ASIC Jalapeño от OpenAI — это сейсмический сдвиг для индустрии, причем не столько из-за его эффективности или производительности, сколько из-за способа проектирования. Компания с самого начала ясно дала понять, что ИИ сыграл большую роль в процессе разработки Jalapeño, причем не только в отношении самого оборудования, но и в совместной разработке с программным стеком OpenAI, что позволило ASIC пройти путь от начального уровня регистровых передач (RTL) до выпуска (tapeout) всего за девять месяцев. От концепции до презентации прошло менее двух лет. Ричард Хо, руководитель отдела аппаратного обеспечения OpenAI, говорит, что этот срок «установил новую планку», и что индустрия уже стучится в двери OpenAI, чтобы узнать, как компании удалось это сделать. «Мне нравится думать об этом так: мы установили новую планку. По старой планке речь шла примерно о 18 месяцах — двух годах. Часто это даже с использованием существующего IP или более устаревшей архитектуры дизайна», — сказал Хо в интервью Tom’s Hardware Premium. «Мы начинали с нуля. У нас ничего не было. Здесь нет ни строчки кода, на которую можно было бы сослаться. Мы установили, что существует новая планка, которую можно достичь с помощью очень талантливой команды при помощи ИИ. Теперь, станет ли она короче? Это зависит от того, что вы пытаетесь сделать».
Использование ИИ в проектировании чипов — не новость, оно предшествует эпохе LLM. Крупнейшие компании по автоматизации электронного проектирования (EDA), Cadence и Synopsys, имеют портфель инструментов проектирования чипов с помощью ИИ, которые существуют уже несколько лет. Однако модели, которые использовала OpenAI, были ее собственными внутренними моделями, и компания использовала как существующие инструменты EDA, так и свой новый инженерный рабочий процесс с поддержкой ИИ.
Инженерная команда использовала платформу кодирования OpenAI на основе агентов, Codex, для разработки Jalapeño. «Но мы считаем, что каждая инженерная команда в области проектирования чипов должна иметь возможность использовать это как новую планку, потому что это доказательство того, что используемые модели — ИИ-модели для нас — это в основном Codex, Sol, предшественник Sol, а теперь мы переходим к Astra. Они очень мощные. Даже с момента начала нашей работы в ноябре 2025 года до момента выпуска, модели значительно улучшились. Даже с того момента до начала оптимизации ядра в мае, когда чипы впервые появились онлайн, мы сами были шокированы тем, насколько лучше стал Codex и что он мог делать», — сказал Хо.
Хотя ИИ использовался на протяжении всего процесса разработки, не только для самого проектирования, но и для написания и оптимизации ядер, Хо постоянно подчеркивал важность талантливых инженеров, управляющих этими системами. История разработки Jalapeño — один из немногих наглядных примеров того, как ИИ усиливает команду людей, а не заменяет их.
Хо описал цикл разработки как «хорошую модель» того, как инженерные команды должны работать в эпоху ИИ. «Вот как следует использовать ИИ. Мы не заменили наших инженеров; они просто стали сверхпродуктивными. С меньшей командой действительно хороших инженеров, использующих эти ИИ-инструменты, вы можете делать вещи быстрее и лучше, чем могли бы иначе. Я думаю, это хорошая модель того, как следует подходить к инженерии в эпоху ИИ».
Хотя OpenAI удалось получить работающий кремний гораздо быстрее, чем при традиционном цикле разработки, это не обошлось без проблем. Во-первых, по сообщениям, версия B0 ASIC Jalapeño обеспечивает до 25% улучшения производительности на ватт по сравнению с оригинальной версией A0. Это больше похоже на поколенческое улучшение, чем на оптимизацию версии, что предполагает, что, по крайней мере, для совершенно новой аппаратной команды, в оригинальной версии могли быть упущения в дизайне. Приписывать это ИИ или людям — дело догадок.
