Компания Cadence сотрудничает с Nvidia и Google Cloud для расширения применения технологий искусственного интеллекта и робототехники.

На мероприятии CadenceLIVE на этой неделе компания Cadence Design Systems объявила о двух проектах сотрудничества в области искусственного интеллекта, расширив таким образом свою работу с... Nvidia и внедрение новых интеграций с Google ОблакоПартнерство с Nvidia направлено на объединение искусственного интеллекта с физически обоснованным моделированием и ускоренными вычислениями для робототехнических систем и проектирования на системном уровне.

Компании заявили, что этот подход ориентирован на моделирование и развертывание в полупроводниковой промышленности и крупномасштабной инфраструктуре искусственного интеллекта, включая роботизированные системы, которые Nvidia описывает как физический ИИ.

🔧 Интеграция многофизического моделирования и моделей искусственного интеллекта

Компания Cadence интегрирует свои Инструменты для многофизического моделирования и проектирования систем Инструменты используют библиотеки Nvidia CUDA-X, модели искусственного интеллекта и среду моделирования на основе Omniverse. Они моделируют тепловые и механические взаимодействия, позволяя инженерам оценивать поведение систем в реальных условиях эксплуатации. Кроме того, их применение выходит за рамки проектирования микросхем и охватывает компоненты инфраструктуры, такие как сетевые и энергетические системы.

Объединенная платформа позволяет инженерам моделировать поведение системы до ее физического развертывания. Компании заявили, что производительность системы зависит от того, как вычислительные, сетевые и энергетические системы работают вместе.

🤖 Разработка робототехники и обучение моделированию

Сотрудничество также включает разработку робототехники. Физические движки Cadence, моделирующие взаимодействие реальных материалов, объединяются с моделями искусственного интеллекта Nvidia, используемыми для обучения роботизированных систем на основе ИИ в смоделированных средах.

«Мы сотрудничаем с вами в совете директоров по роботизированным системам». Об этом заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг во время мероприятия.

Обучение роботов в симуляции снижает необходимость сбора данных из реального мира. Компании заявили, что эти наборы данных должны генерироваться с использованием физических моделей, а не данных, полученных из физических систем. Сгенерированные в симуляции наборы данных используются для обучения моделей, а результаты зависят от точности базовых физических моделей.

«Чем точнее (сгенерированные обучающие данные), тем лучше будет модель». сказал генеральный директор Cadence Анируд Девган.

Компания Nvidia заявила, что эти системы используются для моделирования сложных операций роботов и целых производственных линий с использованием физически точных цифровых сред.

☁️ Автоматизация проектирования микросхем в облаке

Отдельно компания Cadence представила новую ИИ-агент Этот агент предназначен для автоматизации задач проектирования микросхем на более поздних этапах. Он фокусируется на процессах физической компоновки, преобразуя схемы в кремниевые реализации. Данная версия основана на более раннем агенте, представленном в этом году для проектирования микросхем на начальном этапе, где схемы определяются в виде описаний, похожих на код.

Система будет доступна через Google ОблакоКомпания Cadence заявила, что интеграция объединяет ее инструменты автоматизации проектирования электроники с моделями Google Gemini для автоматизированных рабочих процессов проектирования и верификации. Облачное развертывание позволяет командам запускать эти рабочие нагрузки, не полагаясь на локальную вычислительную инфраструктуру.

Каденс Платформа ChipStack AI Super Agent Использует модельно-ориентированное мышление в сочетании с собственными инструментами проектирования для координации задач на нескольких этапах проектирования. Система может интерпретировать проектные требования и автоматически выполнять задачи на разных этапах процесса проектирования.

«Мы помогаем создавать системы искусственного интеллекта, а затем эти системы ИИ могут помочь улучшить процесс проектирования». Девган сказал.

Компании заявили, что инструменты моделирования используются для проверки систем в виртуальных средах перед физическим развертыванием. Модели цифровых двойников позволяют инженерам тестировать компромиссы в проектировании, оценивать сценарии производительности и оптимизировать конфигурации в программном обеспечении. Они добавили, что стоимость и сложность крупномасштабной инфраструктуры центров обработки данных ограничивают использование методов развертывания методом проб и ошибок.

⚛️ Объявление о квантовых моделях

В отдельном сообщении Nvidia представила семейство моделей квантового искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, получивших название... NVIDIA IsingЭти модели названы в честь модели Изинга, математической модели, используемой для описания взаимодействий в физических системах.

Эти модели предназначены для поддержки калибровка квантового процессора и квантовая коррекция ошибокКомпания Nvidia заявила, что эти модели обеспечивают до В 2,5 раза более высокая производительность и в три раза более высокая точность в процессах декодирования, используемых для коррекции ошибок.

«Искусственный интеллект необходим для практического применения квантовых вычислений». Хуан сказал. «Благодаря Ising, ИИ становится плоскостью управления — операционной системой квантовых машин — преобразуя хрупкие кубиты в масштабируемые и надежные системы на базе квантовых графических процессоров».

(Фото предоставлено) Бытовая техника Homa)

См. также: Компания Hyundai расширяет свою деятельность в области робототехники и физических систем искусственного интеллекта.