Cadence Design Systems на мероприятии CadenceLIVE сообщила о двух новых проектах в сфере ИИ: углублении сотрудничества с Nvidia и интеграциях с Google Cloud. С Nvidia акцент на объединении ИИ с симуляцией на основе физики и ускоренными вычислениями для робототехники и проектирования систем.
Компании нацелились на моделирование и внедрение решений для полупроводников, роботов и масштабной ИИ-инфраструктуры, в том числе для physical AI, как его называют в Nvidia.
Cadence соединяет свои инструменты для multiphysics-симуляции и системного дизайна с библиотеками CUDA-X, ИИ-моделями Nvidia и средой симуляции Omniverse. Эти инструменты учитывают тепловые, электрические и механические процессы, помогая инженерам проверять, как системы ведут себя в реальных условиях. Они применимы не только к чипам, но и к инфраструктуре вроде сетей, систем охлаждения и питания.
Объединённая платформа позволяет тестировать поведение систем до физической сборки. Производительность зависит от взаимодействия вычислений, сетей, охлаждения и энергоснабжения.
Сотрудничество охватывает и разработку роботов. Физические движки Cadence, симулирующие взаимодействие материалов в реальности, подключаются к ИИ-моделям Nvidia для обучения роботов в виртуальных средах.
«Мы сотрудничаем с вами по всем фронтам робототехники», — заявил на событии глава Nvidia Дженсен Хуанг.
Обучение роботов в симуляции минимизирует сбор реальных данных. Такие данные создаются с помощью моделей на основе физики, а не собираются с физических устройств.
Сгенерированные в симуляции наборы данных идут на обучение моделей, и их качество напрямую влияет на результат.
«Чем точнее данные для обучения, тем эффективнее модель», — отметил глава Cadence Анирудх Девган.
В Nvidia сообщили, что производители промышленных роботов применяют фреймворки Isaac и цифровые двойники на базе Omniverse для проверки систем перед запуском. Фирмы вроде ABB Robotics, FANUC, YASKAWA и KUKA внедряют эти инструменты в виртуальные пусконаладочные процессы, тестируя производственные линии в софте до реального развёртывания.
Такие системы моделируют сложные операции роботов и целые сборочные линии в реалистичных цифровых мирах.
Автоматизация проектирования чипов в облаке
Кроме того, Cadence представила ИИ-агента для автоматизации финальных этапов проектирования чипов. Он занимается физической версткой — преобразованием схем в кремниевые реализации.
Это развитие агента, запущенного ранее в этом году для начальных стадий, где схемы описывают в кодоподобном формате. Первый агент отвечает за схемотехнику, новый — за размещение на кремнии.
Доступ через Google Cloud. Cadence объединяет инструменты электронного дизайна с моделями Gemini от Google для автоматизированных процессов проектирования и верификации. Облако избавляет от нужды в локальных вычислительных мощностях.
Платформа ChipStack AI Super Agent применяет рассуждения на основе моделей в связке с родными инструментами дизайна, чтобы координировать задачи на разных этапах. Она разбирает требования и самостоятельно выполняет операции по всему циклу.
В первых внедрениях производительность выросла до 10 раз в задачах дизайна и верификации. Конкретные клиенты не названы.
«Мы создаём ИИ-системы, которые потом сами совершенствуют дизайн», — сказал Девган.
Компании подчёркивают роль симуляции для проверки систем виртуально перед физическим запуском.
Цифровые двойники дают возможность тестировать компромиссы, сценарии производительности и оптимизировать настройки в софте.
Они отметили, что высокие затраты и сложность дата-центров ограничивают метод проб и ошибок.
Анонс квантовых моделей
Отдельно Nvidia представила семейство открытых квантовых ИИ-моделей под названием NVIDIA Ising — в честь математической модели Изинга для описания взаимодействий в физических системах.
Модели предназначены для калибровки квантовых процессоров и коррекции ошибок. Nvidia обещает в 2,5 раза большую скорость и в три раза выше точность декодирования для исправления ошибок.
Они подходят для гибридных квантово-классических систем.
«ИИ критически важен для практического квантового вычисления, — сказал Хуанг. — С Ising ИИ превращается в управляющую плоскость, операционную систему квантовых устройств, делая хрупкие кубиты масштабируемыми и надёжными в квантово-GPU системах».