%48 süre tasarrufu: OpenAI, yarı iletken test vakasını açıkladı

OpenAI, büyük bir yarı iletken müşterisinin projesinde yapay zekâ destekli yönlendirmeli test üretiminin yaklaşık %48 daha kısa sürdüğünü bildirdi.

OpenAI, 22 Ekim'de yayımladığı sahaya yönelik mühendislik (FDE) açıklamasında, 2025'in ortalarında büyük bir yarı iletken müşterisiyle 10'dan fazla kullanım senaryosu üzerinde çalıştığını belirtti. Müşterinin adını açıklamadı.

OpenAI'ye göre yarı iletken projesindeki çalışmaların yaklaşık %70'ini doğrulama oluşturabiliyor. Doğrulama, bir çipin belirlenen koşullarda beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını sınama süreci.

Müşterinin mühendisleri, yapay zekânın işe yarar testler üretip üretemediğini ve çip hatalarının kaynağını doğru teşhis edip edemediğini değerlendirmek için ölçütler belirledi. Yapay zekâ test üretiminin yanı sıra hata analizi, hata ayıklama ve mimari desteğinde de kullanıldı.

Sonuçlar göreve göre değişti. Test üretim süresi yaklaşık %48 kısaldı, kernel optimizasyonundaki performans medyan olarak %22 arttı. Haftalar süren hata ayıklamanın birkaç saate indirildiği örnekler de paylaşıldı.

%48'lik oran, yönlendirmeli test üretimi görevine ait. Müşterinin adı açıklanmadığı için bu sonuçların diğer projelere veya çip geliştirme sürecinin tamamına doğrudan uygulanıp uygulanamayacağı bilinmiyor.

OpenAI, ilk aşamada belirli görevlere özel araçlar geliştirdiğini aktardı. Codex'in yetenekleri ilerledikçe bazı kullanım senaryoları Codex merkezli ortak bir ortama taşındı.

Açıklamada test üretimindeki süre tasarrufu Codex'in tek başına sağladığı bir sonuç olarak belirtilmedi. ChatGPT'nin müşterinin çip tasarımında doğrudan kullanıldığına ilişkin bir bilgi de yer almadı.

OpenAI, kendi çıkarım çipi Jalapeño'yu geliştirirken de yapay zekâdan yararlandı. 25 Ağustos'ta yayımlanan teknik açıklamaya göre ilk tasarımdan tape-out aşamasına kadar dokuz ay geçti.

Tape-out, tamamlanan çip tasarımının üretime aktarılması sürecini ifade ediyor. Yapay zekâ; tasarım seçenekleri bulmak, ölçüm ve doğrulamaları yinelemek ve çipin aritmetik devrelerini optimize etmek için kullanıldı.

OpenAI, Codex ve GPT-Astra ile başlangıçtaki üretim planında bulunmayan üç açık ağırlıklı modeli iki ay içinde çalıştırdığını açıkladı. Şirket, modellerin yüksek performans gösterdiğini belirtti.

Seçilmiş bazı GPT-OSS bloklarında yapay zekânın oluşturduğu uygulamalar, uzmanların daha önce yazdığı uygulamalardan 1,5 ila 1,8 kat hızlı çalıştı. Bu karşılaştırma yalnızca seçilen blokları kapsıyor; modellerin tamamının hızını göstermiyor.

Synopsys($SNPS), 30 Eylül'de OpenAI ile iş birliğini duyururken çok yıllı bir anlaşma imzaladığını ve GPT-Synopsys'i birlikte geliştireceğini açıkladı.

GPT-Synopsys'in elektronik tasarım otomasyonu (EDA) araçlarını çalıştırması, sonuçları yorumlaması ve tasarımı yinelemeli biçimde iyileştirmesi planlanıyor. Duyurulan tasarımda mühendislerin sonuçları gözden geçirmesi de öngörülüyor.