीमित तरीका था। 

जहाँ एआई अंतर लाता है वह दृष्टिकोण में है। चिप सर्किट्री की जटिल ज्यामिति अक्सर मानव डिजाइनरों को नवाचारी डिज़ाइन आज़माने से रोकती है। मानव डिजाइनर अक्सर इस सर्किट्री की जटिलता को समझने का प्रयास नहीं करते। एआई, दूसरी ओर, चिप को एक ही वस्तु के रूप में देखता है, जिससे अजीब लेकिन प्रभावी व्यवस्थाएँ बनती हैं। 

उदाहरण के तौर पर, शोधकर्ताओं ने एआई का उपयोग करके जटिल विद्युतचुंबकीय संरचनाओं की खोज और डिज़ाइन किया है, जिन्हें सर्किटों के साथ सह‑डिज़ाइन करके ब्रॉडबैंड एम्प्लीफ़ायर बनाया गया है। भविष्य के शोध में कई संरचनाओं को जोड़ने और एआई के साथ पूर्ण वायरलेस चिप्स डिज़ाइन करने में गहराई से अध्ययन किया जाएगा। 

शोध की संभावनाओं का सारांश देते हुए, सेंगुप्ता ने कहा: “यह भविष्य में इस क्षेत्र के लिए जो कुछ है, उसका केवल बर्फ़ीला शिखर है।”

एआई‑संचालित चिप्स तकनीकी प्रयोगशालाओं से परे दुनिया में क्रांति ला रहे हैं। इस क्रांति के अग्रभाग में एक कंपनी है Nvidia (NVDA ) । कंपनी ने लगभग एक साल पहले एक नया “सुपर चिप” पेश करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपनी अग्रणी स्थिति को और मजबूत किया। अब हम अगले भाग में देखेंगे कि इस चिप को ‘सुपर’ क्या बनाता है।

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1. Nvidia

Nvidia की इस breakthrough घोषणा कंपनी के वार्षिक विकास सम्मेलन में ब्लैकवेल श्रृंखला के एआई चिप्स के बारे में आई। इस महत्वाकांक्षी एआई चिप श्रृंखला का उद्देश्य फ्रंटियर एआई मॉडल, जैसे नवीनतम पीढ़ियों के GPT, Claude और Gemini, को प्रशिक्षित करने वाले अत्याधुनिक डेटा सेंटरों को सशक्त बनाना था। 

ब्लैकवेल B200, कंपनी के H100 एआई चिप का अपग्रेड है। हालांकि, H100 एआई चिप्स आज की मांगों को पूरा करने में पीछे रह जाते हैं, जो बड़े एआई मॉडल को शक्ति प्रदान करती हैं। प्रकाशित रिपोर्टों के अनुसार, GPT‑4 के आकार के एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 8,000 H100 चिप्स और 15 मेगावॉट शक्ति की आवश्यकता होगी।

यह ऊर्जा मात्रा लगभग 30,000 सामान्य ब्रिटिश घरों को चलाने के बराबर है। हालांकि, कंपनी के नए चिप्स के उपयोग से, वही प्रशिक्षण केवल 2,000 B200 चिप्स और 4 मेगावॉट शक्ति में पूरा हो जाएगा।

यह बिजली की खपत में उल्लेखनीय कमी दर्शाता है, लेकिन वास्तविक खेल ब्लैकवेल श्रृंखला के दूसरे भाग, GB200 सुपरचिप्स में है, जो कंपनी के Grace CPU के साथ एक ही बोर्ड पर दो B200 चिप्स को समेटता है, जिससे एक सिस्टम बनता है जिसे Nvidia कहता है कि यह Claude या ChatGPT जैसे चैटबॉट्स को चलाने वाले सर्वर फार्मों के लिए “30 गुना प्रदर्शन” प्रदान करता है, न कि प्रशिक्षण के लिए।

Microchip, स्मार्ट, कनेक्टेड और सुरक्षित एम्बेडेड कंट्रोल समाधान का प्रमुख अर्धचालक आपूर्तिकर्ता, NVIDIA के समाधान के साथ भी काम कर रहा है। पिछले साल नवंबर में, Microchip ने अपना PolarFire® FPGA Ethernet Sensor Bridge जारी किया, जो NVIDIA Holoscan सेंसर प्रोसेसिंग प्लेटफ़ॉर्म के साथ काम करता है। इसका उद्देश्य डेवलपर्स को एआई‑चालित सेंसर प्रोसेसिंग सिस्टम बनाने में सक्षम बनाना था। 

