Cadence представила специализированные ИИ-модели Maestro для проектирования чипов
Cadence анонсировала портфель ИИ-моделей Maestro, на котором работают её супер-агенты ИИ в маршрутах проектирования полупроводников и систем. Вместе с контурами обучения с подкреплением и инструментами EDA и SDA это даёт агентную инженерную платформу: по первым результатам качество решений выше до 30%, а расход токенов до 5 раз меньше, чем у универсальной модели.
Cadence (Nasdaq: CDNS) анонсировала портфель ИИ-моделей Maestro AI Model Portfolio, на котором работают супер-агенты Cadence AI Super Agents в маршрутах проектирования полупроводников и систем. Соединив эти модели с контурами обучения с подкреплением и своими инструментами автоматизации проектирования электроники (EDA) и систем (SDA), Cadence получает глубоко интегрированную агентную инженерную платформу: она должна улучшать результаты, сокращать время выхода на рынок и непрерывно повышать производительность за счёт рекурсивного самоулучшения.
Технология Maestro даёт заказчикам безопасную платформу под управлением Cadence, которая сочетает специализированный предметный интеллект и экспертизу с контролем, выбором и гибкостью, нужными для уверенных инноваций. Портфель охватывает модели разных размеров и архитектур: дообученные предметно большие языковые модели, обученные модели принятия решений и самоулучшающиеся навыки агентов.
В сочетании с супер-агентами Cadence AI Super Agents (AuraStack, ChipStack, InnoStack и ViraStack), а также с инструментами EDA и SDA и обучением с подкреплением портфель Maestro приносит специализированный интеллект в сложные инженерные маршруты за счёт оптимального сочетания фронтирных, открытых и предметно-специализированных моделей в облаке и на месте у заказчика.
«Революция в сложных инженерных задачах требует глубокого предметного интеллекта, — сказал президент и генеральный директор Cadence Анируд Деваган. — Сочетание портфеля специализированных моделей Maestro с ведущими фронтирными и открытыми моделями позволяет нашим супер-агентам управлять инструментами EDA и SDA Cadence с исключительным мастерством и эффективностью и менять облик проектирования чипов и систем».
«Агентному проектированию чипов нужен ИИ, способный генерировать проектное содержимое, оценивать компромиссы и учиться на проверенных инженерных результатах, — сказал Тим Коста, вице-президент и генеральный менеджер направления промышленной и вычислительной инженерии NVIDIA. — Наше сотрудничество с Cadence приносит NVIDIA Nemotron, OpenShell и глубокую инженерную экспертизу в специализированные модели Maestro. Привязывая обучение с подкреплением к обратной связи от инструментов EDA и детерминированных решателей, мы учим агентов принимать лучшие проектные решения исходя из того, насколько их работа отвечает инженерным целям и ограничениям».
«Мы внедряем супер-агент InnoStack от Cadence в свою производственную среду проектирования, — сказал операционный директор Socionext Хисато Ёсида. — Сочетая агентный ИИ с передовыми инструментами EDA для физического проектирования, мы рассчитываем на рост общей производительности до 5 раз при сохранении качества проекта. Портфель Maestro мы рассматриваем как следующий шаг к ещё большей эффективности всего процесса разработки».
«Устройства со сверхнизким потреблением требуют инноваций на стыке дисциплин. Агентный ИИ открывает новые возможности по питанию, — сказала вице-президент по инженерии Silicon Labs Гарима Шарда. — Используя Cadence Verisium Debug в составе супер-агента ChipStack, наши инженерные команды ускорили поиск первопричин и сквозную отладку при предкремниевой проверке низкого потребления. Мы рассчитываем получить дополнительный эффект от специализированных моделей Maestro».
Самообучающаяся среда для инженерного ИИ. Первые результаты показывают улучшение качества результатов до 30% и до пятикратную экономию токенов по сравнению с универсальной базовой моделью. Такой прирост даёт вертикально интегрированная среда обучения, объединяющая предметные знания Cadence, подготовленные инженерные наборы данных, супер-агентов ИИ, инструменты EDA и SDA и стенды оценки. Принципиальные алгоритмы и детерминированные решатели Cadence оценивают выходные данные по инженерным целям, ограничениям и эталонной истине, создавая замкнутые и проверяемые контуры обратной связи для обучения с подкреплением и рекурсивного улучшения.
Предметный интеллект и осознанный выбор модели. Среда обучения Cadence объединяет взаимодополняющие возможности ИИ в одном рабочем процессе. Фронтирные и открытые модели дают широкие языковые, рассуждающие и мультимодальные способности; портфель Maestro даёт предметную экспертизу для сложного проектирования чипов и систем. Получив общую цель, супер-агенты Cadence интерпретируют замысел проекта, декомпозируют задачи, организуют работу портфеля Maestro вместе с другими ведущими фронтирными и открытыми моделями и управляют инструментами EDA и SDA Cadence.
Совместное решение читает спецификации, генерирует проектное содержимое, анализирует результаты, оценивает компромиссы и подсказывает решения исходя из инженерных требований, стоимости и безопасности. Портфель Maestro, включая NVIDIA Nemotron и другие модели, можно дополнительно дообучать на собственных данных, проектах и процессах заказчика, а балансируя вызовы инструментов EDA и SDA с обращениями к языковым моделям, он заметно снижает расход токенов, сохраняя эффективность выполнения.
Полная агентная среда Cadence — супер-агенты ИИ, портфель Maestro и инструменты EDA — может работать на защищённой облачной платформе Cadence, в защищённых публичных облаках или в контролируемой заказчиком локальной среде, отвечая требованиям к приватности данных, безопасности и развёртыванию. Cadence и NVIDIA также работают над безопасностью агентов, интегрируясь с эталонной архитектурой NVIDIA OpenShell.