Другие передовые лаборатории также претендуют на долю пирога. Клайв Чан, ключевой инженер Jalapeño и второй сотрудник OpenAI, нанятый в отдел аппаратного обеспечения, покинул компанию в июне, чтобы присоединиться к команде аппаратного обеспечения в Anthropic. Хо говорит, что в индустрии уже «очень большой интерес» к процессу проектирования чипов OpenAI с помощью ИИ, и говорит, что «мы скоро увидим больше об этом».
«Я не собираюсь ничего предвосхищать. Могу сказать, что в индустрии большой интерес, и я бы также сказал, что мы чувствуем, что есть большая польза для индустрии в целом, которую мы хотим обеспечить», — сказал Хо. «Я думаю, что мы скоро увидим больше об этом, честно говоря».
Хо сослался на десятки стартапов в Кремниевой долине, ориентированных на ИИ в проектировании чипов, предполагая, что OpenAI может в конечном итоге представить собственные инструменты для помощи другим фирмам в разработке ИИ-чипов. «У нас есть свое видение этого, и я думаю, что в какой-то момент мы хотим сказать миру: «Вот наше видение этого». Фундаментальными для этого являются Codex и выходящий GPT-6 Astra. Они фундаментальны, и мы можем на них указать; это не будет слайдвар или парвар. Мы можем указать на это и сказать: «Вот что мы сделали, вот как мы это сделали, и вот что мы получили». Это будет очень конкретно».
Что именно означает «это», на что ссылается Хо, остается загадкой, хотя, учитывая контекст, похоже, что OpenAI может изучить какой-то способ коммерциализации своего рабочего процесса проектирования ИИ-чипов. Хо говорит, что Astra — большой шаг в этом направлении, и мы уже видели, как модель демонстрировала впечатляющие достижения, такие как автономное прохождение Portal.
Хотя OpenAI активно использовала свои собственные модели для проектирования и проверки Jalapeño, она не полностью отошла от традиционных рабочих процессов EDA, особенно на заключительном этапе проектирования. Перед выпуском инструменты таких компаний, как Synopsys и Cadence, выполняют серию тестов для подписания, включая анализ статического времени и анализ целостности сигналов. Хо говорит, что OpenAI использовала этот типичный поток EDA для Jalapeño.
«Но для подписания необходимо использовать стандартные потоки EDA, и мы это сделали, потому что вы хотите убедиться, что результаты хорошие и правильные. На сегодняшний день реальной альтернативы нет. Часть этого заключается в комбинации стандартных потоков, оптимизированных с помощью ИИ, оптимизированных действительно хорошими инженерами», — сказал Хо.
OpenAI поделилась многопоколенческой дорожной картой для ускорителей. Компания заявляет, что ее ASIC второго поколения приближается к выпуску, а третье поколение уже находится в разработке. Хотя Хо сказал, что цикл разработки Jalapeño устанавливает новую планку для сроков проектирования чипов, он был осторожен в отношении того, чтобы называть этот цикл и темп.
«Наши проекты и выпуски будут зависеть от уровня зрелости технологий. Мы можем выполнять очень быструю работу. Будем ли мы выполнять такие виды работ подряд? Сомневаюсь, потому что технология не будет готова для этого, и я не хочу выпускать что-то, что на 2% лучше того, что я выпустил раньше, потому что менять парк машин не стоит», — сказал нам Хо.
Руководитель также ясно дал понять, что сроки разработки Jalapeño не обязательно являются теми же сроками, которым будут следовать все чипы. В раннем проектировании архитектуры были сделаны некоторые «прагматичные компромиссы», команда избегала новых, сложных проектных решений, таких как 3D-стекирование и копакеджированные оптические системы. «Будет ли это дольше? Будет ли это девять месяцев? Я не скажу, что это займет девять месяцев… но я думаю, что это будет быстрее, чем если бы у вас не было моделей ИИ».
Полный текст интервью, охватывающий широкий спектр тем, можно прочитать на Tom’s Hardware Premium.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Jake Roach
