Cadence与英伟达和Google云合作，拓展人工智能和机器人技术

Cadence Design Systems在本周的CadenceLIVE活动上宣布了两项与人工智能相关的合作，进一步拓展了其与人工智能领域的合作。 英伟达 并引入新的集成 Google Cloud英伟达的合作重点在于将人工智能与基于物理的仿真和加速计算相结合，用于机器人系统和系统级设计。

这些公司表示，该方法旨在对半导体和大规模人工智能基础设施（包括英伟达所描述的机器人系统）进行建模和部署。 物理人工智能。

🔧 多物理场仿真与人工智能模型的集成

Cadence正在整合其 多物理场仿真和系统设计工具 这些工具利用英伟达的 CUDA-X 库、AI 模型和基于 Omniverse 的仿真环境，模拟热力学和机械相互作用，使工程师能够评估系统在实际运行条件下的性能。它们不仅限于芯片设计，还涵盖网络和电力系统等基础设施组件。

该组合平台使工程师能够在实际部署之前模拟系统行为。两家公司表示，系统性能取决于计算、网络和电力系统如何协同运行。

🤖 机器人开发与仿真培训

此次合作还包括机器人技术开发。Cadence 的物理引擎能够模拟现实世界材料之间的相互作用，它将与 Nvidia 的人工智能模型相结合，用于在模拟环境中训练人工智能驱动的机器人系统。

“我们正在与董事会合作开发机器人系统。” 英伟达首席执行官黄仁勋在活动中表示。

在仿真环境中训练机器人可以减少对现实世界数据的需求。这些公司表示，这些数据集必须使用基于物理的模型生成，而不是从物理系统中收集数据。仿真生成的数据集用于训练模型，其结果取决于底层物理模型的准确性。

“生成的训练数据越准确，模型效果就越好。” Cadence 首席执行官 Anirudh Devgan 说道。

英伟达表示，这些系统利用物理上精确的数字环境，对复杂的机器人操作和整个生产线进行建模。

☁️云端芯片设计自动化

此外，Cadence 还推出了一款新的 人工智能代理 该代理旨在自动化芯片设计后期阶段的任务。它专注于物理布局流程，将电路设计转化为硅芯片实现。此版本基于今年早些时候推出的用于前端芯片设计的代理构建，该代理使用类似代码的描述来定义电路。

该系统将可通过以下方式提供： Google CloudCadence表示，此次集成将其电子设计自动化工具与Google的Gemini模型相结合，实现了自动化设计和验证工作流程。云部署使团队无需依赖本地计算基础设施即可运行这些工作负载。

Cadence的 ChipStack AI 超级代理平台 该系统利用基于模型的推理和原生设计工具，协调多个设计阶段的任务。它能够解读设计需求，并自动执行设计过程中不同阶段的任务。

“我们帮助构建人工智能系统，然后这些人工智能系统可以帮助改进设计流程。” 德夫根说道。

这些公司表示，仿真工具用于在物理部署之前，在虚拟环境中验证系统。数字孪生模型使工程师能够测试设计方案的权衡取舍，评估性能方案，并在软件中优化配置。他们还补充说，大规模数据中心基础设施的成本和复杂性限制了试错式部署方法的使用。

⚛️量子模型公告

在另一份声明中，英伟达推出了一系列名为“量子人工智能模型”的开源量子人工智能模型。 NVIDIA Ising这些模型以伊辛模型命名，伊辛模型是一种用于表示物理系统中相互作用的数学框架。

这些模型旨在提供支持 量子处理器校准和量子误差校正英伟达表示，这些型号的性能最高可达 性能提升2.5倍 和 准确度提高三倍 用于解码过程中的纠错。

“人工智能对于使量子计算实用化至关重要。” 黄说道。 “借助伊辛算法，人工智能成为控制平面——量子机器的操作系统——将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子GPU系统。”

（照片由 Homa电器）

参见： 现代汽车进军机器人和物理人工智能系统领域