Nvidia na DAC 2026: Vera CPU, 50-krotnie szybsze EDA i strategia projektowania układów na własnym krzemie

Procesor Vera CPU, ogłoszony wcześniej na GTC 2026, to samodzielny procesor zbudowany z 88 zaprojektowanych przez Nvidię rdzeni „Olympus”. Nvidia pozycjonuje go jako „CPU dla agentów”, zaprojektowany do obsługi pętli orkiestracji agentów, których GPU nie są w stanie efektywnie prowadzić .

Partnerzy EDA raportują dramatyczne wzrosty wydajności

Dzięki partnerstwom ogłoszonym i zaprezentowanym na DAC 2026, Nvidia i jej partnerzy EDA odnotowali znaczące ulepszenia wydajności w zakresie weryfikacji, symulacji i zarządzania termicznego:

• Synopsys zaprezentował w pełni autonomicznego agenta do weryfikacji projektów długoterminowych, który orkiestruje cały cykl weryfikacji chipa, zapewniając nawet 50× szybszy czas do uzyskania zwalidowanego RTL przy jednoczesnym osiągnięciu 20% dodatkowego pokrycia. Synopsys zademonstrował także swój pierwszy w pełni autonomiczny przepływ CAE do zarządzania termicznego i chłodzenia urządzeń elektronicznych .
• Cadence zademonstrował agenty AI zbudowane na technologii Nvidii, które skracają weryfikację chipów z tygodni do godzin, wykorzystując Cadence ChipStack i Nvidia OpenShell .
• Siemens ogłosił rozszerzenie partnerstwa z Nvidią w celu dostarczania samoweryfikujących się, agentowych przepływów AI dla EDA i inżynierii PCB, przechodząc od autonomicznej orkiestracji zadań do stale walidowanych rezultatów inżynieryjnych .

Analitycy branżowi zauważyli, że DAC 2026 wyróżniał się na tle poprzednich lat, ponieważ deklaracje wydajności były powiązane z rzeczywistymi przypadkami debugowania, artefaktami projektowymi i produkcyjnymi przepływami narzędzi, a nie spekulacyjnymi demonstracjami .

Rozszerzenie Agent Toolkit dla projektowania układów i systemów

Na DAC 2026 Nvidia ogłosiła znaczące rozszerzenie Nvidia Agent Toolkit, skierowane szczególnie do projektowania elektronicznego i systemowego :

• Dodano nowe biblioteki: Nowo zarchitekturyzowane biblioteki Nvidia PhysicsNeMo (wyposażające agenty AI w umiejętności symulacji fizyki) oraz zaktualizowane biblioteki Nvidia CUDA-X (przyspieszone solvery i możliwości chemii kwantowej) .
• Dodatki te umożliwiają programistom budowanie autonomicznych inżynierów AI, którzy mogą planować, optymalizować i weryfikować złożone przepływy pracy w układach scalonych i systemach .
• Liderzy branży, w tym Cadence, Siemens i Synopsys, wdrażają te możliwości w swoich narzędziach EDA .

Osobno, 20 lipca Nvidia dodała również biblioteki Omniverse do Agent Toolkit dla możliwości fizycznej AI, takich jak symulacja czujników i fizyka przyspieszana przez GPU, co ma zastosowanie w projektowaniu chipów i szerszej inżynierii .

Szersza strategia: jedzenie własnej karmy

Nadrzędnym tematem obecności Nvidii na DAC 2026 było hasło „AI Supercomputing Meets EDA” – firma wykorzystuje teraz własny krzem (Vera CPU + GPU) i własny stos oprogramowania agentów AI (Agent Toolkit, PhysicsNeMo, CUDA-X) do projektowania swoich chipów następnej generacji .

Timothy Costa, dyrektor generalny i wiceprezes Nvidii ds. inżynierii obliczeniowej, wygłosił niedzielną prelekcję SKYTalk DAC 2026 zatytułowaną „AI Supercomputing Meets EDA: Accelerating the Future of Chip and System Design”, przedstawiając strategiczną wizję .

Kluczowe elementy strategiczne obejmują:

• Nvidia wewnętrznie wykorzystuje własne produkty: uruchamia narzędzia EDA na procesorach Vera CPU i GPU Nvidii, aby zaprojektować następną generację procesorów Vera CPU i układów Rubin GPU .
• Strategia zamyka cnotliwą pętlę: własne agenty AI Nvidii przyspieszają projektowanie chipów, a te same chipy (Vera, Rubin) są zbudowane tak, aby być najlepszą platformą do uruchamiania obciążeń agentowej AI .
• Udowodniwszy najpierw wewnętrznie wzrost wydajności, Nvidia może wiarygodnie sprzedawać ten sam zintegrowany stos sprzętu i oprogramowania całej branży półprzewodników .