A Cadence firma parceria com a Nvidia e o Google Cloud para expandir sua tecnologia de IA e robótica.

A Cadence Design Systems anunciou duas colaborações relacionadas à IA em seu evento CadenceLIVE desta semana, expandindo seu trabalho com Nvidia e introduzindo novas integrações com Google CloudA parceria com a Nvidia tem como foco combinar IA com simulação baseada em física e computação acelerada para sistemas robóticos e projeto em nível de sistema.

As empresas afirmaram que a abordagem visa a modelagem e a implementação em semicondutores e infraestrutura de IA em larga escala, incluindo sistemas robóticos que a Nvidia descreve como IA física.

🔧 Integração de Simulação Multifísica e Modelos de IA

A Cadence está integrando seus ferramentas de simulação multifísica e projeto de sistemas Com as bibliotecas CUDA-X da Nvidia, modelos de IA e ambiente de simulação baseado no Omniverse, as ferramentas modelam interações térmicas e mecânicas para que os engenheiros possam avaliar o comportamento dos sistemas em condições reais de operação. Elas também vão além do projeto de chips, abrangendo componentes de infraestrutura como redes e sistemas de energia.

A plataforma combinada permite que os engenheiros simulem o comportamento do sistema antes da implantação física. As empresas afirmaram que o desempenho do sistema depende de como os sistemas de computação, rede e energia operam em conjunto.

🤖 Treinamento em Desenvolvimento e Simulação de Robótica

A colaboração também inclui o desenvolvimento de robótica. Os motores de física da Cadence, que modelam como os materiais do mundo real interagem, estão sendo integrados aos modelos de IA da Nvidia, usados ​​para treinar sistemas robóticos orientados por IA em ambientes simulados.

"Estamos trabalhando com vocês na diretoria em sistemas robóticos," Disse o CEO da Nvidia, Jensen Huang, durante o evento.

O treinamento de robôs em simulação reduz a necessidade de coleta de dados do mundo real. As empresas afirmaram que esses conjuntos de dados devem ser gerados com modelos baseados em física, e não coletados de sistemas físicos. Os conjuntos de dados gerados por simulação são usados ​​para treinar os modelos, e os resultados dependem da precisão dos modelos físicos subjacentes.

"Quanto mais precisos forem os dados de treinamento gerados, melhor será o modelo." disse o CEO da Cadence, Anirudh Devgan.

A Nvidia afirmou que esses sistemas são usados ​​para modelar operações complexas de robôs e linhas de produção inteiras, utilizando ambientes digitais fisicamente precisos.

☁️ Automação de projeto de chips na nuvem

Em outra notícia, a Cadence apresentou uma nova Agente de IA Projetado para automatizar tarefas de projeto de chips em estágios mais avançados, o agente se concentra em processos de layout físico, traduzindo projetos de circuitos em implementações de silício. Esta versão se baseia em um agente anterior, lançado este ano, para projeto de chips front-end, onde os circuitos são definidos em descrições semelhantes a código.

O sistema estará disponível através de Google CloudA Cadence afirmou que a integração combina suas ferramentas de automação de projetos eletrônicos com os modelos Gemini do Google para fluxos de trabalho automatizados de projeto e verificação. A implantação na nuvem permite que as equipes executem essas cargas de trabalho sem depender de infraestrutura de computação local.

Cadence's Plataforma ChipStack AI Super Agent Utiliza raciocínio baseado em modelos com ferramentas de projeto nativas para coordenar tarefas em múltiplas etapas do projeto. O sistema consegue interpretar requisitos de projeto e executar automaticamente tarefas em diferentes estágios do processo de projeto.

"Ajudamos a construir sistemas de IA, e esses sistemas de IA podem então ajudar a melhorar o processo de design." Devgan disse.

As empresas afirmaram que as ferramentas de simulação são usadas para validar sistemas em ambientes virtuais antes da implantação física. Os modelos de gêmeos digitais permitem que os engenheiros testem as compensações de projeto, avaliem cenários de desempenho e otimizem configurações em software. Elas acrescentaram que o custo e a complexidade da infraestrutura de data centers de grande escala limitam o uso de métodos de implantação por tentativa e erro.

⚛️ Anúncio de Modelos Quânticos

Em um anúncio separado, a Nvidia apresentou uma família de modelos de IA quântica de código aberto chamada NVIDIA IsingOs modelos recebem o nome do modelo de Ising, uma estrutura matemática usada para representar interações em sistemas físicos.

Os modelos são projetados para suportar Calibração de processadores quânticos e correção de erros quânticosA Nvidia afirmou que os modelos oferecem até Desempenho 2,5 vezes mais rápido e três vezes maior precisão em processos de decodificação usados ​​para correção de erros.

"A inteligência artificial é essencial para tornar a computação quântica viável." Huang disse. "Com o Ising, a IA se torna o plano de controle – o sistema operacional das máquinas quânticas – transformando qubits frágeis em sistemas de GPU quântica escaláveis ​​e confiáveis."

(Foto por Eletrodomésticos Homa)

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