Cadence Design Systems نے اس ہفتے کے CadenceLIVE ایونٹ میں دو AI سے متعلقہ تعاون کا اعلان کیا، Nvidia کے ساتھ اپنے کام کو بڑھاتے ہوئے اور Google Cloud کے ساتھ نئے انضمام کو متعارف کرایا۔ Nvidia کی شراکت AI کو فزکس پر مبنی سمولیشن اور روبوٹک سسٹمز اور سسٹم لیول ڈیزائن کے لیے تیز کمپیوٹنگ کے ساتھ جوڑنے پر مرکوز ہے۔
کمپنیوں نے کہا کہ اس نقطہ نظر کا مقصد سیمی کنڈکٹرز اور بڑے پیمانے پر AI انفراسٹرکچر کی ماڈلنگ اور تعیناتی ہے، بشمول روبوٹک سسٹمز، جسے Nvidia فزیکل AI کے طور پر بیان کرتا ہے۔
Cadence اپنے ملٹی فزکس سمولیشن اور سسٹم ڈیزائن ٹولز کو Nvidia کی CUDA-X لائبریری، AI ماڈلز، اور Omniverse-based simulation Environment کے ساتھ مربوط کر رہا ہے۔ یہ ٹول تھرمل اور مکینیکل تعاملات کا ماڈل بناتا ہے، جس سے انجینئرز کو یہ اندازہ کرنے کی اجازت ملتی ہے کہ ان کے سسٹم حقیقی دنیا کے آپریٹنگ حالات میں کیسے کارکردگی کا مظاہرہ کریں گے۔ یہ نیٹ ورکنگ اور پاور سسٹم جیسے بنیادی ڈھانچے کے اجزاء کو گھیرنے کے لیے چپ ڈیزائن سے بھی آگے بڑھتا ہے۔ مشترکہ پلیٹ فارم انجینئرز کو جسمانی تعیناتی سے پہلے سسٹم کے رویے کی نقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ کمپنیوں نے کہا کہ سسٹم کی کارکردگی کا انحصار اس بات پر ہوگا کہ کمپیوٹنگ، نیٹ ورکنگ اور پاور سسٹم ایک ساتھ کیسے کام کرتے ہیں۔
تعاون میں روبوٹکس کی ترقی بھی شامل ہے۔ کیڈنس کا فزکس انجن، جو ماڈل کرتا ہے کہ حقیقی دنیا کے مواد کس طرح آپس میں تعامل کرتے ہیں، کو Nvidia کے AI ماڈلز سے جوڑا جا رہا ہے، جو مصنوعی ماحول میں AI پر مبنی روبوٹک سسٹمز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
"ہم آپ کے ساتھ روبوٹک سسٹم بورڈ آف ڈائریکٹرز پر کام کر رہے ہیں،” Nvidia کے سی ای او جینسن ہوانگ نے تقریب میں کہا۔
تخروپن کے ذریعے روبوٹس کو تربیت دینا حقیقی دنیا کے ڈیٹا اکٹھا کرنے کی ضرورت کو کم کرتا ہے۔ کمپنیوں نے کہا کہ یہ ڈیٹا سیٹ جسمانی طور پر مبنی ماڈل کے طور پر بنائے جائیں جو جسمانی نظام سے جمع نہیں ہوتے ہیں۔ نمونے سے تیار کردہ ڈیٹاسیٹس ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، اور نتائج کا انحصار بنیادی جسمانی ماڈل کی درستگی پر ہوتا ہے۔
کیڈینس کے سی ای او انیرودھ دیوگن نے کہا، "تربیت کا ڈیٹا جتنا زیادہ درست ہوگا، ماڈل اتنا ہی بہتر ہوگا۔”
Nvidia نے کہا کہ صنعتی روبوٹکس کمپنیاں تعیناتی سے پہلے روبوٹک سسٹم کی جانچ کے لیے اس کے Isaac سمولیشن فریم ورک اور Omniverse پر مبنی ڈیجیٹل ٹوئن ٹولز استعمال کر رہی ہیں۔ ABB روبوٹکس، FANUC، YASKAWA، اور KUKA جیسی کمپنیاں ان سمولیشن ٹولز کو اپنے ورچوئل کمیشننگ ورک فلو میں ضم کر رہی ہیں تاکہ فزیکل لانچ سے پہلے سافٹ ویئر میں پروڈکشن سسٹم کی جانچ کی جا سکے۔
Nvidia نے کہا کہ یہ سسٹم پیچیدہ روبوٹک کاموں اور جسمانی طور پر درست ڈیجیٹل ماحول کا استعمال کرتے ہوئے پوری پیداوار لائنوں کو ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
کلاؤڈ میں چپ ڈیزائن آٹومیشن
