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Synopsys, OpenAI ने GPT‑Synopsys मॉडल विकसित करने के लिए बहु‑वर्षीय समझौता किया

Theo Nash
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मुख्य बिंदुOpenAI, एक विशेषज्ञ इंजीनियर की तरह चिप डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर संचालित करने वाले मॉडल को…
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  • OpenAI, एक विशेषज्ञ इंजीनियर की तरह चिप डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर संचालित करने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Synopsys EDA टूल्स का लाइसेंस लेगा।
  • GPT-Synopsys, OpenAI अवसंरचना पर चलता है और वादा करता है कि ग्राहक का डिज़ाइन डेटा एन्क्रिप्टेड रहेगा तथा मॉडल प्रशिक्षण से बाहर रखा जाएगा।
  • Synopsys Autopilot प्लेटफ़ॉर्म वह ऑर्केस्ट्रेशन और गवर्नेंस परत प्रदान करता है जो GPT-Synopsys को मौजूदा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में जोड़ने की सुविधा देता है।

Synopsys और OpenAI ने 30 सितंबर, 2026 को एक रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की और GPT‑Synopsys को संयुक्त रूप से विकसित करने के लिए एक बहु‑वर्षीय समझौते पर हस्ताक्षर किए। यह एक विशेष AI मॉडल है, जिसे अर्धचालक डिज़ाइन कार्यप्रवाहों में Synopsys के इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन ऑटोमेशन (EDA) टूल्स को संचालित करने के लिए बनाया गया है।

समझौते के तहत, कंपनियां पसंदीदा भागीदारों के रूप में सहयोग करेंगी ताकि GPT‑Synopsys को विकसित और वितरित किया जा सके, OpenAI की अग्रणी AI को Synopsys के EDA टूल्स और चिप डिज़ाइन की विशेषज्ञता के साथ मिलाकर, जैसा कि संयुक्त घोषणा में कहा गया है, जिसमें San Francisco और Sunnyvale, California की डेटलाइन शामिल थी। घोषणा इस साझेदारी को OpenAI की उन्नत AI क्षमताओं को Synopsys के EDA टूल्स और एजेंटिक AI क्षमताओं के साथ जोड़ने के रूप में प्रस्तुत करती है। OpenAI विशेष मॉडल के विकास के लिए Synopsys के EDA टूल्स के उपयोग का लाइसेंस लेगा। समझौते में राजस्व‑साझाकरण व्यवस्था और संयुक्त बाजार‑प्रवेश सहयोग भी शामिल है, जिससे GPT‑Synopsys को विश्वभर के ग्राहकों के लिए उपलब्ध कराया जाएगा, और कंपनियों ने कहा कि वे साझा राजस्व ढांचे के तहत अनुसंधान और विकास में निकट सहयोग करेंगे।

Synopsys के अध्यक्ष और CEO सासिन ग़ाज़ी ने कहा कि अर्धचालक इंजीनियरिंग का भविष्य तेज़ चिप डिज़ाइन की मांग करता है, बिना पावर, परफ़ॉर्मेंस और एरिया (PPA) या पहली बार सही सिलिकॉन से समझौता किए। “यह समझौता Synopsys की उन्नत डिज़ाइन क्षमताओं और उन आधारभूत, ग्राउंड‑ट्रुथ इंजीनियरिंग टूल्स तक पहुंच का विस्तार करेगा जो लगातार जटिल चिप्स को बाजार में लाने के लिए आवश्यक हैं,” ग़ाज़ी ने संयुक्त घोषणा में कहा। उन्होंने कहा कि यह साझेदारी अधिक कंपनियों को उन्नत सिलिकॉन विकसित करने और तेज़ करने में मदद करने के लिए है, जबकि निर्माण सफलता के लिए आवश्यक कठोरता और भरोसे को बनाए रखती है।

