Nvidia делает ставку на собственную разработку ускоряющих процессоров и чипов, индустрия EDA вступает в поворотный момент благодаря AI

Компания Nvidia заявила, что её инженеры используют собственное программное обеспечение для проектирования чипов при разработке графических процессоров следующего поколения.

Она сотрудничает с двумя крупнейшими поставщиками программного обеспечения для автоматизации электронного проектирования (EDA) — Cadence Systems Inc. и Synopsys Inc., которые сейчас оптимизируют свои платформы для работы на Nvidia Vera CPU, чтобы ускорить рабочие нагрузки по проектированию чипов.

Производитель чипов отметил, что платформа формальной верификации Cadence Jasper и Synopsys VCS (инструмент для логического моделирования чипа до его производства) при запуске на Vera CPU обеспечивают рост производительности в 1,5 раза.

Nvidia объявила о интеграции своей PhysicsNeMo физической AI-библиотеки и ряда GPU-математических библиотек в Nvidia Agent Toolkit с целью усиления роли автономных AI-агентов в процессе производства чипов. На Конференции по автоматизации проектирования 2026 года, проходящей сегодня в Лонг-Бич, Калифорния, Nvidia заявила, что теперь AI-агенты могут вызывать ускоренные решатели так же, как и другие сторонние инструменты.

Ускорение рабочих нагрузок EDA

Nvidia стремится ускорить разработку чипов за счет ускорения рабочих нагрузок EDA и повышения степени автоматизации на всех этапах проектирования. Производитель отмечает, что моделирование, верификация и реализация — ключевые этапы в процессе разработки полупроводников.

Традиционно эти задачи выполняются инженерами вручную, что очень трудоемко. Инженеры тратят годы на верификацию характеристик устройств, поиск ошибок и доработку дизайна через тысячи итераций перед окончательным утверждением нового поколения полупроводников — подобная ситуация весьма распространена.

Много лет Nvidia работает над ускорением этих процессов: хотя GPU и искусственный интеллект уже приносят определенную пользу, во многих аспектах EDA до сих пор очень сильно зависит от производительности CPU. Например, для логического моделирования, формальной проверки и частичной цифровой реализации требуются быстрые однопоточные ядра, эффективная память и высокая общая пропускная способность. Эти характеристики лучше всего предоставляются архитектурой CPU, что означает их ключевую роль как в проверке новых чип-дизайнов, так и при исследовании альтернативных вариантов.

Оптимизируя Vera CPU под рабочие нагрузки EDA, Nvidia заявляет, что ей удалось ускорить два вычислительно-емких этапа ранней стадии жизненного цикла создания чипа. Cadence Jasper — это платформа верификации, использующая интеллектуальные методы и алгоритмы машинного обучения для обнаружения и устранения ошибок; Synopsys VCS применяется для моделирования и проверки сложных чипов до их производства. По ранним тестам Nvidia, удалось повысить производительность этих приложений в 1,5 раза.

Производитель собирается и дальше сотрудничать с Cadence и Synopsys по оптимизации других рабочих процессов EDA на платформе Vera. В конечном итоге цель — ускорить разработку следующих продуктов (под кодовым названием Rosa CPU), которые будут использовать ядро следующего поколения Nvidia Rigel.

Автоматизация проектирования чипов

Nvidia строит непрерывный цикл обратной связи, при котором текущее поколение Vera CPU ускоряет разработку будущих продуктов. Добавляя PhysicsNeMo и CUDA-X библиотеку в Nvidia Agent Toolkit, Nvidia также расширяет возможности своих агента по участию в процессе проектирования чипов.

Для создания более совершенных чипов инженерам приходится интегрировать физику, моделирование и анализ производительности в всё более сложных циклах разработки. Благодаря сегодняшним обновлениям PhysicsNeMo и CUDA-X становятся инструментами для AI-агентов. PhysicsNeMo дает агентам физические навыки, необходимые для обучения и развертывания AI-моделей, а библиотека CUDA-X добавляет ускоренные решатели и функции квантовой химии в инженерные процессы агентов.

Кроме того, Nvidia заявила, что обновляет CUDA-X библиотеку — впервые появилась поддержка "итерационных разреженных решателей" на её GPU. Новые библиотеки, выпущенные сегодня: - cuISS: итерационные решатели - cuDSS: прямой разреженный решатель для моделирования схем и устройств - cuEST: моделирование квантовой химии для прогнозирования поведения материалов на атомном уровне

Nvidia сообщает, что партнеры уже показывают впечатляющие результаты: - Keysight Technologies Inc. достигла увеличения скорости электромагнитного моделирования до 10 раз при работе с новой библиотекой cuDSS; - Silvaco Group Inc. реализовала моделирование фотонного краевого соединителя на 3,2 миллиарда ячеек менее чем за 4 часа на кластере из 32 GPU.

Производитель также отметил, что AuraStack AI-суперагент Cadence теперь работает на cuDSS в их суперкомпьютере Millenium M2000. Cadence отмечает, что рабочий процесс проверки дизайна увеличился в 15 раз — отличный результат, учитывая, что рабочие нагрузки по проверке ежегодно поглощают миллиарды часов вычислений во всей индустрии проектирования чипов.

Все эти программные инструменты бесплатны для разработчиков чипов. PhysicsNeMo доступна по лицензии Apache 2.0, а новые CUDA-X библиотеки также бесплатны и могут полностью заменить вручную написанный инженерный код. Стоит отметить, что PhysicsNeMo и CUDA-X работают только на собственных чипах Nvidia.

"Технологии достигли поворотной точки. Теперь искусственный интеллект может работать совместно с физикой, моделированием и инструментами проектирования. Благодаря Nvidia Agent Toolkit разработчики могут создавать инженерных агентов, способных применять физические принципы для рассуждений, проводить моделирование и генерировать высокоточные данные — открывая новые горизонты инноваций в области проектирования чипов и систем". — Вице-президент и генеральный менеджер по вычислительной инженерии Nvidia