YAPAY ZEKA DONANIM TASARLAYABİLİR Mİ ?

Yarı iletken endüstrisi, tarihinin en kritik kırılma noktalarından birinde duruyor. Moore Yasası’nın fiziksel limitlerine dayanıldığı bir dönemde, modern entegre devreler milyarlarca transistörden oluşan devasa yapılara dönüştü. Bir zamanlar karmaşık sayılan tasarımlar, günümüzde standart hale gelirken; 3nm ve altı teknolojilerde tasarım maliyetleri yüz milyonlarca dolara ulaştı. Elektronik Tasarım Otomasyonu (EDA) süreçleri, insan bilişsel kapasitesinin sınırlarını zorlayan bir pahalılık ve zaman kısıtı sarmalına girmiş durumda.

Tam bu darboğazda, yazılım dünyasını kökten dönüştüren Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) bir çözüm vaadiyle sahneye çıktı. GPT-4, Claude 3.5 Sonnet , Gemmini veya Llama 3 gibi modellerin Python ve C++ üretimindeki başarısı, donanım mühendisliği dünyasında kaçınılmaz bir hipotezi gündeme getirdi: Yapay zeka Verilog yazabilir mi, daha da önemlisi, otonom olarak donanım tasarlayabilir mi ?

Bu yazıda, LLM’lerin donanım tasarımındaki gerçek rolünü; abartılardan ve pazarlama söylemlerinden arındırarak, teknik ve endüstriyel gerçeklikler ışığında ele alacağız.

Yazılım ile Donanım Arasındaki Görünmez Paradigma Farkı

Yapay zeka modellerinin donanım tasarımındaki en büyük engeli, eğitildikleri verinin doğasından kaynaklanır. İlk bakışta Verilog veya VHDL bir “kod” gibi görünse de, yazılım ve donanım dilleri arasında ontolojik bir fark bulunur. Yazılım dilleri, deterministik ve sıralı (sequential) bir zaman akışını temsil eder. İşlemci, talimatları sırayla işler. Oysa Donanım Tanımlama Dilleri (HDL), fiziksel uzayda yer alan, aynı anda çalışan ve sürekli aktif olan mantık yapılarının tarifidir.

LLM’ler doğası gereği bir sonraki token’ı tahmin eden olasılıksal motorlardır. Bu modeller, metin tabanlı verilerde mükemmel performans gösterirken, donanımın gerektirdiği mekansal eşzamanlılığı (spatial concurrency) kavramakta zorlanırlar. Basit bir atama işlemi üzerinden bu farkı incelediğimizde sorun netleşir.

Yazılımda:

a = b;
b = a;

Bu kod, sıralı yürütme nedeniyle b’nin a’nın eski değerini almasını engeller; her iki değişken de b’nin ilk değerine eşitlenir. Ancak donanımda beklenen davranış genellikle bir swap (takas) işlemidir:

always @(posedge clk) begin
    a <= b;
    b <= a;
end

Burada b <= a ifadesi, kodun yazıldığı satırdaki a değerini değil, saat darbesinin (clock edge) başındaki a değerini alır. LLM’lerin eğitim setlerindeki baskın veri yazılım kodu olduğu için, modeller sıklıkla bu zaman-bağımsız mantığı sıralı mantıkla karıştırır. Sonuç; sözdizimsel olarak (syntax) kusursuz, ancak işlevsel olarak (functional) hatalı veya sentezlenemeyen kod bloklarıdır.

LLM’lerin Kör Noktası: Yarış Koşulları ve Sentezlenebilirlik

New York Üniversitesi (NYU) araştırmacılarının yaptığı çalışmalar ve VerilogEval gibi benchmark testleri, LLM’lerin özellikle blocking (=) ve non-blocking (<=) atamalar arasındaki farkı ayırt etmekte zorlandığını göstermektedir. Bu, sadece bir stil hatası değil, silikon seviyesinde ölümcül sonuçlar doğurabilecek bir risktir. LLM’lerin sıklıkla ürettiği hatalı bir yapı şöyledir:

// Hatalı LLM Çıktısı
always @(posedge clk) begin
    a = b;
    c = a; // Yarış koşulu (Race Condition) riski
end

Yazılım mantığıyla makul görünen bu blok, donanımda bir yarış koşuluna (race condition) yol açar. Simülasyon araçları bu kodu belirli bir sırada çalıştırabilirken, sentez araçları farklı bir fiziksel yapı oluşturabilir. Bu durum, “Simulation-Synthesis Mismatch” (Simülasyon-Sentez Uyumsuzluğu) olarak adlandırılan ve tespiti en zor olan hatalardan biridir. Doğru bir donanım tasarımı, sinyallerin yayılım gecikmelerini ve saat çevrimlerini garanti altına almalıdır:

// Doğru Tasarım
always @(posedge clk) begin
    a <= b;
    c <= a; // Bir clock cycle gecikmeli takip
end

Yapay zeka modelleri, kodun mantığını değil örüntüsünü öğrendiği için, bu tür kritik zamanlama detaylarını gözden kaçırma eğilimindedir.

