英偉達
今晚宣布，公司工程師正在使用Vera CPU運行晶片設計軟體，以加速下一代GPU的研發進程。
英偉達與電子設計自動化（EDA）軟體領域的兩大巨頭——Cadence Systems和Synopsys——展開合作。這兩家公司正對各自平台進行優化，使其能夠在英偉達Vera CPU上高效運行，從而加速晶片設計工作負載。
英偉達表示，Cadence的形式驗證平台Jasper以及Synopsys的邏輯仿真工具VCS（用於晶片製造前的設計驗證），在Vera CPU上運行時性能均提升了1.5倍。
此次發布還宣布，英偉達將把PhysicsNeMo物理AI庫和一套GPU數學庫集成至英偉達智能體工具包（Nvidia Agent Toolkit）中，以推動AI智能體在晶片設計流程中發揮更大作用。英偉達在今日於加利福尼亞州長灘舉辦的2026年設計自動化大會上表示，AI智能體現在可以像調用任何第三方工具一樣，直接調用加速求解器。
加速EDA工作負載
英偉達正致力於通過加速EDA工作負載並在設計流程的各個環節提升自動化程度，來縮短晶片開發周期。英偉達解釋稱，仿真、驗證和實現是半導體設計流程中的關鍵步驟。
傳統上，這些步驟均由人工工程師完成，過程繁瑣耗時。工程師在確定新一代晶片的最終方案前，往往需要耗費數年時間進行行為驗證、問題排查以及數千次疊代優化。
英偉達多年來一直尋求加速上述流程，儘管GPU和AI已在部分領域有所助力，但EDA的許多環節仍高度依賴CPU性能。例如，邏輯仿真、形式驗證以及數字實現的部分環節，都依賴高速單核性能、高效內存系統和快速整體吞吐量。這些特性正是CPU架構的優勢所在，這意味著CPU在新晶片設計驗證和方案探索中仍發揮著不可替代的作用。
通過針對EDA工作負載對Vera CPU進行優化，英偉達表示已能夠加速晶片設計早期生命周期中兩個最密集的計算環節。Cadence Jasper是一款集成智能證明技術和機器學習算法的驗證平台，能夠識別並修復缺陷、提升開發效率；Synopsys VCS則用於在晶片製造前對複雜設計進行仿真驗證。在英偉達的早期測試中，兩款應用的性能均提升了1.5倍。
英偉達表示，將與Cadence和Synopsys合作，持續優化Vera上的其他EDA工作流程，並最終希望加速代號為"Rosa"的下一代CPU的設計進程，該CPU將基於下一代英偉達Rigel核心構建。
晶片設計自動化
英偉達正在構建一種持續正反饋循環——當代Vera CPU加速未來一代產品的研發，但這還不是全部。通過將PhysicsNeMo和CUDA-X庫集成至英偉達智能體工具包，英偉達還在晶片設計流程中進一步強化了AI智能體的參與深度。
設計更複雜的晶片，要求工程師在日益複雜的設計周期中將物理特性、仿真結果與性能分析相互關聯。這類工作非常適合由自主AI智能體來承擔——它們能以遠超人類的速度運行仿真並生成高精度數據。此次更新後，PhysicsNeMo和CUDA-X成為智能體就緒工具，可支持上述仿真任務。PhysicsNeMo賦予智能體訓練和部署AI模型所需的物理能力，而CUDA-X庫則將加速求解器和量子化學能力引入智能體工程工作流。
此外，英偉達還宣布更新CUDA-X庫，首次在GPU上支持"疊代稀疏求解器"。這是支撐物理仿真的稀疏線性代數運算，應用範圍涵蓋流體動力學、結構應力分析到電磁學等多個領域。本次新增的庫包括：用於疊代求解器的cuISS、用於電路和器件仿真中直接稀疏求解的cuDSS，以及用於預測材料在原子尺度行為的量子化學仿真工具cuEST。
英偉達表示，其合作夥伴已藉助新庫取得了令人振奮的成果。例如，測試與仿真軟體公司是德科技（Keysight Technologies）表示，藉助新版cuDSS庫，電磁仿真速度提升了最高10倍；EDA軟體公司Silvaco Group則在由32塊GPU組成的集群上，用不到4小時完成了一項包含32億網格節點的光子邊緣耦合器仿真。英偉達表示，這是任何基於CPU的仿真都無法實現的性能水平。
英偉達還介紹了Cadence的AuraStack AI超級智能體——這款專為印刷電路板及先進封裝工作負載設計的自動化工具，現已在Millenium M2000超算上基於cuDSS運行。Cadence表示，這一改變使設計驗證工作流效率提升了15倍，這一數字尤為令人鼓舞，因為晶片設計行業每年在驗證工作負載上消耗的算力高達數十億計算小時。
上述所有軟體均對晶片設計師免費開放。PhysicsNeMo採用Apache 2.0許可證，新版CUDA-X庫則作為免費的即插即用替代方案，取代工程師過去需要自行編寫的手工代碼。對英偉達而言，這一決策具有充分的商業邏輯，因為PhysicsNeMo和CUDA-X只能運行在其自家硬體上。
"工程領域已到達一個拐點。AI現在可以與物理、仿真和設計工具協同工作，"英偉達計算工程部門副總裁兼總經理表示，"藉助英偉達智能體工具包，開發者可以構建能夠運用物理知識進行推理、運行仿真並生成高精度數據的AI智能工程師，使其成為晶片和系統設計領域創新的全新引擎。"
Q&A
Q1：英偉達Vera CPU在晶片設計中具體帶來了哪些性能提升？
A：英偉達Vera CPU經過針對EDA工作負載的專項優化後，使Cadence Jasper形式驗證平台和Synopsys VCS邏輯仿真工具的運行性能均提升了1.5倍。這兩款工具是晶片設計早期階段最為計算密集的應用之一，性能提升有望顯著縮短晶片設計驗證周期，加速新一代晶片的研發進程。
Q2：英偉達智能體工具包（Nvidia Agent Toolkit）新增了哪些能力？
A：英偉達此次將PhysicsNeMo物理AI庫和CUDA-X數學加速庫集成至智能體工具包中。PhysicsNeMo賦予AI智能體訓練和部署物理AI模型的能力，CUDA-X則引入了加速求解器和量子化學仿真功能。新增庫包括cuISS、cuDSS和cuEST，分別用於疊代求解、電路仿真和量子化學計算，AI智能體可像調用第三方工具一樣直接調用這些求解器。
Q3：Cadence AuraStack AI超級智能體使用cuDSS後效果如何？
A：Cadence的AuraStack AI超級智能體在英偉達Millenium M2000超算上基於cuDSS運行後，設計驗證工作流效率提升了15倍。這一提升意義重大，因為晶片設計行業每年在驗證工作負載上消耗的算力高達數十億計算小時，大幅提升驗證效率將有效降低整個行業的研發成本與時間。