NVIDIA Holoscan किनारे (edge) पर एआई और हाई‑परफ़ॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) एप्लिकेशन के विकास और तैनाती को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है, वास्तविक‑समय अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और एक ही प्लेटफ़ॉर्म में सभी आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर सिस्टम को एकीकृत करता है, जिससे कम‑विलंबता वाले सेंसर स्ट्रीमिंग और नेटवर्क कनेक्टिविटी संभव हो सके। 

जबकि NVIDIA उद्योग को फलने‑फूलने में मदद कर रहा है, रिपोर्टें संकेत देती हैं कि यह तेज़ गति से बढ़ रहा है। 7 जनवरी 2025 को, Nvidia के CEO Jensen Huang ने कहा कि उनकी कंपनी के एआई चिप्स का प्रदर्शन मोर्स के नियम द्वारा निर्धारित ऐतिहासिक दरों से तेज़ी से बढ़ रहा है, जो दशकों तक कंप्यूटिंग प्रगति को संचालित करता रहा है।

Huang के अनुसार, हम एक ही समय में आर्किटेक्चर, चिप, सिस्टम, लाइब्रेरी और एल्गोरिदम बना सकते हैं। यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप मोर्स के नियम से भी तेज़ गति से आगे बढ़ सकते हैं क्योंकि आप पूरे स्टैक में नवाचार कर सकते हैं।

“हम एक ही समय में आर्किटेक्चर, चिप, सिस्टम, लाइब्रेरी और एल्गोरिदम बना सकते हैं। यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप मोर्स के नियम से भी तेज़ गति से आगे बढ़ सकते हैं क्योंकि आप पूरे स्टैक में नवाचार कर सकते हैं।”

Huang के अनुसार, Nvidia का नवीनतम डेटा सेंटर सुपर चिप, GB200 NVL72, Nvidia के पिछले सर्वाधिक बिकने वाले चिप्स की तुलना में एआई इन्फ़रेंस वर्कलोड चलाने में 30 से 40 गुना तेज़ है। कंपनी दीर्घकाल में कम कीमतों पर अधिक प्रदर्शन वाले चिप्स बनाने पर केंद्रित है।

“टेस्ट‑टाइम कंप्यूटिंग के लिए प्रत्यक्ष और त्वरित समाधान, प्रदर्शन और लागत की किफ़ायती दोनों में, हमारी कंप्यूटिंग क्षमता को बढ़ाना है।”

– Huang

कुल मिलाकर, Huang के अनुसार, आज Nvidia के एआई चिप्स 10 साल पहले के चिप्स से 1,000 गुना बेहतर हैं। 

वित्तीय वर्ष 2024 के लिए, Nvidia की राजस्व 126% बढ़कर रिकॉर्ड $60.9 बिलियन हो गई। GAAP प्रति डायल्यूटेड शेयर आय $11.93 थी, जो पिछले वर्ष से 586% बढ़ी। गैर‑GAAP प्रति डायल्यूटेड शेयर आय $12.96 थी, जो पिछले वर्ष से 288% बढ़ी। गैर‑GAAP सकल मार्जिन 73.8% था।

2. Cadence

इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम डिज़ाइन में अग्रणी, Cadence Nvidia और Apple को सॉफ़्टवेयर और विशेष कंप्यूटर सर्वर प्रदान करता है। कंपनी अपने उत्पादों में एआई तकनीक को शामिल कर रही है ताकि आउटपुट की गुणवत्ता में सुधार हो सके, क्योंकि इसका मानना है कि एआई अर्धचालक डिज़ाइन की समस्या को हल करने में मदद कर सकता है, जो तकनीक के घातीय विकास के साथ लगातार जटिल होती जा रही है।

CEO Anirudh Devgan ने हाल ही में कहा कि कंपनी के एआई चिप डिज़ाइन टूल्स चिप प्रदर्शन और घनत्व में ऐसे लाभ प्रदान करते हैं जो अगली पीढ़ी के प्रोसेस नोड में संक्रमण के समान हैं, लेकिन नए नोड पर जाने की आवश्यकता नहीं होती। 

इसलिए, चिप डिज़ाइन में एआई का उपयोग करके, Cadence चिप्स की पावर, परफ़ॉर्मेंस और एरिया (PPA) को अनुकूलित कर रहा है — जो लागत के अलावा चिप निर्माताओं के लिए सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक हैं, साथ ही प्लेस और रूट तथा डिबगिंग जैसे कार्यों को स्वचालित कर रहा है और चिप डिज़ाइन प्रतिभा में अंतर को पाट रहा है।

