NVIDIA、DAC 2026で次世代チップ設計に自社Vera CPUとAIエージェントを本格活用——EDAパートナーは最大50倍の高速化

EDAパートナー各社が劇的な性能向上を報告

DAC 2026で発表・デモンストレーションされたパートナーシップを通じ、NVIDIAとそのEDAパートナーは、検証、シミュレーション、熱管理等の分野で顕著な性能向上を報告しました。

• Synopsys：完全自律型の長期稼働設計検証エージェントを発表。このエージェントはチップ検証サイクル全体をオーケストレーションし、検証済みRTL（Register Transfer Level）に達するまでの時間を最大50倍短縮し、さらにカバレッジを20%向上させました。また、Synopsysは熱管理と電子機器冷却のための、初の完全自律型CAEワークフローもデモンストレーションしました。
• Cadence：NVIDIA技術をベースに構築されたAIエージェントをデモ。Cadence ChipStackとNVIDIA OpenShellを活用し、チップ検証に要する時間を数週間から数時間に短縮しました。
• Siemens：NVIDIAとの戦略的パートナーシップを拡大し、EDAおよびPCBエンジニアリング向けの自己検証型エージェンティックAIワークフローを提供することを発表。自律的なタスクオーケストレーションから、継続的に検証されたエンジニアリング成果へと移行することを目指します。

業界関係者は、今年のDACが過去と異なる点として、性能に関する主張が単なる憶測的なデモではなく、実際のデバッグ事例や設計成果物、プロダクションツールフローに裏付けられている点を指摘しています。

Agent Toolkit拡充、チップおよびシステム設計を対象に

DAC 2026でNVIDIAは、電子設計およびシステム設計を特にターゲットとしたNVIDIA Agent Toolkitの大規模な拡張を発表しました。

• 追加された新ライブラリ：再アーキテクチャ化されたNVIDIA PhysicsNeMoライブラリ（AIエージェントに物理シミュレーションスキルを付与）と、更新されたNVIDIA CUDA-Xライブラリ（高速ソルバーと量子化学機能を追加）。
• これらの追加により、開発者は複雑なチップおよびシステムワークフローを計画、最適化、検証できる自律型AIエンジニアを構築できるようになります。
• Cadence、Siemens、Synopsysを含む業界リーダー各社が、これらの機能を自社のEDAツールに採用しています。

別途、7月20日にはNVIDIAがAgent ToolkitにOmniverseライブラリを追加し、センサーシミュレーションやGPU加速物理演算などのPhysical AI機能を実現。これらはチップ設計やより広範なエンジニアリング分野にも適用可能です。

包括的戦略：ドッグフーディング（自社製品の自社利用）

DAC 2026におけるNVIDIAのプレゼンスの根底にあったテーマは 「AI Supercomputing Meets EDA」 です。同社は現在、自社のシリコン（Vera CPU + GPU）と自社のAIエージェントソフトウェアスタック（Agent Toolkit、PhysicsNeMo、CUDA-X）を用いて、次世代チップを設計しています。

NVIDIAのComputational Engineering担当GM兼VPであるTimothy Costa氏は、DAC 2026の日曜SKYTalkで「AI Supercomputing Meets EDA: Accelerating the Future of Chip and System Design」と題した講演を行い、この戦略的ビジョンを明確にしました。

戦略の主な要素は以下の通りです。

• NVIDIAは自社製品を社内で活用：Vera CPUとNVIDIA GPU上でEDAツールを実行し、次世代のVera CPUとRubin GPUを設計しています。
• 好循環を形成：NVIDIAのAIエージェントがチップ設計を加速し、その同じチップ（Vera、Rubin）がエージェンティックAIワークロードを実行するための最良のプラットフォームとなるように設計されています。
• 社内で性能向上を実証することで、NVIDIAは同じ統合ハードウェア＋ソフトウェアスタックを半導体業界全体に信頼性を持って販売できる立場になります。

これにより、NVIDIAは「自らで使い、実績を積み、それを製品として売る」という強固な戦略サイクルを完成させています。