Yapay zekânın yaygınlaşması, yarı iletken sektöründeki temel bir gerçeği değiştirmedi: Donanım ve yazılım geliştirme hâlâ çoğunlukla birbirinden ayrı iki hat üzerinde yürütülüyor. Semiconductor Engineering tarafından 15 Eylül 2026'da yayımlanan bir analize göre, iki taraf arasındaki ortak tasarımın faydaları yıllardır biliniyor; ancak bunu geniş ölçekte uygulamak, yapay zekânın henüz çözemediği örgütsel ve teknik engellere takılıyor.
Sorun, ekiplerin yapısından başlıyor. Donanım ve yazılım mühendisleri farklı araçlar ve diller kullanıyor, ayrıca eşzamanlı olmayan takvimler ve geliştirme ritimleriyle çalışıyor. Geleneksel modelde tasarım, yazılım ekipleri sistemi buna uyarlamaya başlamadan önce çip üretimi aşamasına ulaşıyor; bu uyarlama, errata olarak bilinen değişiklikler ve hatalarla ilgilenmeyi de kapsıyor. MIPS/GlobalFoundries yazılım ve araçlar başkanı Sam Grove, bu durumu, yazılım ekibini bir sonraki neslin tasarımına katılmak yerine ürünü çalıştırma baskısı altında bırakan gecikmiş bir teslim olarak nitelendiriyor.
Uçurum yalnızca örgütsel değil
Şirketler sürekli entegrasyonu uygulamaya çalıştığında bile güvenilir bir sonuca ulaşma hızı temel bir engel olmaya devam ediyor. Synopsys sistem çözümleri stratejik programlarından sorumlu icra direktörü Frank Schirrmeister, spesifikasyonlardan donanım ve yazılım modeline geçişin, sistemi yeterince hızlı simüle edebilme koşuluyla çok hızlı olabileceğine dikkat çekiyor.
Sanal prototipler, simülasyon, emulation araçları ve FPGA tabanlı modeller bulunuyor; ancak her seçenek doğruluk, performans ve yürütme süresi arasında farklı bir ödünleşim sunuyor. Sanal model, yazılımın mimari üzerindeki etkisini erken aşamada test etmeye yardımcı olabilirken simülasyon veya daha ayrıntılı modelleme, performans ve güç tüketimi hakkında daha iyi bir görünüm sağlıyor. Ancak ürünü temsil eden tam bir iş yükünü çalıştırmak, küçük bir işlevi veya sentetik bir iş yükünü test etmekten hâlâ çok daha zor.
Ekipler aynı iş yükünü sanal platformdan emulation'a, ardından FPGA tabanlı modele ve son olarak silikona kadar birden fazla aşamada çalıştırmak istediğinde zorluk daha da artıyor. Çipin on saniyelik çalışma süresini simülasyonda test etmek pratik olmayabilir. Bu da tek bir modelin tüm kullanımları kapsayacağını varsaymak yerine, her aşamada hangi bölümün yürütülebileceğinin belirlenmesini gerektiriyor.
Ortak spesifikasyonlar yapay zekâ için ön koşul
Uzmanlara göre ilk gereklilik, mühendislerin ve yapay zekâ ajanlarının birlikte kullanabileceği zengin ve bütünleşik spesifikasyonlar oluşturmaktır. Yazıya göre bugün bunu yalnızca sınırlı sayıdaki sektör, özellikle de askerî ve uzay endüstrileri daha yüksek ölçüde yapıyor. Bu tür spesifikasyonlar olmadan yapay zekâ, sistem gereksinimlerini RTL tasarımı, yazılım ve doğrulama sonuçlarıyla ilişkilendiren ortak bir referansa sahip değil.
Yapay zekâ şu anda ne yapabilir?