इन सुधारों के लिए, कंपनी एक व्यापक “चिप्स से सिस्टम्स” जनरेटिव एआई समाधान प्रदान करती है, जिसके बारे में Cadence का दावा है कि यह सभी डिज़ाइन डोमेनों में प्रदर्शन को बढ़ाते हुए 10 गुना उत्पादकता वृद्धि प्रदान करता है। कुल मिलाकर, कंपनी के पास पाँच प्रमुख एआई प्लेटफ़ॉर्म हैं: एनालॉग, डिजिटल, वेरिफिकेशन, PCB, और पैकेज एवं सिस्टम विश्लेषण।

Albert Zeng, Sr. Software Engineering Group Director in the System Design and Analysis Group at Cadence, ने कहा:

“एआई उत्पादकता के दृष्टिकोण से बड़ा प्रभाव डालेगा क्योंकि एक एआई सहायक जो वास्तव में पिछले अनुभव से डेटा निकाल सकता है, युवा इंजीनियरों या डिज़ाइनरों को उनके डिज़ाइन या सुधार के बारे में बेहतर निर्णय लेने में मार्गदर्शन कर सकता है।”

लगभग दो साल पहले, Cadence ने उद्योग की पहली जनरेटिव एआई तकनीक Voltus InsightAI जारी की, जो डिज़ाइन प्रक्रिया की शुरुआत में ही EM‑IR (इलेक्ट्रोमाइग्रेशन और वोल्टेज) ड्रॉप उल्लंघनों के स्रोत को स्वचालित रूप से खोजती है, जो एक गणनात्मक रूप से महंगा कार्य है। Cadence का समाधान फिर सबसे प्रभावी सुधार चुनता और लागू करता है ताकि PPA में सुधार हो सके। 

हाल के महीनों में, Cadence ने TSMC के साथ सहयोग करके उत्पादकता बढ़ाने और एआई‑चालित एडवांस्ड‑नोड डिज़ाइनों तथा त्रि‑आयामी इंटीग्रेटेड सर्किट (3D‑IC) के प्रदर्शन को सुधारने के लिए काम किया है, ताकि वह “अभूतपूर्व मांग” को पूरा कर सके, जो बड़े डेटा सेट और गणनाओं को संभालने वाले उन्नत सिलिकॉन समाधान की है। इसके साथ, एआई‑चालित डिज़ाइन फ्लो अब नवीनतम TSMC N2P (2nm‑क्लास) के लिए उपलब्ध हैं, जो 5%‑10% अधिक प्रदर्शन प्रदान करता है, और N3 तकनीकों के लिए भी।

$80.2 बिलियन की मार्केट कैप वाली कंपनी, जिसकी वर्तमान शेयर कीमत $292.50 है, ने सितंबर में समाप्त तिमाही के लिए अपनी राजस्व में लगभग 20% की वृद्धि की रिपोर्ट की। कम से कम छह तिमाहियों में यह सबसे बड़ी छलांग है, और राजस्व $1.22 बिलियन रहा। कंपनी वास्तव में जनरेटिव एआई के बूम पर दांव लगा रही है ताकि उसके उत्पादों की मांग जारी रहे और परिणामस्वरूप, उसने अपने समायोजित वार्षिक लाभ पूर्वानुमान के मध्य बिंदु को $5.90 प्रति शेयर तक बढ़ा दिया।

इस बूम के अलावा, Cadence की नई पीढ़ी के Palladium सुपरकंप्यूटर भी इस वृद्धि में योगदान दे सकते हैं। तिमाही के लिए कंपनी का GAAP ऑपरेटिंग मार्जिन 29% था, और गैर‑GAAP ऑपरेटिंग मार्जिन 45% था। GAAP प्रति शेयर शुद्ध आय $0.87 थी, और गैर‑GAAP प्रति शेयर शुद्ध आय $1.64 थी। Cadence ने $5.6 बिलियन का बैकलॉग भी रिपोर्ट किया।

निष्कर्ष

इस दशक की सबसे तेज़ी से विकसित होने वाली तकनीकों में से एक सरलता से एआई है, जिसने पहले ही विभिन्न उद्योगों में व्यवसायों को प्रभावित करना शुरू कर दिया है और अनुमान है कि यह इस दशक के अंत तक वैश्विक अर्थव्यवस्था में $15 ट्रिलियन से अधिक का योगदान देगा। अब, माइक्रोचिप डिज़ाइन में एआई का एकीकरण कार्यों को और अधिक सुव्यवस्थित कर सकता है, जिससे दक्षता, प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी का एक नया स्तर खुलता है।

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