GPT‑Synopsys कैसे काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है

वर्तमान चिप‑डिज़ाइन कार्यप्रवाहों में, एजेंटिक AI प्रौद्योगिकियां सामान्य‑उद्देश्य मॉडल को EDA टूल्स से जोड़ती हैं। कंपनियां साझेदारी के अगले चरण को इस प्रकार वर्णित करती हैं कि अग्रणी मॉडल उन टूल्स का उपयोग करने में विशेषज्ञ बन जाएँ: उन्हें विशेषज्ञ इंजीनियरों की तरह चलाना सीखें, उनके आउटपुट की व्याख्या करें, और डिज़ाइनों को क्रमिक रूप से अनुकूलित करें। कंपनियों के अनुसार, इच्छित परिणाम एक ऐसा मॉडल है जो मूल विशेषज्ञ उपयोगकर्ता के रूप में कार्य करता है, जिससे इंजीनियर अधिक डिज़ाइन विकल्पों का अन्वेषण कर सकें, PPA को अनुकूलित कर सकें, और तेज़ी से अधिक परिष्कृत डिज़ाइन प्रदान कर सकें।

GPT‑Synopsys को चिप डिज़ाइन और सत्यापन के बारे में तर्क करने और Synopsys के टूल्स को सीधे संचालित करने के लिए बनाया गया है। इंजीनियर डिज़ाइन उद्देश्यों को सौंपेंगे, जैसे PPA अनुकूलन से लेकर टाइमिंग और सत्यापन क्लोज़र तक, जबकि एजेंट टूल्स चलाते हैं, परिणामों की व्याख्या करते हैं, परिवर्तन लागू करते हैं, और सत्यापित परिणामों की ओर पुनरावृत्ति करते हैं, जिनकी इंजीनियर फिर समीक्षा करेंगे।

परिनियोजन, एकीकरण और डेटा सुरक्षा

GPT‑Synopsys OpenAI‑hosted बुनियादी ढांचे पर चलेगा और ग्राहक एजेंट हार्नेस सिस्टमों के साथ इंटरऑपरेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह Synopsys.ai और Synopsys Autopilot एजेंटिक AI प्लेटफ़ॉर्म के साथ गहराई से एकीकृत होगा। कंपनियों के अनुसार, प्रमुख अर्धचालक ग्राहकों के साथ प्रारंभिक तकनीकी सहभागिताएँ चल रही हैं।

संयुक्त सेवा प्रस्ताव कंप्यूट, मॉडल और लाइसेंस को एक साथ बंडल करेगा, साथ ही ग्राहक‑विशिष्ट डिज़ाइन डेटा की सुरक्षा करेगा। घोषणा के अनुसार, GPT‑Synopsys एंटरप्राइज़‑ग्रेड सुरक्षा, गवर्नेंस और एक्सेस नियंत्रण प्रदान करेगा। ग्राहक डेटा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता, यह स्थिर और ट्रांसिट दोनों स्थितियों में एन्क्रिप्टेड रहता है, और इसे कॉन्फ़िगरेबल रिटेंशन, ऑडिट और अनुमति नियंत्रणों के माध्यम से प्रबंधित किया जा सकता है।

OpenAI के अध्यक्ष और सह‑संस्थापक ग्रेग ब्रॉकमैन ने कहा कि OpenAI अपनी सबसे उन्नत तकनीक का उपयोग AI को शक्ति देने वाली प्रणालियों को सुधारने के लिए कर रहा है, और Synopsys सहयोग इस कार्य को चिप डिज़ाइन तक लाता है। उन्होंने कहा कि यह प्रयास इंजीनियरों को अधिक डिज़ाइन का अन्वेषण करने और तेज़ी से कार्यशील चिप तक पहुंचने में मदद करने के लिए है, और बेहतर चिप्स के परिणामस्वरूप OpenAI अधिक लोगों के लिए बेहतर AI बना सकेगा।