Veri Kıtlığı: Donanım Dünyasının Kapalı Kapıları

LLM’lerin başarısı, doğrudan eğitim verisinin kalitesine ve çeşitliliğine bağlıdır. GitHub, StackOverflow ve açık kaynak dünyasında milyarlarca satır Python veya JavaScript kodu bulmak mümkündür. Ancak donanım dünyası, doğası gereği kapalı ve ticari sırlara dayalı bir ekosistemdir.

Intel, Apple, NVIDIA veya AMD gibi devlerin ürettiği yüksek kaliteli, üretim seviyesindeki (production-grade) RTL kodları asla halka açık değildir. Açık kaynakta bulunan Verilog projelerinin büyük çoğunluğu şunlardan oluşur:

  1. Öğrenci Projeleri: Genellikle optimizasyon kaygısı olmayan, basit tasarımlar.
  2. Eski Standartlar: Modern SystemVerilog veya UVM metodolojilerini içermeyen legacy kodlar.
  3. FPGA Odaklı Tasarımlar: ASIC (Uygulamaya Özel Entegre Devre) tasarımının gerektirdiği katı güç ve alan kısıtlamalarından yoksun yapılar.

Bu durum, LLM’lerin modern endüstriyel standartları (örneğin SystemVerilog Assertions – SVA veya UPF tabanlı güç yönetimi) eksik öğrenmesine ve kötü alışkanlıkları ölçeklemesine neden olmaktadır.

Peki Nasıl Endüstriyel Çözümler Üretiliyor ?

Bu sınırlamalar, EDA sektörünün devleri tarafından net biçimde analiz edilmiş ve stratejiler buna göre şekillendirilmiştir. NVIDIA, Synopsys ve Cadence, genel amaçlı bir “AI modeli” yaklaşımı yerine, RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve ince ayar (fine-tuning) yöntemleriyle özelleştirilmiş modeller geliştirmektedir.

1. NVIDIA ve ChipNeMo Yaklaşımı

NVIDIA, ChipNeMo projesiyle, genel bir LLM’i kendi 30 yıllık donanım arşivleri, hata kayıtları (bug reports) ve teknik dokümanlarıyla eğitmiştir. Araştırma sonuçları çarpıcıdır: Alanına (Domain-Specific) uyarlanmış 13 milyar parametreli küçük bir model, 70 milyar parametreli genel bir modelden donanım görevlerinde çok daha yüksek başarı göstermektedir. ChipNeMo, sıfırdan RTL yazmaktan ziyade; mühendislerin teknik sorularını yanıtlama, hata analizi yapma ve script üretme konularında bir asistan olarak konumlanmaktadır. (1)

2. Synopsys ve Doğrulama (Verification) Devrimi

Synopsys.ai gibi çözümler, yapay zekayı tasarımın en çok zaman alan kısmı olan doğrulama aşamasına odaklamaktadır. Bir çipin işlevselliğini test etmek için yazılan kod miktarı, çipin kendi kodundan katbekat fazladır. LLM’ler, UVM testbench iskeletlerini oluşturmak, assertion yazmak ve coverage (kapsama) analizlerini yorumlamak konusunda insan seviyesine yaklaşmıştır.

3. Cadence Cerebrus ve Takviyeli Öğrenme (RL)

Cadence ise LLM’lerden ziyade, fiziksel tasarımda yani donanımın gerçek hayata geçirildiği kısımda Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning) tekniklerini kullanmaktadır. Cerebrus, bir çipin yerleşim (place and route) aşamasında, milyonlarca olasılığı deneyerek Güç, Performans ve Alan (PPA) dengesini optimize eder. Burada AI, kod yazan bir dil modeli değil, fiziksel parametreleri optimize eden bir matematiksel ajandır.

Tüm bu veriler ışığında, “Yapay zeka donanım tasarımcılarının yerini alacak mı?” sorusunun cevabı nettir: Hayır, ancak yapay zeka kullanmayan tasarımcılar rekabetin dışında kalacaktır. Çünkü LLM’ler ve AI araçları şu alanlarda vazgeçilmez hale gelmektedir:

  • Boilerplate Kod Üretimi: Standart arayüzlerin (AXI, APB, SPI) ve modül iskeletlerinin yazımı.
  • Test Senaryosu Çeşitlendirme: İnsanın aklına gelmeyecek köşe durumlarının (corner cases) tespiti.
  • Log ve Waveform Analizi: Milyonlarca satırlık simülasyon çıktılarının saniyeler içinde taranıp hatanın kök nedeninin bulunması.

Ancak; çoklu saat alanları (Clock Domain Crossing), asenkron FIFO derinlik hesaplamaları, termal bütçe yönetimi, zamanlama kapanışı (timing closure) ve mimari karar alma süreçleri hâlâ derin insan uzmanlığı ve sezgisi gerektirmektedir.

Sonuç olarka donanım tasarımında yapay zeka, otonom bir yaratıcı değil, çok güçlü bir hızlandırıcı olarak konumlanmaktadır. Geleceğin donanım mühendisi, kapı seviyesindeki detaylarda boğulan biri değil; stratejiyi belirleyen, yapay zeka ajanlarını yöneten ve çıktıları doğrulayan bir silikon kişi olacaktır.

(1) https://research.nvidia.com/publication/2023-10_chipnemo-domain-adapted-llms-chip-design

Alışveriş Sepeti