NVIDIA押注自研CPU加速芯片設計,EDA行業迎來AI轉捩點
英偉達公司表示,其工程師正在使用自主研發的晶片設計軟體來設計下一代圖形處理單元。
它正與電子設計自動化 (EDA) 軟體的兩大供應商 Cadence Systems Inc. 和 Synopsys Inc. 合作,這兩家公司目前正在優化其平台,使其能夠在英偉達 Vera 中央處理器上運行,從而加速晶片設計工作負載。
該晶片製造商表示,Cadence 的形式驗證平台 Jasper 和 Synopsys VCS(一種用於在製造前驗證晶片設計的邏輯模擬工具)在 Vera 中央處理器上運行時,效能提升了 1.5 倍。
英偉達宣布,將把旗下 PhysicsNeMo 物理AI函式庫和一系列 GPU 數學函式庫整合到 Nvidia Agent Toolkit 中,旨在提升自主人工智慧代理於晶片製程中的角色。英偉達於今日在加州長灘舉行的 2026 年設計自動化大會上表示,人工智慧代理現在可以如同使用其他第三方工具一樣調用加速求解器。
加速EDA工作負載
英偉達正嘗試通過加快EDA工作負載並提升設計流程各環節的自動化程度來推進晶片開發。這家晶片製造商解釋,模擬、驗證與實作均為半導體設計流程中至關重要之步驟。
傳統上,這些步驟都由工程師手動完成且過程相當繁瑣。工程師需耗費數年時間驗證元件性能、識別問題,並通過數千次迭代完善設計,最終敲定新一代半導體之設計方案,這類情形並不少見。
多年來,英偉達一直致力於加速這些流程,儘管GPU和人工智慧在某些領域能有所助益,但EDA諸多環節仍高度依賴CPU性能。例如,邏輯模擬、形式驗證及部分數位實現皆需倚賴高速的單核心、高效記憶體系統與全面高頻寬吞吐。這些特性最適合CPU架構,也意味著在驗證新晶片設計和探索替代方案時依舊扮演關鍵角色。
透過優化 Vera CPU 以因應EDA工作負載,Nvidia 表示他們已證明能加速晶片設計生命週期初期的兩大運算密集步驟。Cadence Jasper 為驗證平台,利用智慧驗證技術及機器學習演算法識別並修正錯誤;而 Synopsys VCS 則用於晶片製造前進行複雜晶片設計的模擬及驗證。Nvidia 於初步測試時表示,能將該兩應用程式的性能提升 1.5 倍。
這家晶片廠進一步指出,將與 Cadence 與 Synopsys 攜手優化 Vera 平台上的其他EDA工作流程。最終目標為加速其後續產品(代號 Rosa CPU)的設計,該產品將運用新一代 Nvidia Rigel 核心。
晶片設計自動化
英偉達正在建立一種持續回饋循環,其現有一代 Vera CPU 加速未來世代產品的開發。透過將 PhysicsNeMo 及 CUDA-X 函式庫加入英偉達代理工具包 (Nvidia Agent Toolkit) 中,英偉達亦強化其代理於晶片設計流程中的參與。
打造更精密的晶片需工程師於日益複雜的設計周期中整合物理、模擬和性能分析。藉由今日的更新,PhysicsNeMo 與 CUDA-X 已成為可供智能體運用的工具。PhysicsNeMo 賦予智能體訓練及部署AI模型所需之物理能力,而 CUDA-X 函式庫則為智能體工程流程引入加速求解器與量子化學功能。
此外,英偉達宣布將更新 CUDA-X 函式庫,首次於其 GPU 上支援「疊代稀疏求解器」。今日發布的新函式庫包括: - cuISS:用於疊代求解器 - cuDSS:用於電路與元件模擬的直接稀疏求解器 - cuEST:用以在原子尺度預測材料行為的量子化學模擬
英偉達表示,合作夥伴已取得可觀成果: - Keysight Technologies Inc. 在使用新 cuDSS 函式庫後,電磁模擬速度提升高達 10 倍; - Silvaco Group Inc. 於由 32 張 GPU 組成的叢集上,僅用不到 4 小時便完成 32 億個網格節點之光子邊緣耦合器模擬。
該晶片製造商亦說明,Cadence 的 AuraStack AI 超級代理現已於其 Millenium M2000 超級電腦上的 cuDSS 上運作。Cadence 指出,其設計驗證工作流程提升了 15 倍——考量到晶片設計行業的驗證工作負載每年消耗數十億算時,這成績特別令人振奮。
所有這些軟體皆免費提供給晶片設計人員。PhysicsNeMo 遵循 Apache 2.0 授權方式,而新推出的 CUDA-X 函式庫則亦為免費,可直接取代多數工程師需自行編寫的手動程式碼。需要特別說明的是,PhysicsNeMo 及 CUDA-X 僅能於英偉達自家晶片上運行。
「工程技術已經進入關鍵轉折點。人工智慧現可與物理、模擬與設計工具協同運作。依靠英偉達智能體工具包,開發者得以打造具物理推理、執行模擬並生成高擬真度數據的智能體工程師,讓他們成為晶片與系統設計領域創新的新引擎。」 —— 英偉達計算工程副總裁暨總經理
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