সিনোপসিস বলছে এআই চিপের বিদ্যুৎ খরচ সর্বোচ্চ ২৫ শতাংশ কমিয়েছে আর ক্যাডেন্স দাবি করছে সর্বোচ্চ ১০ গুণ উৎপাদনশীলতা, অথচ ইউসি সান দিয়েগোর পুনর্পরীক্ষায় নয়টি ক্ষেত্রের মাত্র তিনটিতে গুগলের আলফাচিপ প্রথম হয়েছে

সিনোপসিস ২০২৩ সালের ৭ ফেব্রুয়ারি থেকে বলে আসছে যে ১০০টি বাণিজ্যিক চিপে তাদের DSO.ai টুল ব্যবহার করা গ্রাহকেরা মোট বিদ্যুৎ খরচে সর্বোচ্চ ২৫ শতাংশ কমতি আর ৩ গুণের বেশি উৎপাদনশীলতা পেয়েছেন। এই সংখ্যাগুলো সিনোপসিসের নিজের, চিপ ডিজাইনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে বেশির ভাগ শিরোনাম-সংখ্যার মতোই: ক্যাডেন্সের সর্বোচ্চ ১০ গুণ উৎপাদনশীলতা, গুগলের কয়েক ঘণ্টায় শেষ হওয়া লেআউট, এনভিডিয়ার ২৫ শতাংশ ছোট অ্যাডার। এর কোনোটির ওপর বাইরের প্রধান যাচাই, গুগলের আলফাচিপের ওপর ইউসি সান দিয়েগোর একটি পুনর্পরীক্ষা, দেখেছে নয়টি পরীক্ষা-ক্ষেত্রের তিনটিতে আলফাচিপের প্রক্সি কস্ট, অর্থাৎ লেআউটের একটি যৌগিক স্কোর, সবচেয়ে কম।

টেপ-আউট হল সেই মুহূর্ত, যখন একটি সম্পূর্ণ চিপ নকশা কারখানায় যায়। EDA, অর্থাৎ ইলেকট্রনিক ডিজাইন অটোমেশন, সেই সফটওয়্যার, যা দিয়ে প্রকৌশলীরা সার্কিটের লেআউট করেন ও যাচাই করেন। সিনোপসিস আর ক্যাডেন্স এটি বিক্রি করে।

আলফাচিপ কী করে বলে গুগল

আনা গোল্ডি ও আজালিয়া মিরহোসেইনির লেখা গুগল ডিপমাইন্ডের ২০২৪ সালের ২৬ সেপ্টেম্বরের পোস্টে একটি রিইনফোর্সমেন্ট-লার্নিং পদ্ধতির নাম দেওয়া হয় আলফাচিপ, যে পদ্ধতি চেষ্টা আর পুরস্কারের মধ্য দিয়ে শেখে, আর চিপে ম্যাক্রো নামের বড় সার্কিট-খণ্ড বসানোর কাজে লাগে। পোস্টটি বলছে, মানুষের সপ্তাহ বা মাসের পরিশ্রমের জায়গায় এটি কয়েক ঘণ্টায় মানুষের চেয়ে ভালো বা তার সমতুল্য লেআউট তৈরি করে। যে চিপে এটি ব্যবহার হয়েছে বলে পোস্টে নাম আছে, তা হল গুগলের টিপিইউ এআই অ্যাক্সিলারেটরের শেষ তিন প্রজন্ম (v5e, v5p আর ট্রিলিয়াম) এবং অ্যাক্সন, গুগলের প্রথম আর্ম-ভিত্তিক ডেটা-সেন্টার সিপিইউ। মিডিয়াটেক বলছে তারা আলফাচিপকে নিজেদের সবচেয়ে উন্নত চিপে বাড়িয়েছে।

পদ্ধতিটি প্রথম নেচার-এ প্রকাশিত হয় ২০২১ সালে। ২০২৪ সালের পোস্টের সঙ্গে ছিল নেচার-এর একটি সংযোজন আর একটি প্রি-ট্রেইন্ড চেকপয়েন্ট প্রকাশ, অর্থাৎ মডেলের ওজনের একটি সংরক্ষিত সেট। এর লেখায় তারের দৈর্ঘ্যের কোনো সংখ্যা নেই, কারণ টিপিইউয়ের লাভ শুধু চার্টে দেখা যায়, আর যে পাঁচজন গবেষককে এতে উদ্ধৃত করা হয়েছে তাঁরা সবাই কাজটির প্রশংসা করেছেন।