Mevcut kullanımlar, yapay zekânın tüm sistemi tasarlayacağı fikrinden daha sınırlı. Siemens EDA başlıca ürün pazarlama yöneticisi Andy Meier, müşterilerin yapay zekâyı esas olarak RTL ve test ortamları oluşturmak için kullandığını, ancak mimari kararlarda benzer ölçekte kullanılmadığını söylüyor. Bunun nedeni, bu kararların performans, güç tüketimi, maliyet ve iş yüklerinin davranışı arasındaki ödünleşimler hakkında geniş bilgi gerektirmesi.
Buna karşılık MIPS/GlobalFoundries, belirli görevlerde yazılım ve donanım yazmak için yapay zekâ ajanlarını kullanıyor; ancak aracın sınırlarının ve hatalarının anlaşılması gerektiğini vurguluyor. Quadric baş pazarlama sorumlusu Steve Roddy de tasarım modelinin oluşturulması ile silikona ulaşması arasındaki dönemde yazılımın, geliştiriciler veya yapay zekâ yardımcıları nedeniyle birçok kez değişebileceğine dikkat çekiyor. Bu, ortak tasarımın projenin başında bir kez alınan bir karar değil, yazılımın sürekli değişimiyle başa çıkması gereken bir süreç olduğu anlamına geliyor.
Normal Computing, yapay zekânın donanımın daha soyut temsillerini çıkarmak için kullanılmasını; böylece yazılım geliştiricilerinin RTL tamamlanmadan önce çalışabilmesini mümkün görüyor. Bu yaklaşım, ortak referans olabilecek bir spesifikasyon temsili veya ontology'nin varlığına dayanıyor; ancak bu, söz konusu temsili sonraki modellerle ilişkilendirme ve bunların uyumunu doğrulama gereğini ortadan kaldırmıyor.
Doğrulama ve iş birliği darboğaz oluşturuyor
Analiz, mevcut yöntemlerin tamamen değiştirilmesinin proje risklerini artırması nedeniyle ilerlemenin kademeli olmasının beklendiğini vurguluyor. Srinivasan, EDA araçlarının genel sonucu iyileştirmek yerine hâlâ sorunun küçük bölümlerini ele aldığını belirtiyor. Ayrıca kara kutuların doğruluk, denetlenebilirlik ve tasarım öğeleriyle doğrulama sonuçları arasındaki ilişkiyi açıklayan ortak bir kayıt için güvencelere ihtiyaç duyduğunu söylüyor.
Modeller arasındaki senkronizasyon da pratik bir zorluk olmayı sürdürüyor. Zamanlaması belirlenmemiş yüksek seviyeli SystemC modeli, zamanlama doğruluğu bakımından RTL ile aynı değil; ikisini tutarlı tutmak, doğrulama ve geçerleme ile yazılımın hazırlanması için büyük miktarda zaman harcıyor. Bu nedenle yalnızca sanal bir model sağlamak yeterli değil; simülasyon ve analiz modellerinden oluşan, tasarım ekipleriyle uygulama ve müşteri destek ekipleri arasında bilgi aktarımı sağlayan bağlantılı bir zincir gerekiyor.
certi.news açısından gerçek değişim, tek bir aracın piyasaya sürülmesi veya sektörün derhâl yapay zekâ tarafından yönetilen otonom tasarıma geçmesi değil. Değişim, yazılımın çip tamamlanmadan önce mimarinin tanımlanmasını etkilemeye başlaması ve EDA araçlarının daha önce ayrı olan aşamaları birbirine bağlamaya çalışmasıdır. Ancak kaynak, bu sorunun çözüldüğüne dair kanıt sunmuyor; aksine ortak spesifikasyonların eksikliğinin, simülasyon maliyetinin, yazılımın değişkenliğinin ve denetlenebilirlik gereksiniminin hâlâ temel kısıtlar olduğunu açıklıyor. Bu nedenle mimari kararlarda insan uzmanlığı belirleyici olmaya devam edecek; yapay zekânın etkisi ise test edilebilen ve sonuçları gözden geçirilebilen belirli görevlere odaklanacak.