Siemens и Nvidia запускают само-верифицирующий агентный ИИ для проектирования чипов и плат

Крупнейшие игроки в сфере промышленной автоматизации и вычислительных технологий объединили усилия, чтобы изменить подход к созданию электроники. Siemens и Nvidia представили совместную разработку — само-верифицирующий агентный ИИ для проектирования чипов и печатных плат. Это первый в отрасли инструмент, который не только генерирует проектные решения, но и самостоятельно проверяет их корректность, что позволяет значительно снизить риск ошибок и ускорить вывод продуктов на рынок.

Siemens и Nvidia запускают само-верифицирующий агентный ИИ для проектирования электроники

Новая система, получившая название Self-Verifying Agentic AI Workflows, интегрирована в Siemens Xcelerator — открытую цифровую платформу для промышленности. Она использует Nvidia AI Enterprise, включая NIM Agent Blueprints и Nvidia NIM microservices, для развёртывания агентных моделей, которые анализируют и проверяют проекты чипов и печатных плат. Siemens подчёркивает, что технология способна выявлять несоответствия и потенциальные ошибки на ранних стадиях проектирования, что критично для сложных полупроводниковых устройств. Решение уже доступно для ограниченного круга партнёров, а полный коммерческий запуск ожидается в первой половине 2025 года.

Предыстория и контекст

Siemens и Nvidia сотрудничают в области промышленной автоматизации и цифровых двойников с 2022 года, когда объявили о партнёрстве для создания «метавселенной промышленности». Новый проект — логическое продолжение этой работы, но с фокусом на электронную автоматизацию проектирования (EDA). Рынок EDA переживает бум благодаря росту сложности чипов и спросу на специализированные процессоры для ИИ. Традиционные инструменты автоматизации часто не справляются с верификацией из-за экспоненциального роста числа проверяемых комбинаций. Агентный ИИ предлагает новый подход: модели не просто следуют правилам, а рассуждают о корректности схем, используя глубокое обучение и симуляцию.

Как работает само-верифицирующий агентный ИИ?

Система использует несколько специализированных агентов ИИ, каждый из которых отвечает за определённый аспект проверки: целостность сигналов, соответствие спецификациям, тепловые характеристики и т.д. Агенты обмениваются данными через платформу Nvidia AI, а результаты верификации агрегируются в едином интерфейсе Siemens Xcelerator. Ключевая инновация — способность агентов генерировать тестовые сценарии и выполнять верификацию без участия человека. Например, агент может проверить, не нарушает ли разводка трасс правила проектирования (DRC) и одновременно смоделировать электрические характеристики. Siemens утверждает, что это сокращает время верификации до 50% по сравнению с ручными методами.

Какие задачи решает агентный ИИ в проектировании чипов?

Главная проблема, с которой сталкиваются инженеры при разработке современных чипов, — это экспоненциальный рост числа проверяемых комбинаций. Традиционные методы верификации, такие как симуляция и формальная проверка, требуют огромных вычислительных ресурсов и времени. Агентный ИИ решает эту задачу, автоматизируя процесс генерации тестовых сценариев и анализа результатов. Кроме того, система способна выявлять неочевидные ошибки, которые могли бы ускользнуть от человека. Например, она может обнаружить потенциальные проблемы с синхронизацией сигналов или тепловыми режимами на ранних этапах, когда исправление ещё не требует полного перепроектирования.

Технические подробности и сравнение с конкурентами

В основе решения лежат большие языковые модели (LLM) и графовые нейронные сети (GNN), адаптированные для анализа топологии схем. Siemens использует собственные датасеты по верификации, накопленные за десятилетия, для тонкой настройки моделей Nvidia. В отличие от решений конкурентов, таких как Cadence или Synopsys, которые предлагают ИИ-ассистенты для отдельных этапов (например, оптимизация размещения), Siemens делает ставку на сквозной агентный подход. Cadence Cerebrus и Synopsys DSO.ai в основном фокусируются на оптимизации физического синтеза, тогда как новая система Siemens охватывает и логическую верификацию, и проверку правил проектирования. Кроме того, интеграция с Nvidia позволяет использовать аппаратное ускорение на GPU, что особенно важно для симуляции больших аналоговых схем.

Кого затронет и как

Новая технология в первую очередь повлияет на разработчиков чипов и печатных плат в компаниях-производителях полупроводников, таких как Intel, AMD и TSMC, а также на разработчиков встраиваемых систем в автомобильной и аэрокосмической промышленности. Для инженеров это означает сокращение рутинной работы по верификации и возможность сосредоточиться на творческих задачах. Для бизнеса — ускорение цикла разработки и снижение затрат на перепроектирование из-за ошибок. В России и СНГ, где активно развивается производство электроники (например, «Микрон» и «Ангстрем»), внедрение таких инструментов может стать критическим для конкурентоспособности, хотя доступ к технологиям Nvidia может быть ограничен санкциями.

Что будет дальше

Siemens планирует расширить возможности агентного ИИ, добавив поддержку верификации на уровне системы (SystemVerilog), а также интеграцию с облачными платформами. Полный коммерческий запуск ожидается в 2025 году, после пилотных проектов с ключевыми заказчиками. Аналитики Gartner прогнозируют, что к 2027 году 40% инструментов EDA будут включать агентный ИИ. В долгосрочной перспективе Siemens и Nvidia могут вывести решение на рынок автоматизации проектирования аналоговых и радиочастотных схем, где верификация особенно сложна.

Итог

Запуск само-верифицирующего агентного ИИ от Siemens и Nvidia знаменует новый этап в автоматизации проектирования электроники. Технология не только ускоряет верификацию, но и повышает качество проектов, снижая вероятность дорогостоящих ошибок. Для инженеров и компаний, работающих в области EDA, это означает переход к более интеллектуальным инструментам, способным самостоятельно обеспечивать корректность схем. Следите за развитием — в ближайшие годы агентный ИИ может стать стандартом в проектировании чипов.