যে পুনর্পরীক্ষা একমত হয়নি

ইউসি সান দিয়েগোর চুং-কুয়ান চেং, অ্যান্ড্রু কাঙ ও তিন সহকর্মী তাঁদের প্রথম মূল্যায়ন প্রকাশ করেন ২০২৩ সালের ২১ ফেব্রুয়ারি এবং তা উপস্থাপন করেন ISPD ২০২৩-এ, চিপ-লেআউটের একটি সিম্পোজিয়ামে। ২০২৬ সালের ১০ মার্চের সংশোধনে যোগ হয়েছে আরও শক্তিশালী সিমুলেটেড অ্যানিলিং বেসলাইন, একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের অনুসন্ধান পদ্ধতি, আর নতুন বেঞ্চমার্ক। প্রক্সি কস্টে লেখকেরা জানাচ্ছেন, নয়টি ক্ষেত্রের ছয়টিতে সিমুলেটেড অ্যানিলিং সেরা, গুগলের চেকপয়েন্ট থেকে সূক্ষ্ম-সমন্বিত আলফাচিপ দুটিতে সেরা, আর শুরু থেকে প্রশিক্ষিত আলফাচিপ একটিতে সেরা। ৫৩২টি ম্যাক্রো নিয়ে সবচেয়ে বড় স্কেল-করা নকশায় সিমুলেটেড অ্যানিলিংয়ের বিশদ-বসানো তারের দৈর্ঘ্য ছিল ৩,৪২৩,৯০৭ মাইক্রোমিটার, আর আলফাচিপের ৩,৮৯৩,০৯১। ৪৫ ন্যানোমিটারের আরিয়ান নকশায় তাঁদের তৃতীয় সারণি অনুযায়ী ৮টি জিপিইউতে সিমুলেটেড অ্যানিলিং সময় নিয়েছে ১১.৫২ ঘণ্টা আর আলফাচিপ ৩৬.১৮ ঘণ্টা। ২০২৫ সালের নভেম্বর পর্যন্ত, পেপারটি বলছে, নেচার-এর দাবিগুলোর অন্যদের সফল পুনরুৎপাদন কোনো সম্মেলন বা জার্নালে প্রকাশিত হয়নি।

নেচার ২০২৩ সালের ২০ সেপ্টেম্বর একটি সম্পাদকীয় নোট যোগ করে, যাতে লেখা ছিল ‘এই নিবন্ধের কর্মক্ষমতা-সংক্রান্ত দাবি নিয়ে প্রশ্ন তোলা হয়েছে।’ পরের দিন তারা কাঙের একটি ভাষ্য তুলে নেয়, যিনি গুগলের পেপারটির পর্যালোচকও ছিলেন এবং, প্রত্যাহার-বিজ্ঞপ্তি অনুযায়ী, নিজের মত বদলেছিলেন। গুগল ডিপমাইন্ডের জুবিন ঘাহরামানি রিট্র্যাকশন ওয়াচকে বলেন, কোম্পানি পিয়ার-রিভিউ হওয়া ফলাফলের পাশেই আছে।

গোল্ডি, মিরহোসেইনি ও জেফ ডিনের লেখা গুগলের জবাব (১৫ নভেম্বর ২০২৪) বলছে, ইউসি সান দিয়েগোর দল পদ্ধতিটিকে প্রি-ট্রেইন করেনি, নেচার-এর ব্যবস্থায় ৫১২টির জায়গায় ২৬টি অভিজ্ঞতা-সংগ্রাহক আর ১৬টির জায়গায় ৮টি জিপিইউ ব্যবহার করেছে, কনভার্জেন্স পর্যন্ত প্রশিক্ষণ দেয়নি এবং প্রতিনিধিত্বহীন পরীক্ষা-ক্ষেত্র নিয়েছে। জবাবে উল্লেখ আছে যে আমন্ত্রিত ISPD পেপার পিয়ার-রিভিউ হয় না। গুগল আরও বলছে, নেচার তার তদন্ত শেষ করে ২০২৪ সালের এপ্রিলে এবং সেই সেপ্টেম্বরে সম্পাদকীয় নোট সরিয়ে নেয়, এসডিএক্সসেন্ট্রালে গুগলের সময়রেখার বিবরণ অনুযায়ী।

