Nvidia apuesta por el diseño de chips aceleradores de CPU de desarrollo propio, y la industria EDA llega a un punto de inflexión con la IA
Nvidia indicó que sus ingenieros están utilizando software de diseño de chips desarrollado internamente para diseñar la próxima generación de unidades de procesamiento gráfico.
La compañía está colaborando con dos grandes proveedores de software de automatización de diseño electrónico (EDA), Cadence Systems Inc. y Synopsys Inc., quienes actualmente están optimizando sus plataformas para que puedan ejecutarse en el procesador central Nvidia Vera, acelerando así las cargas de trabajo de diseño de chips.
El fabricante de chips afirmó que la plataforma de verificación formal de Cadence, Jasper, y Synopsys VCS (una herramienta de simulación lógica utilizada para verificar el diseño de chips antes de su manufactura) experimentaron una mejora del rendimiento de 1,5 veces al ejecutarse en el procesador central Vera.
Nvidia anunció que integrará su biblioteca de IA física PhysicsNeMo y una serie de bibliotecas matemáticas de GPU en el Nvidia Agent Toolkit, con la intención de potenciar el papel de los agentes autónomos de inteligencia artificial en el proceso de manufactura de chips. En la Conferencia de Automatización de Diseño 2026 celebrada hoy en Long Beach, California, Nvidia declaró que los agentes de IA ahora pueden llamar a solucionadores acelerados como lo hacen con otras herramientas de terceros.
Acelerando cargas de trabajo EDA
Nvidia intenta acelerar las cargas de trabajo EDA y aumentar el nivel de automatización en todos los aspectos del proceso de diseño para avanzar en el desarrollo de chips. Según explicó el fabricante, la simulación, verificación e implementación son pasos cruciales en el proceso de diseño de semiconductores.
Tradicionalmente, estos pasos son realizados por ingenieros y el proceso resulta sumamente laborioso. Los ingenieros dedican años verificando el desempeño de los dispositivos, detectando problemas y mejorando el diseño mediante miles de iteraciones hasta concretar la versión final de la nueva generación de semiconductores, un fenómeno bastante común.
Durante años, Nvidia ha analizado cómo acelerar estos procesos. Si bien las GPU y la inteligencia artificial ayudan en ciertos campos, muchos aspectos del EDA siguen dependiendo altamente del desempeño del CPU. Por ejemplo, la simulación lógica, la verificación formal y parte de la implementación digital requieren núcleos individuales veloces, sistemas de memoria eficientes y un gran rendimiento general. Estas características se ofrecen mejor a través de la arquitectura de CPU, lo que significa que continúan siendo indispensables en la verificación de nuevos diseños y la exploración de alternativas.
Al optimizar el CPU Vera para cargas de trabajo EDA, Nvidia sostuvo que han demostrado que es posible acelerar dos fases computacionalmente intensivas del ciclo de vida del diseño de chips. Cadence Jasper es una plataforma de verificación que emplea técnicas de verificación inteligente y algoritmos de aprendizaje automático para identificar y ajustar errores; mientras que Synopsys VCS se utiliza para simular y verificar diseños complejos de chips antes de su fabricación. En pruebas tempranas de Nvidia, aseguraron poder aumentar el rendimiento de estas aplicaciones en un 1,5 veces.
La compañía también reveló que seguirá colaborando con Cadence y Synopsys para optimizar más flujos de trabajo EDA en la plataforma Vera, con la meta de acelerar el diseño de su producto futuro (con nombre clave Rosa CPU), que empleará los núcleos Nvidia Rigel de próxima generación.
Automatización en el diseño de chips
Nvidia está construyendo un ciclo de retroalimentación continua, donde su CPU Vera de generación actual impulsa el desarrollo de futuras generaciones. Al sumar PhysicsNeMo y bibliotecas CUDA-X al Nvidia Agent Toolkit, Nvidia fortalece el rol de sus agentes en el proceso de diseño de chips.
Para crear chips más sofisticados, los ingenieros deben integrar física, simulaciones y análisis de desempeño en ciclos de diseño cada vez más complejos. Con las novedades de hoy, PhysicsNeMo y CUDA-X ya están disponibles como herramientas para los agentes. PhysicsNeMo proporciona habilidades físicas para entrenar y desplegar modelos de IA, mientras que las bibliotecas CUDA-X agregan solucionadores acelerados y funciones de química cuántica al flujo de trabajo de ingeniería de agentes.
Además, Nvidia comunicó que actualizará las bibliotecas CUDA-X, por primera vez ofreciendo soporte en sus GPU para "solucionadores iterativos dispersos". Las nuevas bibliotecas lanzadas hoy incluyen: - cuISS: para solucionadores iterativos - cuDSS: un solucionador disperso directo usado en simulaciones de circuitos y dispositivos - cuEST: simulación de química cuántica para predecir el comportamiento de materiales a escala atómica
Nvidia indicó que sus socios han alcanzado resultados prometedores: - Keysight Technologies Inc. mejoró la velocidad de simulación electromagnética hasta 10 veces tras incorporar la nueva biblioteca cuDSS; - Silvaco Group Inc. simuló un acoplador fotónico de borde con 3,2 mil millones de nodos de malla en un clúster de 32 GPU en menos de 4 horas.
El fabricante también mencionó que el superagente AuraStack AI de Cadence ya funciona sobre cuDSS en su superordenador Millenium M2000. Cadence señaló que su flujo de trabajo de verificación de diseño se incrementó 15 veces; dado que las cargas de verificación en la industria del diseño de chips consumen miles de millones de horas computacionales cada año, este dato resulta especialmente alentador.
Todo este software se brinda gratuitamente a los diseñadores de chips. PhysicsNeMo está bajo licencia Apache 2.0, y las nuevas bibliotecas CUDA-X también son gratuitas, reemplazando directamente el código manual que los ingenieros normalmente deben escribir. Es importante destacar que PhysicsNeMo y CUDA-X solo pueden ejecutarse en chips de Nvidia.
"La tecnología ingenieril ha alcanzado un punto de inflexión. Ahora la inteligencia artificial puede colaborar con herramientas de física, simulación y diseño. Con el Nvidia Agent Toolkit, los desarrolladores pueden crear agentes ingenieros capaces de razonar sobre principios físicos, ejecutar simulaciones y generar datos de alta fidelidad, convirtiéndose en motores innovadores en el diseño de chips y sistemas." – Vicepresidente y gerente general de ingeniería computacional de Nvidia
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