1. 首頁 > 生活百科 > >

Cadence推出AI智能體自動化芯片設計驗證流程

人工智能英偉達it芯片芯片ai自動化

Cadence推出AI智能體自動化芯片設計驗證流程

機器構建更好機器的想法聽起來像科幻小說 ， 但隨著Cadence等公司利用生成式AI來設計和驗證同樣使用AI的下一代處理器 ， 這一概念正在成為現實 。

在集成電路早期 ， 芯片是手工設計的 。 在此后的半個多世紀里 ， 半導體變得如此復雜 ， 其物理特征如此微小 ， 以至于只能使用其他芯片來設計芯片 。 Cadence是為此目的構建軟件的幾家電子設計自動化（EDA）供應商之一 。
即使有了這些軟件 ， 芯片設計過程仍然耗時且容易出錯 。 但隨著生成式AI的興起 ， Cadence和其他公司已經開始探索自動化這些流程的新方法 。
最新例子是Cadence周二發布的ChipStack AI\"超級\"智能體 。 該平臺旨在自動化編碼設計、運行測試平臺、創建測試計劃以及協調回歸測試等任務 ， 以便在問題出現時進行調試和解決 。
換句話說 ， Cadence為芯片設計構建了一個AI代碼助手 。 雖然這聽起來可能只是芯片的氛圍編程 ， 但該公司堅持認為智能體具有足夠的護欄來限制幻覺現象 。
\"通過利用自主調用我們底層工具的智能智能體 ， 我們在關鍵設計和驗證任務中為客戶帶來顯著的生產力提升 ， 同時釋放稀缺的工程人才專注于創新 ， \"Cadence首席執行官Anirudh Devgan在一份聲明中表示 。
如果您擔心這會變成終結者式的天網情況 ， 請不要擔心 。 雖然AI可能用于設計更好的AI芯片 ， 但要自動化半導體供應鏈的其余部分還有很長的路要走 。
ChipStack實際上由幾個子智能體組成 ， 或者Cadence稱之為虛擬工程師 ， 負責IP設計、驗證、簽核、調試和片上系統布局 。
根據Cadence的說法 ， 智能體遵循一個流水線 ， 首先攝取有關正在設計或測試的部件的所有信息 ， 包括規格文件和設計簡介 。 這些文件用于形成芯片的心理模型 。
然后智能體使用這個心理模型來確定需要完成的測試 ， 并生成必要的代碼來完成這些測試 ， 同時在此過程中整合來自工程師的反饋 。 從這里開始 ， 智能體可能會調用額外的EDA工具 ， 當報告故障時 ， 智能體會自動生成調試代碼來解決出現的問題 。
這種能力似乎不僅限于Cadence自己的模型 。 該公司表示 ， ChipStack可以使用客戶首選的開放權重模型在本地運行 ， 或者使用來自OpenAI等公司的基于云的模型 。 例如 ， 該公司建議用戶可以使用英偉達的NeMo框架為其特定設計流程定制模型 。
Cadence聲稱智能體可以將生產力提高多達10倍 ， 這一說法已經引起了包括高通、Altera和英偉達在內的幾家主要芯片供應商的關注 。
后者也許是最不令人驚訝的 。 英偉達一直對機器學習和生成式AI在其GPU上運行的前景非?？春?， 自然地加速包括EDA在內的各種設計流程 。
除了EDA ， 這家GPU巨頭還開發了諸如cuLitho等框架 ， 通過模擬物理特性來加速計算光刻等工藝 ， 為芯片生產設計更好的光掩模 。 這項技術已經被包括ASML和臺積電在內的主要半導體設備供應商和代工廠采用 。
Cadence遠非唯一涉足智能體領域的EDA供應商 。 在CES上 ， 英偉達透露它正在與西門子EDA合作 ， 為其自己的芯片設計平臺帶來類似的智能體功能 。 與此同時 ， 在12月 ， 英偉達向Synopsys投資20億美元 ， 購買普通股以推動GPU加速跨模擬工作負載 ， 其中包括EDA 。
Q&A
Q1：Cadence的ChipStack AI智能體是什么？
A：ChipStack AI是Cadence推出的\"超級\"智能體平臺 ， 專門用于自動化芯片設計流程 。 它能夠自動完成編碼設計、運行測試平臺、創建測試計劃和協調回歸測試等任務 ， 在問題出現時進行調試和解決 ， 本質上是一個專門用于芯片設計的AI代碼助手 。
Q2：ChipStack AI智能體如何工作？
A：智能體首先攝取芯片的所有相關信息 ， 包括規格文件和設計簡介 ， 形成芯片的心理模型 。 然后使用這個模型確定需要完成的測試并生成必要代碼 ， 整合工程師反饋 ， 調用EDA工具 ， 當出現故障時自動生成調試代碼解決問題 。
Q3：ChipStack AI智能體能帶來多大的生產力提升？
【Cadence推出AI智能體自動化芯片設計驗證流程】A：Cadence聲稱該智能體可以將生產力提高多達10倍 ， 這一說法已經引起了高通、Altera和英偉達等主要芯片供應商的關注 。 通過自動化關鍵設計和驗證任務 ， 它能夠釋放稀缺的工程人才專注于創新工作 。

    推薦閱讀