ইগর মারকভের আলাদা মেটা-বিশ্লেষণ, ২০২৩ সালের জুন থেকে arXiv-এ আছে, সিদ্ধান্ত টানে যে গুগলের পদ্ধতি মানুষ ডিজাইনার, সিমুলেটেড অ্যানিলিং আর বাণিজ্যিক সফটওয়্যারের পেছনে, এবং পরিচালনা ও প্রতিবেদনের ভুল নেচার-এর পেপারটিকে দুর্বল করে। গোল্ডি, মিরহোসেইনি ও ডিন জবাবে বলেন, মারকভ যে পেপারগুলো বিশ্লেষণ করেছেন তার একটির সহলেখক মারকভ নিজেই, যা তাঁরা বলছেন তিনি প্রকাশ করেননি।

সিনোপসিস আর ক্যাডেন্স কী প্রকাশ করে

সিনোপসিসের ২০২৩ সালের ফেব্রুয়ারির বিজ্ঞপ্তিতে তিন ধরনের সংখ্যা আছে। সামগ্রিক দাবি হল প্রথম ১০০টি টেপ-আউটে ৩ গুণের বেশি উৎপাদনশীলতা আর সর্বোচ্চ ২৫ শতাংশ কম মোট বিদ্যুৎ, ২৫ শতাংশের জন্য কোনো গ্রাহকের নাম নেই। এসকে হাইনিক্সের এসওসি প্রধান জুনহিউন চুনকে উদ্ধৃত করা হয়েছে একটি প্রকল্পে ১৫ শতাংশ সেল-এলাকা কমা আর ৫ শতাংশ ডাই ছোট হওয়া নিয়ে। এসটিমাইক্রোইলেকট্রনিক্সের ফিলিপ দোদিগনিয়েকে উদ্ধৃত করা হয়েছে মাইক্রোসফটের অ্যাজুর ক্লাউডে পাওয়ার, পারফরম্যান্স ও এলাকার সমঝোতা ৩ গুণের বেশি দ্রুত খুঁজে দেখা নিয়ে।

ক্যাডেন্সের Cerebrus টুলের ২০২২ সালের জুনের বিজ্ঞপ্তিতে মিডিয়াটেকের হ্যারিসন শিয়েহ একটি এসওসি ব্লকে ৫ শতাংশ ছোট ডাই আর ৬ শতাংশের বেশি কম বিদ্যুতের কথা জানাচ্ছেন। রেনেসাস জানিয়েছে একটি সিপিইউ নকশায় মোট নেগেটিভ স্ল্যাকে, একটি সময়-পরিমাপে, ৭৫ শতাংশ উন্নতি, আর একটি মাইক্রোকন্ট্রোলারে কম লিকেজ পাওয়ার, কোনো শতাংশ না দিয়ে। ২০২৪ সালের জুনে ক্যাডেন্স বলেছে স্যামসাং SF2 নকশায় সেরা বেসলাইন ফ্লো-এর তুলনায় Cerebrus লিকেজ পাওয়ার ১০ শতাংশের বেশি কমিয়েছে। এগুলো প্রকাশের জন্য বাছাই করা একক ব্লক বা প্রকল্প। tuput DSO.ai বা Cerebrus-এর কোনো স্বাধীন বেঞ্চমার্ক পায়নি।

