Cadence Design Systems ha annunciato due collaborazioni legate all’intelligenza artificiale durante l’evento CadenceLIVE di questa settimana, espandendo il suo lavoro con Nvidia e introducendo nuove integrazioni con Google Cloud. La partnership con Nvidia si concentra sulla combinazione dell’intelligenza artificiale con la simulazione basata sulla fisica e il calcolo accelerato per sistemi robotici e progettazione a livello di sistema.
Le società hanno affermato che l’approccio mira alla modellazione e all’implementazione nei semiconduttori e nell’infrastruttura AI su larga scala, compresi i sistemi robotici che Nvidia descrive come IA fisica.
Cadence sta integrando i suoi strumenti di simulazione multifisica e di progettazione di sistemi con le librerie CUDA-X di Nvidia, i modelli AI e l’ambiente di simulazione basato su Omniverse. Gli strumenti modellano le interazioni termiche e meccaniche in modo che gli ingegneri possano valutare come si comportano i sistemi in condizioni operative reali. Si estendono anche oltre la progettazione dei chip per coprire componenti infrastrutturali come reti e sistemi di alimentazione. La piattaforma combinata consente agli ingegneri di simulare il comportamento del sistema prima dell’implementazione fisica. Le aziende affermano che le prestazioni del sistema dipendono da come i sistemi di elaborazione, rete e alimentazione operano insieme.
La collaborazione comprende anche lo sviluppo della robotica. I motori fisici di Cadence, che modellano il modo in cui interagiscono i materiali del mondo reale, vengono collegati ai modelli di intelligenza artificiale di Nvidia utilizzati per addestrare sistemi robotici guidati dall’intelligenza artificiale in ambienti simulati.
“Stiamo lavorando con voi nel consiglio di amministrazione sui sistemi robotici”, ha affermato il CEO di Nvidia Jensen Huang durante l’evento.
L’addestramento dei robot nella simulazione riduce la necessità di raccogliere dati nel mondo reale. Le aziende hanno affermato che questi set di dati devono essere generati con modelli basati sulla fisica e non raccolti da sistemi fisici. I set di dati generati dalla simulazione vengono utilizzati per addestrare i modelli, con risultati che dipendono dall’accuratezza dei modelli fisici sottostanti.
“Più accurati sono i dati di allenamento generati, migliore sarà il modello”, ha affermato Anirudh Devgan, CEO di Cadence.
Nvidia ha affermato che le aziende di robotica industriale stanno utilizzando i suoi framework di simulazione Isaac e gli strumenti di gemello digitale basati su Omniverse per testare i sistemi robotici prima della distribuzione. Aziende tra cui ABB Robotics, FANUC, YASKAWA e KUKA stanno integrando questi strumenti di simulazione in flussi di lavoro di messa in servizio virtuali per testare i sistemi di produzione nel software prima dell’implementazione fisica.
Nvidia ha affermato che questi sistemi vengono utilizzati per modellare complesse operazioni robotiche e intere linee di produzione utilizzando ambienti digitali fisicamente accurati.
Automazione della progettazione di chip su cloud
Separatamente, Cadence ha introdotto un nuovo agente AI progettato per automatizzare le attività di progettazione dei chip nella fase successiva. L’agente si concentra sui processi di layout fisico, traducendo i progetti di circuiti in implementazioni in silicio. La versione si basa su un precedente agente introdotto quest’anno per la progettazione di chip front-end, in cui i circuiti sono definiti in descrizioni simili a codici. Il sistema precedente gestisce la progettazione dei circuiti, mentre il nuovo agente si concentra sulla traduzione di tali progetti in layout fisici su silicio.
Il sistema sarà disponibile tramite Google Cloud. Cadence ha affermato che l’integrazione combina i suoi strumenti di automazione della progettazione elettronica con i modelli Gemini di Google per flussi di lavoro di progettazione e verifica automatizzati. L’implementazione del cloud consente ai team di eseguire tali carichi di lavoro senza fare affidamento sull’infrastruttura di elaborazione locale.
La piattaforma ChipStack AI Super Agent di Cadence utilizza il ragionamento basato su modello con strumenti di progettazione nativi per coordinare le attività in più fasi di progettazione. Il sistema è in grado di interpretare i requisiti di progettazione ed eseguire automaticamente le attività nelle diverse fasi del processo di progettazione.
Cadence ha riportato guadagni di produttività fino a 10 volte nelle prime implementazioni nelle attività di progettazione e verifica. La società non ha rivelato implementazioni specifiche dei clienti.
“Noi aiutiamo a costruire sistemi di intelligenza artificiale, e poi quei sistemi di intelligenza artificiale possono aiutare a migliorare il processo di progettazione”, ha affermato Devgan.
Le aziende hanno affermato che gli strumenti di simulazione vengono utilizzati per convalidare i sistemi in ambienti virtuali prima dell’implementazione fisica. I modelli di digital twin consentono agli ingegneri di testare i compromessi di progettazione, valutare scenari prestazionali e ottimizzare le configurazioni nel software.
Hanno aggiunto che il costo e la complessità dell’infrastruttura dei data center su larga scala limitano l’uso di metodi di implementazione basati su tentativi ed errori.
Annuncio dei modelli quantistici
In un annuncio separato, Nvidia ha introdotto una famiglia di modelli di intelligenza artificiale quantistica open source chiamata NVIDIA Ising. I modelli prendono il nome dal modello di Ising, un quadro matematico utilizzato per rappresentare le interazioni nei sistemi fisici.
I modelli sono progettati per supportare la calibrazione del processore quantistico e la correzione degli errori quantistici. Nvidia ha affermato che i modelli offrono prestazioni fino a 2,5 volte più veloci e una precisione tre volte maggiore nei processi di decodifica utilizzati per la correzione degli errori.
“L’intelligenza artificiale è essenziale per rendere pratico il calcolo quantistico”, ha affermato Huang. “Con Ising, l’intelligenza artificiale diventa il piano di controllo – il sistema operativo delle macchine quantistiche – trasformando fragili qubit in sistemi GPU quantistici scalabili e affidabili”.
(Foto di Elettrodomestici Homa)
Vedi anche: Hyundai si espande nella robotica e nei sistemi di intelligenza artificiale fisica
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
