Arena Physica, AMD destekli Lux süper bilgisayarında Heaviside’ı eğitecek

Arena Physica, 12 Kasım 2026 tarihli duyurusunda, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı’ndaki Lux süper bilgisayarında Heaviside elektromanyetizma modelinin gelecek nesillerini eğitmek için AMD ile çalışacağını söyledi. Proje, Eylül 2026’da yayımlanan 350 milyon parametreli Heaviside-1’e dayanıyor.

Arena Physica, Heaviside’ı elektromanyetizma alanındaki ilk temel model olarak tanımlıyor ve ilk sürümün, toplam 500 milyar tekil alan örneğini kapsayan 250.000 adet üç boyutlu alan simülasyonuyla eğitildiğini bildiriyor. Bu rakamlar, Lux’ta eğitilmiş yeni bir modelin yayımlanmasından ziyade planlanan bir eğitim programı olan AMD çalışmasının başlangıç noktasını oluşturuyor.

Simülasyon Verileri Hesaplama Gücü Talebini Artırıyor

Her eğitim örneği, bir yapının ayrıntılı 3B modeli boyunca Maxwell denklemlerinin çözüldüğü tam dalga elektromanyetik simülasyonlarından elde ediliyor. Bu nedenle eğitim veri kümesinin oluşturulması, model geliştirme sürecinde modelin kendi eğitim çalışması için gereken hesaplama gücünün yanı sıra yoğun hesaplama gerektiren bir aşama.

Arena Physica’nın baş araştırma sorumlusu Michael Frei, “Bu alanlar, küçük yerel ayrıntılardan yapının bütününe kadar tasarımın detaylarına son derece duyarlıdır. Bu karmaşıklığı yakalamak için çok miktarda yüksek doğruluklu veri ve amaca özel tasarlanmış bir model mimarisi gerekir,” dedi.

Arena Physica, bu gereksinimi Christopher M. Bryant ve Hao Liu’nun kaleme aldığı Pratik Ölçeklendirme Yasaları başlıklı makaleyle ilişkilendirdi. Makale, günümüzde model eğitimine yön veren ölçeklendirme yasalarının, bol verili ve tek dönemli ön eğitim için kalibre edildiğini savunuyor ve bu koşulların dışındaki yapısal sınırlamalara dikkat çekiyor. Önerilen formülasyon, kayıp değerini yetersiz kapasite, yetersiz eğitim ve aşırı öğrenme terimlerine ayırırken, benzersiz örnekleri görülen toplam örnek sayısından ayrı ele alıyor.

Kalibre edildiğinde bu formülasyon, veri pahalılaştıkça daha küçük veri kümelerine ve daha fazla eğitim dönemine yönelen, maliyetleri gözeten bir kaynak tahsisini destekliyor. Heaviside’a uygulandığında bu çerçeve, ek benzersiz simülasyonlar üretmekle mevcut veriler üzerinde yinelenen eğitim turları gerçekleştirmek arasında bir altyapı tercihi ortaya koyuyor.

Lux, Büyük Ölçekli Eğitim Kapasitesi Sağlıyor

Oak Ridge Leadership Computing Facility’nin Lux teknik özellikleri, 4.000’den fazla AMD MI355X GPU, 1,1 petabayt yüksek bant genişlikli bellek ve FP8 yapay zekâ eğitimi için 20 exaFLOPS performans listeliyor. Her MI355X, 288 GB HBM3E belleğe ve 8 TB/sn bant genişliğine sahip. Tahsisler ayrıca, kapasitesi 600 petabaytı aşan OLCF’nin Lustre dosya sistemi Orion’a erişimi de kapsıyor.

Bu rakamlar, Heaviside’da ölçülmüş bir hız artışını değil, Lux’ın kapasitesini tanımlıyor. Bu kapasite, iş yükünün her iki yönü için de önemli: eğitimde hızlandırıcı verimi ve eğitimi besleyen simülasyon veri kümesi için bellek ile depolama.

Planlanan Modeller Çiplere ve İletişim Teknolojilerine Odaklanıyor

Arena Physica, Heaviside’ın sonraki nesillerinin uzak alan ışıma örüntülerini, daha karmaşık geometrileri ve daha geniş frekans aralıklarını kapsamasını; ölçeğin daha büyük bileşenlere ve tüm sistemlere genişletilmesini planlıyor. Hedeflenen uygulamalar arasında 5G, 6G ve uydu iletişimi için antenler, otomotivde radyo frekanslı algılama, yarı iletken paketleme ve sinyal bütünlüğü yer alıyor.

Yarı iletkenler için belirtilen kullanım alanları arasında yüksek hızlı SerDes tasarımı da bulunuyor. AMD’nin yapay zekâ kurumsal stratejisinden sorumlu kurumsal başkan yardımcısı Kumaran Siva, çalışmayı 3B çip paketleme ve SerDes hızlarının saniyede 224 gigabitten 448 gigabite yükselmesiyle ilişkilendirdi ve bu eğilimlerin elektromanyetik davranışı yarı iletken tasarımındaki en zor sorunlardan biri hâline getirdiğini söyledi.

Arena Physica, Heaviside’ın elektromanyetik davranışı geleneksel çözücülerden büyüklük mertebeleri düzeyinde daha hızlı ve daha düşük maliyetle tahmin etmek ve otonom ters tasarımı mümkün kılmak üzere tasarlandığını söylüyor. Bunlar, modelin geliştirilmesine yönelik hedeflerdir; Lux iş birliğinden elde edilmiş performans ölçümleri değildir.

Arena Physica, Lux’taki eğitim ilerledikçe önümüzdeki aylarda sonuçları paylaşmayı planlıyor. Bu raporlar, Lux ölçeğinde eğitimin şirketin ortaya koyduğu daha geniş frekans, geometri ve tam sistem kapsamını sağlayıp sağlayamayacağını değerlendirmek için somut kanıt sunacak.