২০২৬ সালের বিক্রয়-প্রস্তাব হল এজেন্ট

ক্যাডেন্স ২০২৬ সালের ১০ ফেব্রুয়ারি তাদের ChipStack এজেন্ট চালু করে, কোডিং ও যাচাইয়ে সর্বোচ্চ ১০ গুণ উৎপাদনশীলতা দাবি করে, আর শুরুর ব্যবহারকারী হিসেবে আছে আলটেরা, এনভিডিয়া, কোয়ালকম ও টেনস্টরেন্ট। tuput যে প্রতিবেদনগুলো পড়েছে তাতে গ্রাহকেরা বাছাই করা প্রকল্পে যাচাই ৪ থেকে ১০ গুণ দ্রুত বলেছেন, কোনো নামধারী কোম্পানির সঙ্গে সংখ্যা জুড়ে না দিয়ে। ২০২৬ সালের ১৮ আগস্ট ক্যাডেন্সের পল কানিংহাম বলেন, প্রায় ২৫টি উল্লেখযোগ্য স্থাপনা আছে, প্রতিটিতে কয়েক দশ থেকে কয়েকশো ব্যবহারকারী। তিনি পাঁচ সপ্তাহের একটি কাজ এক সপ্তাহে নামিয়ে আনার উদাহরণ দেন, এবং বলেন চূড়ান্ত সাইন-অফ এখনও মানুষ আর এজেন্ট-ছাড়া টুল সামলায়।

সিনোপসিসের ২০২৬ সালের ২৮ সেপ্টেম্বরের বিজ্ঞপ্তিতে নাম আছে AgentEngineer ও Autopilot-এর, আর দাবি আছে ৫০ গুণ পর্যন্ত দ্রুত যাচাই-সমাপ্তি ও ২০ শতাংশ বেশি কভারেজ। ফুজিৎসুর তোশিও ইয়োশিদাকে উদ্ধৃত করা হয়েছে RTL তৈরিতে ১০ থেকে ৩০ শতাংশ উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি নিয়ে, RTL হল সেই কোড যা একটি সার্কিটের আচরণ বর্ণনা করে। সিনোপসিস ৫০টির বেশি এনগেজমেন্টের হিসাব দিচ্ছে এবং ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ উপলব্ধ করার পরিকল্পনা করছে। এগুলো সিনোপসিস ও অংশীদারের সংখ্যা, এবং tuput এর কোনো বাইরের বেঞ্চমার্ক পায়নি। কোডিং এজেন্টকে বাইরের পরীক্ষকেরা সাধারণভাবে কেমন মূল্যায়ন করেন, তা আছে এআই এজেন্টের স্বাধীন পরীক্ষা নিয়ে আমাদের লেখায়।

এনভিডিয়া এআই দিয়ে ডিজাইন করে, আর নিজেই মাপে

এনভিডিয়ার PrefixRL কাজে অ্যাডার ও অনুরূপ সার্কিটে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার হয়েছে। ২০২২ সালের ৮ জুলাইয়ের তাদের ব্লগ বলছে, সেরা ৬৪-বিট অ্যাডারের এলাকা একই বিলম্বে একটি অত্যাধুনিক EDA টুলের অ্যাডারের চেয়ে ২৫ শতাংশ কম ছিল, আর হপার জিপিইউ আর্কিটেকচারে এআই-ডিজাইন করা সার্কিটের প্রায় ১৩,০০০টি দৃষ্টান্ত আছে। সঙ্গের পেপার একই বিলম্বে ১৬.০ শতাংশ (৩২-বিট) আর ৩০.২ শতাংশ (৬৪-বিট) পর্যন্ত কম এলাকা দিয়েছে। ব্লগ বলছে ৬৪-বিট ক্ষেত্রের প্রশিক্ষণে ৩২,০০০ জিপিইউ-ঘণ্টার বেশি লেগেছে, প্রতিটি জিপিইউয়ের জন্য ২৫৬টি সিপিইউ নিয়ে।

ChipNeMo, এনভিডিয়ার ৪২ জন লেখকের একটি পেপার, যা প্রথম প্রকাশিত হয় ২০২৩ সালের ৩১ অক্টোবর, বড় ভাষা মডেলকে, যে ধরনের মডেল চ্যাটবটের পেছনে থাকে, চিপ ডিজাইনের উপযোগী করেছে। একটি ইঞ্জিনিয়ারিং-সহায়ক চ্যাটবটের জন্য ৭ পয়েন্টের স্কেলে ৬.০ আর সরল EDA স্ক্রিপ্টে ৭০ শতাংশের বেশি সঠিকতার কথা এটি জানিয়েছে। এর অ্যাবস্ট্র্যাক্ট বলছে, তিনটি ব্যবহারের দুটিতে সবচেয়ে বড় মডেল জিপিটি-৪-কে ছাড়িয়ে গেছে। পরীক্ষাগুলো চালিয়েছে এনভিডিয়ার নিজের দল।

