NVIDIA прискорює розробку процесорів та графічних чіпів нового покоління за допомогою своїх ЦП Vera, забезпечуючи 50% приріст продуктивності для оптимізації системних процесів.
Cadence та Synopsys використовують ЦП Vera від NVIDIA для прискорення процесів виробництва чіпів
Бібліотеки CUDA-X та програмне забезпечення cuLitho від NVIDIA вже дозволяють прискорити розробку чипів, одночасно суттєво знижуючи витрати на літографію. Тепер NVIDIA співпрацює з розробниками чипів та галузевими партнерами для оптимізації застосунків автоматизації електронного проектування (EDA) за допомогою своїх ЦП Vera.
Ключові процеси EDA включають симуляцію, верифікацію та реалізацію. Ці три етапи є найважливішими перед відправкою чипа на виробництво. Під час цих процесів інженери зосереджені на валідації різноманітної поведінки чипа та продовжують вдосконалювати/оптимізувати дизайн.
Більшість цих процесів значною мірою залежать від продуктивності ЦП, тому потребують швидших ядер та ефективних систем пам’яті. Vera надає цим процесам бездоганне оновлення в усіх аспектах.
Згідно з початковими тестами ЦП Vera від NVIDIA, чіп зміг забезпечити до 1,5-кратного приросту продуктивності:
- Cadence Jasper, платформа формальної верифікації, використовує інтелектуальні технології доведення та машинне навчання для виявлення та виправлення помилок, а також підвищення продуктивності верифікації на ранніх етапах циклу проектування.
- Synopsys VCS, високопродуктивне рішення для функціональної верифікації, що використовується для симуляції та валідації складних дизайнів чипів перед виготовленням, використовувало однакову кількість ядер під час тестування.
Швидше виконання Vera скорочує час, необхідний для окремих прогонів верифікації, забезпечуючи вищу пропускну здатність, що дозволяє інженерам та компаніям оцінювати більше альтернатив дизайну та виконувати більше валідацій у межах одного циклу розробки.
Після початкових процесів поведінка чипа описується на етапі рівня передачі регістрів (RTL). Процеси RTL включають логічну симуляцію, формальну верифікацію, регресійне тестування та цифрову реалізацію.
Можливості NVIDIA Agent Toolkit включають:
- Навички AI Physics: Бібліотеки NVIDIA PhysicsNeMo допомагають агентам навчати та розгортати настроювані моделі AI Physics для складних завдань проектування та симуляції, перетворюючи архітектури моделей на інструменти, що викликаються, для інженерних робочих процесів.
- Ітеративні розріджені розв’язувачі: Нова бібліотека NVIDIA cuISS (CUDA Iterative Sparse Solvers) прискорює розв’язання великих розріджених лінійних систем у фізико-інженерних симуляціях. Розроблена для гнучкості та продуктивності на GPU, її сучасні, композитні розв’язувачі та передумовники допомагають розробникам створювати масштабовані, виробничі симуляційні рушії для агентних інженерних робочих процесів.
- Прямі розріджені розв’язувачі: NVIDIA cuDSS (CUDA Direct Sparse Solvers) прискорює великі, складні розріджені лінійні системи, що є центральними для автоматизації електронного проектування (EDA) та наукових симуляцій. Вона забезпечує високу продуктивність та числову стійкість для критично важливих робочих навантажень, таких як симуляції пристроїв, ланцюгів та систем, з можливістю масштабування до багатопроцесорних та багатовузлових розгортань у виробничих середовищах.
- Квантова хімія: NVIDIA cuEST (CUDA Electronic Structure Theory) забезпечує високоточні симуляції квантової хімії в масштабах, що відповідають пристроям, дозволяючи інтегрувати методи теорії функціоналу щільності (DFT) та пост-DFT у виробничі робочі процеси у великих масштабах. cuEST приносить виробничу цінність клієнтам, підтримуючи широкий спектр сучасних функціоналів і роблячи все більші симуляції основного та збудженого станів керованими на GPU NVIDIA.
Відкриті моделі Nemotron 3 Ultra також виводять кодування агентів на новий рівень у розробці чипів з вищою точністю та глибокою експертизою в галузі для кодування RTL.
Загалом, ЦП Vera від NVIDIA надають можливості для процесів EDA та RTL з прискореними функціями, вищою пропускною здатністю для кількох алгоритмів та вищою ефективністю. NVIDIA також працює над своїми ЦП Rosa наступного покоління з архітектурою ядра Rigel, яка продовжить оптимізувати провідні застосунки EDA, і ці чіпи стануть ключовим елементом для майбутніх ЦП та GPU від NVIDIA.
Про автора: Хассан Муджтаба, інженер-програміст за освітою та ентузіаст ПК за покликанням, є старшим редактором розділу обладнання Wccftech. Маючи багаторічний досвід роботи в галузі, він спеціалізується на глибокому технічному аналізі архітектур ЦП та GPU нового покоління, материнських плат та рішень для охолодження. Його робота включає не тільки оперативні новини про майбутні технології, але й всебічні практичні огляди та тестування.
Слідкуйте за Wccftech у Google, щоб отримувати більше новин у своїх стрічках.
Додатково для читання
NVIDIA інтегрує локальних AI-агентів до свого найпотужнішого робочого комп’ютера DGX Station за допомогою NVIDIA Agent Toolkit та Omniverse
Hassan Mujtaba
AI-стек AuraStack від Cadence вирішує проблему вузьких місць у друкованих платах та передовій упаковці, яка відбирає 65% часу інженерів, з NVIDIA та TSMC, які вже впроваджують його
Hassan Mujtaba
NVIDIA спростовує чутки про затримки серверних стійок Rubin та Kyber, заявляючи, що ‘дорожня карта чипів залишається незмінною’
Hassan Mujtaba
Найкращі світові хмарні провайдери отримують NVIDIA Vera Rubin NVL72, найшвидшу AI-платформу у світі
Hassan Mujtaba
За даними порталу: wccftech.com