Cadence i NVIDIA zacieśniają współpracę: Od cyfrowych bliźniaków po sztuczną inteligencję fizyczną

Ewolucja projektowania układów scalonych i zaawansowanych systemów obliczeniowych wchodzi w nową fazę, w której granica między symulacją a rzeczywistością ulega niemal całkowitemu zatarciu. Cadence Design Systems ogłosiło rozszerzenie partnerstwa z firmą NVIDIA, stawiając na integrację bibliotek CUDA-X oraz platformy Omniverse ze swoimi narzędziami do symulacji fizycznej. Cel jest jasny: umożliwić inżynierom modelowanie interakcji termicznych i mechanicznych na poziomie całych systemów, zanim jakikolwiek komponent trafi do produkcji.

Fizyka w służbie nauki robotów

Kluczowym elementem ogłoszenia jest koncepcja „fizycznej AI”, o której wspomniał Jensen Huang, CEO firmy NVIDIA. Partnerstwo zakłada wykorzystanie silników fizycznych Cadence do generowania syntetycznych zbiorów danych, które służą do trenowania robotów w środowiskach wirtualnych. Taki proces drastycznie ogranicza konieczność zbierania danych w świecie rzeczywistym. Co istotne, sukces tego modelu zależy od precyzji symulacji – jak zauważył Anirudh Devgan, szef Cadence, im dokładniejsze są modele fizyczne, tym sprawniej działają algorytmy sterujące przyszłymi maszynami.

Z rozwiązań tych korzystają już giganci automatyki przemysłowej, tacy jak ABB, FANUC czy KUKA. Systemy Isaac i Omniverse pozwalają im na tak zwane wirtualne uruchomienie całych linii produkcyjnych. Dzięki cyfrowym bliźniakom możliwe jest testowanie wydajności i konfiguracji infrastruktury bez ryzyka kosztownych błędów, co przy obecnej złożoności centrów danych staje się standardem rynkowym.

Przełom w automatyzacji projektowania chipów

Równolegle Cadence rozwija współpracę z Google Cloud, wprowadzając nowego agenta AI o nazwie ChipStack AI Super Agent. O ile wcześniejsze rozwiązania skupiały się na etapie front-endowym, nowy system automatyzuje proces layoutu fizycznego, czyli przekładania schematów logicznych na konkretne struktury krzemowe. Integracja z modelem Google Gemini pozwala na realizację zadań w chmurze, co eliminuje konieczność posiadania potężnych zasobów lokalnych przez działy R&D.

Pierwsze wdrożenia platformy wykazują nawet dziesięciokrotny wzrost produktywności przy zadaniach związanych z weryfikacją projektów. To zamknięte koło innowacji – Cadence dostarcza narzędzia do budowy systemów AI, a te same systemy AI optymalizują procesy projektowe kolejnych generacji sprzętu.

Kwantowy horyzont

Na marginesie głównych ogłoszeń dotyczących projektowania systemów, NVIDIA zaprezentowała również rodzinę otwartoźródłowych modeli Ising. Mają one stanowić „system operacyjny” dla komputerów kwantowych, wspierając kalibrację procesorów i korekcję błędów. Według deklaracji producenta, modele te oferują do 2,5-krotnie wyższą wydajność w dekodowaniu sygnałów, co ma być kluczowe dla zwiększenia stabilności kruchych kubitów i uczynienia obliczeń kwantowych technologią praktycznie użyteczną.