علیحدہ طور پر، Cadence نے ایک نیا AI ایجنٹ متعارف کرایا جسے دیر سے چلنے والے چپ ڈیزائن کے کاموں کو خودکار بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ایجنٹ جسمانی ترتیب کے عمل پر توجہ مرکوز کرتا ہے اور سرکٹ ڈیزائن کو سلیکون کے نفاذ میں ترجمہ کرتا ہے۔ یہ ریلیز فرنٹ اینڈ چپ ڈیزائن کے لیے اس سال متعارف کرائے گئے پچھلے ایجنٹ پر بنتی ہے، جہاں سرکٹس کی تعریف کوڈ جیسی تفصیل سے کی جاتی ہے۔ جبکہ پرانا نظام سرکٹ ڈیزائنز کو سنبھالتا ہے، نیا ایجنٹ ان ڈیزائنوں کو سلیکون میں فزیکل لے آؤٹ میں ترجمہ کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
یہ سسٹم گوگل کلاؤڈ کے ذریعے فراہم کیا گیا ہے۔ Cadence نے کہا کہ انضمام اس کے الیکٹرانک ڈیزائن آٹومیشن ٹولز کو گوگل کے جیمنی ماڈل کے ساتھ خودکار ڈیزائن اور تصدیقی ورک فلو کے لیے جوڑتا ہے۔ کلاؤڈ کی تعیناتی ٹیموں کو ان کام کے بوجھ کو آن پریمیسس کمپیوٹ انفراسٹرکچر پر انحصار کیے بغیر چلانے کی اجازت دیتی ہے۔
Cadence’s ChipStack AI سپر ایجنٹ پلیٹ فارم ماڈل پر مبنی استدلال کے ساتھ مقامی ڈیزائن ٹولز کا استعمال کرتا ہے تاکہ ڈیزائن کے متعدد مراحل میں کارروائیوں کو مربوط کیا جا سکے۔ یہ نظام ڈیزائن کی ضروریات کی ترجمانی کر سکتا ہے اور ڈیزائن کے عمل کے مختلف مراحل پر کاموں کو خود بخود انجام دے سکتا ہے۔
Cadence ڈیزائن اور تصدیق کے کام کی ابتدائی تعیناتی میں پیداواری صلاحیت میں 10x تک اضافے کی اطلاع دیتا ہے۔ کمپنی نے مخصوص کسٹمر کے نفاذ کا انکشاف نہیں کیا۔
دیوگن نے کہا، "ہم AI سسٹم بنانے میں مدد کرتے ہیں، اور AI سسٹمز ڈیزائن کے عمل کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔”
دونوں کمپنیوں نے کہا کہ نقلی ٹولز کا استعمال جسمانی تعیناتی سے پہلے مجازی ماحول میں سسٹم کی توثیق کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ڈیجیٹل جڑواں ماڈل انجینئرز کو ڈیزائن ٹریڈ آف کی جانچ کرنے، کارکردگی کے منظرناموں کا جائزہ لینے اور سافٹ ویئر کنفیگریشن کو بہتر بنانے کی اجازت دیتے ہیں۔
انہوں نے مزید کہا کہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا سینٹر کے بنیادی ڈھانچے کی لاگت اور پیچیدگی آزمائشی اور غلطی کی تعیناتی کے طریقوں کے استعمال کو محدود کرتی ہے۔
کوانٹم ماڈل کا اعلان
ایک الگ اعلان میں، Nvidia نے NVIDIA Ising نامی اوپن سورس کوانٹم AI ماڈلز کا ایک سوٹ لانچ کیا۔ اس ماڈل کا نام آئسنگ ماڈل کے نام پر رکھا گیا ہے، ایک ریاضیاتی فریم ورک جو جسمانی نظاموں کے تعاملات کی نمائندگی کرتا ہے۔
یہ ماڈل کوانٹم پروسیسر کیلیبریشن اور کوانٹم غلطی کی اصلاح کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ NVIDIA کا کہنا ہے کہ یہ ماڈل غلطی کی اصلاح کے لیے استعمال ہونے والے ضابطہ کشائی کے عمل میں 2.5x تیز کارکردگی اور 3x زیادہ درستگی فراہم کرتا ہے۔
ہوانگ نے کہا کہ کوانٹم کمپیوٹنگ کو عملی استعمال میں لانے کے لیے AI ضروری ہے۔ "Ising کے ساتھ، AI کنٹرول ہوائی جہاز بن جاتا ہے، کوانٹم مشینوں کا آپریٹنگ سسٹم، نازک کوبٹس کو توسیع پذیر اور قابل اعتماد کوانٹم GPU سسٹمز میں تبدیل کرتا ہے۔”
(تصویر بشکریہ ہوما اپلائنسز)
یہ بھی دیکھیں: ہنڈائی روبوٹکس اور فزیکل اے آئی سسٹمز میں پھیل رہی ہے۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ منعقد کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا گیا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