ভারতীয় ডিজাইনাররা কোথায়

প্রেস ইনফরমেশন ব্যুরো (পিআইবি) ২০২৬ সালের ২৭ জানুয়ারি জানায়, ডিজাইন লিংকড ইনসেনটিভ প্রকল্প ২৪টি স্টার্টআপকে সমর্থন করছে, স্টার্টআপগুলো ১৬টি টেপ-আউট শেষ করেছে যা থেকে ছয়টি চিপ হয়েছে, ১২ ন্যানোমিটার পর্যন্ত উন্নত নোডে। পিআইবি উন্নত EDA টুলের প্রায় ২.২৫ কোটি (২২.৫ মিলিয়ন) ঘণ্টা ব্যবহারও গুনেছে। ২০২৬ সালের ১৫ জুলাইয়ের একটি পিআইবি বিজ্ঞপ্তি বলছে, শিল্প-মানের EDA টুলে প্রবেশাধিকার আছে ১০৫টি স্টার্ট-আপ ও এমএসএমইর, আর ৩১৫টি বিশ্ববিদ্যালয় সেগুলোতে শিক্ষার্থীদের প্রশিক্ষণ দিচ্ছে, এ পর্যন্ত প্রায় ৬৮,০০০ জনকে। টুলগুলোতে এআই বৈশিষ্ট্য আছে কি না, কোনো বিজ্ঞপ্তিই তা বলে না, আর tuput DSO.ai বা Cerebrus-এর কোনো ভারতীয় গ্রাহকের সংখ্যা পায়নি। প্রকল্পটি আছে সেই কারখানাগুলোর পাশাপাশি, যা নিয়ে ভারতের চিপ ফ্যাব নিয়ে আমাদের প্রতিবেদন।

ভেন্ডরদের ভারতে বড় দল আছে। ২০২৫ সালের ২২ জুলাইয়ের একটি ডিজিটাইমস প্রতিবেদন বলছে, সিনোপসিসের বেঙ্গালুরু, হায়দরাবাদ ও নয়ডায় ৬,০০০-এর বেশি প্রকৌশলী আছেন, আর তাদের এজেন্ট প্রযুক্তি প্রধানত ওই শহরগুলোর দলই তৈরি করে। কানিংহামের অনুমান, ক্যাডেন্সের বৈশ্বিক কর্মীবাহিনীর প্রায় এক-তৃতীয়াংশ ভারতে। VerifAIX, ২০২৪ সালে গড়া একটি এআই চিপ-যাচাই স্টার্টআপ, ২০২৬ সালের ১৬ সেপ্টেম্বর ৫ মিলিয়ন ডলারের (৪৮ কোটি টাকা) সিড রাউন্ড ঘোষণা করেছে, যার সহ-নেতৃত্বে এন্ডিয়া পার্টনার্স ও ব্লুহিল ভিসি, এবং তারা যুক্তরাষ্ট্র, ভারত ও ইসরায়েলে প্রকৌশল দল বাড়াতে চায়। tuput যে প্রতিবেদনগুলো পড়েছে তাতে এর পণ্যের কোনো কর্মক্ষমতার সংখ্যা নেই।

কী স্বাধীনভাবে মাপা হয়েছে, আর কী হয়নি

এই লেখার দুটি মূল্যায়ন কোম্পানির বাইরের মানুষ করেছেন, ইউসি সান দিয়েগোর পুনর্পরীক্ষা আর মারকভের বিশ্লেষণ, এবং গুগল দুটিতেই দ্বিমত করে। বাকিগুলো ভেন্ডরের প্রেস বিজ্ঞপ্তি আর নাম প্রকাশে রাজি হওয়া গ্রাহকদের উদ্ধৃতি। সিনোপসিস ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ AgentEngineer প্রকাশের পরিকল্পনা করছে।