इंटीग्रेशन के लिए नामित Autopilot प्लेटफ़ॉर्म

Synopsys ने 28 सितंबर, 2026 को अलग घोषणा में Autopilot प्लेटफ़ॉर्म का विवरण दिया, जिसमें AgentEngineer समाधान पेश किए गए, जो डोमेन‑विशिष्ट दीर्घ‑होराइज़न एजेंटों का पोर्टफ़ोलियो है जो सत्यापन, सिस्टम वैलिडेशन, इम्प्लीमेंटेशन, एनालॉग, निर्माण, और सिमुलेशन एवं विश्लेषण डोमेनों में इंजीनियरिंग कार्यप्रवाहों पर तर्क करता है, उनकी योजना बनाता है और उन्हें निष्पादित करता है। टास्क‑लेवल एजेंट Synopsys इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को लक्षित निष्पादन में लागू करते हैं, जिसमें स्वायत्त कवरेज क्लोज़र, सॉफ़्टवेयर ब्रिंग‑अप और वैलिडेशन, मल्टी‑डाई 3DIC असेंबली, PPA क्लोज़र, एनालॉग लेआउट सिंथेसिस और डिज़ाइन माइग्रेशन, तथा मास्क सिंथेसिस शामिल हैं।

Synopsys Autopilot प्लेटफ़ॉर्म को एक खुला और सुरक्षित आधार बताता है जो स्वायत्त इंजीनियरिंग के लिए ऑर्केस्ट्रेशन, कौशल, मेमोरी, टेलीमेट्री और गवर्नेंस प्रदान करता है, और ऐसी आर्किटेक्चर है जो ग्राहकों को Synopsys, साझेदार और तृतीय‑पक्ष मॉडल, इन्फ्रास्ट्रक्चर, टूल्स और एजेंटों में विकल्प देती है। प्लेटफ़ॉर्म की कॉन्टेक्स्ट इंटेलिजेंस डोमेन इंजीनियरिंग ज्ञान को पुन: उपयोग योग्य कौशल और स्थायी मेमोरी के साथ मिलाकर कार्यप्रवाहों को मार्गदर्शन देती है, Synopsys ने कहा, और कंपनी ने कहा कि प्लेटफ़ॉर्म एक्सेस कंट्रोल, एन्क्रिप्शन और रनटाइम गार्डरेल्स के माध्यम से ग्राहक, साझेदार और Synopsys की बौद्धिक संपदा की सुरक्षा करता है।

Synopsys ने कहा कि AgentEngineer समाधान और Autopilot प्लेटफ़ॉर्म के साथ 50 से अधिक सहभागिताएँ चल रही हैं, और उपलब्धता 2026 के अंत के लिए नियोजित है।

Theo Nash एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो AI इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूट, और आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति देने वाले हार्डवेयर सिस्टम को कवर करते हैं। उनका काम बड़े पैमाने पर AI वर्कलोड्स के तकनीकी आधार पर केंद्रित है, जिसमें डेटा सेंटर, एक्सेलेरेटर, नेटवर्किंग, और उन्हें जोड़ने वाले सॉफ्टवेयर स्टैक शामिल हैं।

एक विश्लेषणात्मक और इंजीनियरिंग-उन्मुख दृष्टिकोण के साथ, Theo यह जांचते हैं कि GPUs, कस्टम सिलिकॉन, मेमोरी आर्किटेक्चर, और वितरित सिस्टम में प्रगति नई पीढ़ियों के AI मॉडल को कैसे सक्षम बनाती है। वे प्रदर्शन समझौते, ऊर्जा दक्षता, स्केलेबिलिटी, और व्यावहारिक प्रतिबंधों पर विशेष ध्यान देते हैं जो वास्तविक दुनिया में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की तैनाती को आकार देते हैं।

Theo Nash द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा तकनीकी शुद्धता, स्पष्टता, और तेजी से विकसित हो रहे AI कंप्यूट परिदृश्य की जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित करने के लिए समीक्षित किए जाते हैं।