鉅亨網記者魏志豪 台北
輝達 (NVDA-US) 今 (27) 日宣布擴充工程專用的 NVIDIA Agent Toolkit，新增 NVIDIA PhysicsNeMo 與 CUDA-X 函式庫，作為代理就緒的工具與技能，革新全球產品設計與開發的方式。
輝達打造下一代晶片與系統，需要團隊在日益複雜的設計週期中，將物理、模擬與效能分析相互串聯。新一代自主式人工智慧 (AI) 工程師正逐漸崛起，協助處理這些複雜工作。這類 AI 工程師能使用專業工具、執行模擬並產生高擬真資料，協助晶片設計、驗證、封裝與系統開發擴大規模。
輝達將 PhysicsNeMo 重新架構為一系列適合代理使用的函式庫，並新增及更新多項 CUDA-X 函式庫，兩者均已納入 NVIDIA Agent Toolkit，以支援複雜的工程工作。PhysicsNeMo 提供用於訓練與部署模型的 AI 物理技能，CUDA-X 函式庫則將加速求解器與量子化學功能導入代理型工程工作流程。
輝達運算工程事業部副總裁暨總經理 Timothy Costa 表示，工程領域已來到關鍵轉捩點。AI 如今能運用物理、模擬與設計工具。透過 NVIDIA Agent Toolkit，開發者可以打造代理型 AI 工程師，運用物理原理進行推理、執行複雜模擬並產生高擬真資料，成為推動晶片與系統設計創新的全新引擎。
輝達 Agent Toolkit 協助開發者打造專用的工程 AI 助理，並將其連接至特定領域的工具、模型與資料。隨著 NVIDIA PhysicsNeMo 與 CUDA-X 函式庫的加入，這些代理現在可運用 AI 物理技能、加速求解器與量子化學功能，應用於晶片、系統與工業工程等領域。
輝達此次推出的主要功能包括、AI 物理技能、迭代式稀疏求解器 (iterative sparse solvers)、直接式稀疏求解器 (direct sparse solvers)、量子化學等。
輝達憑藉 NVIDIA Research 推出的硬體設計代理 ACE-RTL，NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在涵蓋各類 RTL 編碼任務的綜合性 Verilog Design Problems 基準測試中，領先其他開源模型。
這項成果展現了 Nemotron 3 Ultra 如何提供業界領先的準確度與效率，且無論是部署於本地裝置或企業內部環境，皆能針對專有資料進行後訓練，讓企業在打造晶片設計 AI 代理時，得以擁有更高的控制能力、客製化彈性與資料隱私保障。
開發者可透過 Cadence 的測試框架、新思科技針對設計驗證及類比與混合訊號工作流程打造的全自主長時間運作代理、西門子的 Questa One 智慧驗證代理型工具套件，以及 Hugging Face，開始使用 Nemotron 3 Ultra。
工業工程領導者已開始運用全新及擴充後的 NVIDIA Agent Toolkit 元件，開發自主式 AI 工程師。
Cadence 正將 NVIDIA Nemotron、加速運算與 CUDA-X 函式庫，與近期推出的 Cadence AuraStack AI Super Agent 與 Cadence Millennium M2000 平台結合，以自主推進從探索到簽核的先進封裝與印刷電路板 (PCB) 設計，實現最高達 20 倍的多物理模擬速度提升。這些技術將加入 Cadence 完整的晶片設計超級代理產品組合，共同涵蓋從架構到製造簽核的端到端晶片設計工作流程。
此外，雙方的合作也從代理型設計延伸至底層運算平台。Cadence 的電子設計自動化與系統設計自動化工具產品組合，包括形式驗證平台 Cadence Jasper，皆正針對 NVIDIA Vera CPU 進行最佳化，協助工程團隊更快速地驗證先進晶片設計。
新思科技正將 NVIDIA Agent Toolkit、NVIDIA NIM 微服務、Nemotron 開源模型、NVIDIA NeMo Gym 函式庫與 NVIDIA NemoClaw 藍圖，搭配 Synopsys AgentEngineer，在晶片與系統設計領域建構安全且加速的代理型工作流程。運用 Ansys Icepak，新思科技的代理型工作流程可自主執行模擬設定，以及複雜 GPU 散熱設計最佳化所需的預處理與後處理作業。新思科技也正開發 NVIDIA cuISS 使用案例，以加速模擬工作負載。
雙方的合作範圍亦從代理型工作流程延伸至底層運算平台。新思科技的 VCS 是一套高效能功能驗證解決方案，用於在晶片製造前模擬及驗證複雜的晶片設計，目前正針對 NVIDIA Vera CPU 進行最佳化，以協助提升驗證的資料輸送量。
西門子正將 NVIDIA NeMo Gym、Nemotron 開源模型與 CUDA-X 函式庫，搭配 Siemens Fuse EDA AI Agent，協調橫跨半導體、3D-IC、PCB 與系統設計的多工具及多代理工作流程，涵蓋從概念發想到簽核的各個階段。在 Siemens Solido Characterization Suite 中，這些代理型 AI 工作流程讓元件庫特性分析速度提升超過 10 倍，同時將詞元成本降低超過 10 倍。
三星正運用 NVIDIA cuLitho 與 CUDA-X 函式庫，讓運算微影效能提升最高 20 倍，並採用 NVIDIA PhysicsNeMo 執行晶片尺度的熱應力分析，在最多包含 100 億個網格單元的計算域中，達到數值求解器等級的準確度。
ChipAgents 正運用 NVIDIA Agent Toolkit，打造晶片設計與驗證專用的 AI 代理。該團隊正針對複雜的端到端半導體設計與驗證工作流程微調 NVIDIA Nemotron 模型，涵蓋除錯、形式驗證、覆蓋率分析等工作。
Silvaco 正運用 NVIDIA 加速運算，擴大 Silvaco Victory Device 中擴展高準確度的 3D 光學模擬能力。透過 32 顆以 NVIDIA NVLink 技術互連的 NVIDIA GPU，該平台在不到四小時內完成包含 32 億個網格節點的光子邊緣耦合器模擬，這項工作負載已超出 CPU 模擬的實際處理極限。
是德科技正運用 NVIDIA cuDSS 將電磁模擬速度提升最高 10 倍，三星、新思科技與台積公司則正將 NVIDIA cuEST 整合至各自的 GPU 加速管道，使關鍵量子化學工作負載的執行速度提升最高 50 倍。
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