Партнёрство Cadence и Nvidia: физика, симуляция и робототехника
Cadence Design Systems на мероприятии CadenceLIVE представила расширенное партнёрство с Nvidia, объединяющее искусственный интеллект с физическим моделированием и ускоренными вычислениями для робототехнических систем и проектирования на уровне систем. Сотрудничество нацелено на моделирование и развёртывание полупроводниковых решений и масштабной ИИ-инфраструктуры, включая роботические системы, которые Nvidia позиционирует как физический ИИ (physical AI).
Cadence интегрирует свои мультифизические симуляционные и системные инструменты проектирования с библиотеками CUDA-X, ИИ-моделями и средой симуляции на базе Omniverse от Nvidia. Эти инструменты моделируют тепловые и механические взаимодействия, позволяя инженерам оценивать поведение систем в реальных условиях эксплуатации. Решения выходят за рамки проектирования чипов и охватывают инфраструктурные компоненты — сетевые и энергосистемы. Объединённая платформа даёт возможность моделировать поведение системы ещё до физического развёртывания.
Компании подчёркивают, что производительность системы зависит от того, как работают вместе вычислительные, сетевые и энергетические компоненты. Партнёрство затрагивает и робототехнику: физические движки Cadence, моделирующие взаимодействие реальных материалов, связываются с ИИ-моделями Nvidia, используемыми для обучения управляемых ИИ робототехнических систем в симулированных средах. «Мы работаем с вами над робототехническими системами», — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг на мероприятии. Обучение роботов в симуляции сокращает потребность в сборе данных из реальных систем, а наборы данных, генерируемые на основе физических моделей, используются для обучения моделей — причём качество результатов зависит от точности этих моделей.
«Чем точнее сгенерированные обучающие данные, тем лучше будет модель», — отметил генеральный директор Cadence Анирудд Девган. Nvidia сообщила, что промышленные робототехнические компании уже используют её фреймворки симуляции Isaac и цифровые двойники на базе Omniverse для тестирования робототехнических систем перед развёртыванием. Среди компаний, интегрирующих эти инструменты в виртуальные процессы ввода в эксплуатацию, — ABB Robotics, FANUC, YASKAWA и KUKA. По словам Nvidia, системы позволяют моделировать сложные операции роботов и целые производственные линии в физически точных цифровых средах.
ИИ-агент Cadence и интеграция с Google Cloud
Отдельно Cadence представила нового ИИ-агента, предназначенного для автоматизации заключительных этапов проектирования чипов. Агент фокусируется на физической компоновке — переводе схемотехнических решений в реализации на кремнии. Релиз дополняет ранее представленный в этом году агент для фронтенд-проектирования, где схемы описываются в кодоподобных описаниях. Если предыдущая система отвечает за проектирование схем, то новый агент занимается трансформацией этих решений в физические макеты на кремнии.
Система будет доступна через Google Cloud. Cadence сообщила, что интеграция объединяет её инструменты электронного проектирования (EDA) с ИИ-моделями Gemini от Google для автоматизации процессов проектирования и верификации. Облачное развёртывание позволяет командам запускать рабочие нагрузки без необходимости полагаться на локальную вычислительную инфраструктуру.
Платформа Cadence ChipStack AI Super Agent использует модельное рассуждение в сочетании с нативными инструментами проектирования для координации задач на нескольких этапах. Система способна интерпретировать требования к проектированию и автоматически выполнять задачи на разных стадиях процесса. Cadence сообщила о приросте производительности до 10 раз на ранних этапах внедрения в задачах проектирования и верификации. Конкретные кейсы клиентов компания не раскрывала. «Мы помогаем строить ИИ-системы, а затем эти ИИ-системы могут улучшить сам процесс проектирования», — сказал Девган.
NVIDIA Ising: квантовые модели на базе искусственного интеллекта
В рамках отдельного анонса Nvidia представила семейство открытых квантовых ИИ-моделей NVIDIA Ising. Модели названы в честь модели Изинга — математического фреймворка, используемого для описания взаимодействий в физических системах. Они предназначены для поддержки калибровки квантовых процессоров и квантовой коррекции ошибок.
Nvidia заявила, что модели обеспечивают до 2,5-кратное ускорение и трёхкратное повышение точности в процессах декодирования, используемых для коррекции ошибок. «ИИ необходим для того, чтобы квантовые вычисления стали практичными, — сказал Хуанг. — С Ising ИИ становится управляющей плоскостью — операционной системой квантовых машин, превращая хрупкие кубиты в масштабируемые и надёжные квантово-GPU системы».