Nvidiaは自社開発のCPUアクセラレーター・チップ設計に注力、EDA業界はAIの転換点を迎える

Nvidiaは、独自開発のチップ設計ソフトウェアを使用して、次世代グラフィックスプロセッシングユニットの設計を行っていると発表しました。

同社はエレクトロニック・デザイン・オートメーション（EDA）ソフトウェアの主要2社、Cadence Systems Inc.およびSynopsys Inc.と協力しており、これら2社は自社プラットフォームをNvidia Vera CPU上で動作できるよう最適化し、チップ設計ワークロードの加速を図っています。

同チップメーカーによると、Cadenceのフォーマル検証プラットフォームJasperと、Synopsys VCS（製造前のチップ設計の論理シミュレーションツール）は、Vera CPU上で動作させた場合に1.5倍の性能向上が確認されたとのことです。

Nvidiaは、PhysicsNeMo物理AIライブラリと一連のGPU数学ライブラリをNvidia Agent Toolkitに統合することを発表し、これはチップ製造プロセスにおける自律AIエージェントの役割強化を目的としています。Nvidiaは本日カリフォルニア州ロングビーチで開催された2026年デザインオートメーションカンファレンスで、AIエージェントが他のサードパーティツールと同様にアクセラレータソルバーを呼び出せるようになったと述べました。

EDAワークロードの加速

Nvidiaは、EDAワークロードの高速化および設計フロー各段階の自動化を高めることで、チップ開発のスピードアップを目指しています。同チップメーカーは、シミュレーション、検証、実装は半導体設計フローにおける極めて重要な工程であると説明しています。

伝統的に、これらの工程はエンジニアによって行われ、極めて煩雑な作業となっています。エンジニアはデバイス性能の検証、問題の特定、何千回ものイテレーションによる改良を数年かけて行い、次世代半導体の最終案を決定するのが珍しくありません。

長年にわたり、Nvidiaはこれらプロセスの高速化に取り組んできました。GPUやAIが一部の領域で貢献してきたものの、EDAの多くは依然としてCPU性能に大きく依存しています。例えば、論理シミュレーション、フォーマル検証、およびデジタル実装の一部には、単一コアの高速性、効率的なメモリシステム、迅速な全体スループットが求められます。これらの特性はCPUアーキテクチャが最適であり、新しいチップ設計の検証や選択肢の模索において、今も重要な役割を果たしています。

Vera CPUをEDAワークロードに最適化することで、Nvidiaはチップ設計ライフサイクルの初期段階における2つの計算負荷の高い工程の高速化を実証したと述べています。Cadence Jasperはインテリジェント検証技術と機械学習アルゴリズムによりエラーを検出・修正するための検証プラットフォーム、Synopsys VCSは製造前の複雑なチップ設計のシミュレーションと検証に使用されます。Nvidiaの初期テストでは、これら2つのアプリケーションに1.5倍の性能向上が見られたとしています。

同チップメーカーは、CadenceおよびSynopsysと協力し、Veraプラットフォーム上の他のEDAワークフロー最適化にも取り組むと述べています。最終的にはRosa CPU（コードネーム）という次世代Nvidia Rigelコアを採用した製品の設計を加速させる計画です。

チップ設計の自動化

Nvidiaは継続的なフィードバックループを構築しており、現在世代のVera CPUが将来世代製品の開発を加速させる基盤となっています。PhysicsNeMoおよびCUDA-XライブラリをNvidia Agent Toolkitに追加することで、チップ設計プロセスにおけるエージェントの役割も強化されています。

より高度なチップを作るためには、エンジニアがますます複雑化する設計サイクルで物理、シミュレーション、パフォーマンス分析を統合する必要があります。本日のアップデートにより、PhysicsNeMoとCUDA-Xがエージェントで利用可能なツールとなりました。PhysicsNeMoはAIモデルのトレーニングやデプロイに必要な物理的スキルをエージェントに提供し、CUDA-Xライブラリはアクセラレータソルバーや量子化学機能をエージェントエンジニアリングワークフローにもたらします。

さらにNvidiaはCUDA-Xライブラリをアップデートし、初めてGPU上で「反復疎行列ソルバー」をサポートすると発表しました。本日公開された新ライブラリは以下の通りです： - cuISS：反復ソルバー用 - cuDSS：回路・デバイスシミュレーション向けの直接疎行列ソルバー - cuEST：原子スケールでの材料挙動予測のための量子化学シミュレーション

Nvidiaによれば、同社パートナーが得た成果も励みとなっています： - Keysight Technologies Inc.は新しいcuDSSライブラリにより、電磁シミュレーションの速度が最大10倍向上したとのことです。 - Silvaco Group Inc.は、32個のGPUからなるクラスタ上で、32億グリッドノードのフォトニックエッジカップラーシミュレーションを4時間未満で完了させています。

また同チップメーカーは、CadenceのAuraStack AIスーパーエージェントが現在、自社のMillenium M2000スーパーコンピュータ上のcuDSSで稼働していることについても言及しました。Cadenceによれば、設計検証ワークフローが15倍に拡大したそうで、チップ設計業界全体で検証ワークロードが年間数十億の計算時間を要する中、この数字は特に有望です。

これら全てのソフトウェアは、チップ設計者向けに無料提供されています。PhysicsNeMoはApache 2.0ライセンス下で公開され、新しいCUDA-Xライブラリもエンジニアが通常手作業で書く必要があったコードの直接的な代替として無償利用可能です。ただし、PhysicsNeMoおよびCUDA-XはNvidiaのチップ上でのみ稼働する点に留意が必要です。

「エンジニアリング技術はいま転換点を迎えている。AIは物理、シミュレーション、設計ツールと協調し始めた。NvidiaのAgent Toolkitにより、開発者は物理法則を活用して推論し、シミュレーションを実行し、高忠実度データを生成できるエージェントエンジニアを構築できるため、チップやシステム設計分野のイノベーションの新たな原動力となる。」 — Nvidia計算工学担当バイスプレジデント兼ジェネラルマネージャー