Cadence расширяет партнерство по ИИ и робототехнике с Nvidia и Google Cloud

Компания Cadence Design Systems анонсировала два новых сотрудничества в области искусственного интеллекта на мероприятии CadenceLIVE. Первое партнерство с Nvidia направлено на объединение ИИ с физическим моделированием и ускоренными вычислениями для роботизированных систем и проектирования на уровне систем. Компании заявили, что данный подход нацелен на моделирование и развертывание в полупроводниках и крупномасштабной инфраструктуре ИИ, включая роботизированные системы, которые Nvidia описывает как физический ИИ.

Cadence интегрирует свои инструменты многопараметрического моделирования и проектирования систем с библиотеками CUDA-X, ИИ-моделями и средой моделирования на базе Omniverse от Nvidia. Эти инструменты моделируют тепловые и механические взаимодействия, что позволяет инженерам оценивать, как системы ведут себя в реальных условиях эксплуатации. Интеграция выходит за пределы проектирования чипов и охватывает такие компоненты инфраструктуры, как сети и энергетические системы. Объединенная платформа позволяет инженерам симулировать поведение системы до физического развертывания, что критично для производительности системы.

Сотрудничество также включает разработку робототехники. Физические движки Cadence, которые моделируют взаимодействие реальных материалов, связываются с ИИ-моделями Nvidia, используемыми для обучения роботизированных систем в симулированных средах. По словам генерального директора Nvidia Дженсена Хуана, обучение роботов в симуляции снижает необходимость в сборе данных из реального мира.

Cadence также представила нового ИИ-агента, предназначенного для автоматизации задач на поздних этапах проектирования чипов. Агент сосредоточен на процессах физического размещения, переводя проектные схемы в реализации на кремнии. Эта система будет доступна через Google Cloud и сочетает инструменты автоматизации проектирования электроники Cadence с моделями Gemini от Google для автоматизированных рабочих процессов проектирования и верификации.

Кроме того, Nvidia анонсировала новую семью открытых квантовых ИИ-моделей под названием NVIDIA Ising, которые предназначены для калибровки квантовых процессоров и коррекции ошибок. Модели обеспечивают до 2,5 раз более высокую производительность и в три раза большую точность в процессах декодирования, используемых для коррекции ошибок. Дженсен Хуан отметил, что ИИ является ключевым элементом для практического применения квантовых вычислений.