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本周在圣克拉拉舉行的Cadence年度用戶大會(huì)上，英偉達(dá)CEO黃仁勛與Cadence CEO Anirudh Devgan一同登臺(tái)，為與會(huì)者致開(kāi)幕詞，現(xiàn)場(chǎng)氣氛熱烈。在正式開(kāi)始爐邊談話前，兩人短暫地在一臺(tái)計(jì)算機(jī)架上簽名，這一幕近乎儀式般的舉動(dòng)，體現(xiàn)了兩家公司深厚的合作關(guān)系。

這種關(guān)系起源于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)，Cadence 的 EDA 工具一直支持 Nvidia 的芯片開(kāi)發(fā)，并穩(wěn)步擴(kuò)展到仿真、系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及現(xiàn)在的 AI 驅(qū)動(dòng)的工作流程等領(lǐng)域。

在討論中，黃指出，過(guò)去兩年人工智能的發(fā)展歷程是從生成模型向能夠推理和行動(dòng)的系統(tǒng)演進(jìn)，這種轉(zhuǎn)變正在重新定義工程工作的完成方式。

黃說(shuō)：“我們現(xiàn)在已經(jīng)到了智能體能夠預(yù)見(jiàn)未來(lái)、推理并執(zhí)行計(jì)劃的階段。人工智能從無(wú)所不知、能夠輸出各種知識(shí)和信息，發(fā)展到現(xiàn)在能夠使用工具?！?/p>

黃仁勛表示，英偉達(dá)內(nèi)部智能體的使用量激增，這些系統(tǒng)能夠推理問(wèn)題，然后依靠現(xiàn)有工具完成工作。他指出，芯片設(shè)計(jì)就是一個(gè)典型的例子，隨著智能體在驗(yàn)證、模擬電路設(shè)計(jì)和后端工作流程中扮演越來(lái)越重要的角色，對(duì)Cadence的EDA工具的需求可能會(huì)大幅增長(zhǎng)。

黃仁勛的評(píng)論駁斥了人工智能可以取代傳統(tǒng)工程軟件的說(shuō)法。在芯片設(shè)計(jì)等領(lǐng)域，黃仁勛闡述了底層算法如何經(jīng)過(guò)嚴(yán)格驗(yàn)證并深度嵌入生產(chǎn)工作流程。這些系統(tǒng)并非旨在取代現(xiàn)有工具，而是旨在調(diào)用這些工具，從而確保輸出結(jié)果的可驗(yàn)證性，并與既定的設(shè)計(jì)流程保持一致。

黃還討論了公司歷史上如何受到可用 ASIC 設(shè)計(jì)師數(shù)量的限制，并指出代理系統(tǒng)可以通過(guò)允許工程師同時(shí)協(xié)調(diào)多個(gè)專業(yè)代理來(lái)擴(kuò)展這種能力。

此次合作公告進(jìn)一步強(qiáng)化了雙方此前的討論， Cadence 概述了與英偉達(dá)的擴(kuò)展合作，合作內(nèi)容將涵蓋智能體人工智能、基于物理的仿真以及用于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)、物理人工智能系統(tǒng)和人工智能工廠的數(shù)字孿生技術(shù)。Cadence 表示，此次合作將結(jié)合其設(shè)計(jì)軟件和仿真產(chǎn)品組合與英偉達(dá)的加速計(jì)算、CUDA-X、Omniverse 和人工智能物理技術(shù)。

黃將物理人工智能描述為兩家公司的下一個(gè)前沿領(lǐng)域，并認(rèn)為該行業(yè)現(xiàn)在正在進(jìn)入超越語(yǔ)言模型的新階段。

“正如我們經(jīng)歷了 ChatGPT 的出現(xiàn)，即語(yǔ)言生成式人工智能的時(shí)代，我們現(xiàn)在也迎來(lái)了機(jī)器人生成式人工智能的時(shí)代。它被稱為 VLA：視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型，其基本原理是感知輸入，動(dòng)作輸出，”他說(shuō)道。

黃教授表示，感知、推理和行動(dòng)的結(jié)合使機(jī)器能夠像人類一樣，將陌生場(chǎng)景分解成更簡(jiǎn)單的步驟來(lái)處理。他指出，結(jié)合機(jī)器人硬件的快速發(fā)展，這種方法正在催生出更多通用系統(tǒng)，使其能夠在各種物理環(huán)境中運(yùn)行。

這種思路延續(xù)到了 Devgan 隨后的主題演講中，他在演講中重點(diǎn)介紹了 Cadence 如何為其平臺(tái)做好準(zhǔn)備，迎接人工智能驅(qū)動(dòng)工程的下一個(gè)階段。

Cadence 的發(fā)展路線圖：AgentStack 及芯片設(shè)計(jì)以外的擴(kuò)展

Devgan 在深入探討 Cadence 的最新產(chǎn)品路線圖時(shí)提到，他仍然認(rèn)為 EDA 和 IP 是公司的核心業(yè)務(wù)，但現(xiàn)在他以更廣泛的視角看待這項(xiàng)業(yè)務(wù)，從芯片設(shè)計(jì)擴(kuò)展到全棧工程平臺(tái)和自動(dòng)化。

路線圖的重要組成部分是 AgentStack，這是 Cadence 推出的一個(gè)編排環(huán)境，旨在連接其新興的“超級(jí)代理”在整個(gè)設(shè)計(jì)流程中的作用。 今年早些時(shí)候推出的ChipStack 用于 RTL 設(shè)計(jì)和驗(yàn)證，標(biāo)志著 Cadence 向代理驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)工作流程邁出了第一步。

AgentStack 在 ChipStack 的基礎(chǔ)上，將其“心智模型”和多智能體方法從 RTL 和驗(yàn)證階段擴(kuò)展到設(shè)計(jì)流程的后期階段，包括物理和模擬設(shè)計(jì)。它旨在協(xié)調(diào)多個(gè)智能體之間的長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行任務(wù)，并直接連接到運(yùn)行在 Nvidia 基礎(chǔ)設(shè)施上的 Cadence 底層 EDA 平臺(tái)。

在主題演講中，德夫根表示，公司正在將這種方法擴(kuò)展到模擬電路設(shè)計(jì)和后端實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域，每個(gè)超級(jí)代理都能調(diào)用與現(xiàn)有 Cadence 工具關(guān)聯(lián)的更專業(yè)的子代理。德夫根并沒(méi)有將這些系統(tǒng)視為獨(dú)立的 AI 助手，而是將其描述為構(gòu)建在 Cadence 底層引擎之上的全新自動(dòng)化層。在隨后的問(wèn)答環(huán)節(jié)中，他指出 Cadence 的優(yōu)勢(shì)在于其針對(duì)芯片設(shè)計(jì)的領(lǐng)域特定“心智模型”，以及對(duì)工具 API 和軟件內(nèi)部機(jī)制的更深入訪問(wèn)，這使得公司能夠比通用模型提供商或客戶構(gòu)建的代理更精細(xì)地協(xié)調(diào)工作流程。

德夫根由此描述了他所看到的AI應(yīng)用的三個(gè)階段：基礎(chǔ)設(shè)施AI、物理AI和科學(xué)AI。他表示，雖然第一階段仍在擴(kuò)展，但下一階段將聚焦于與物理世界交互的系統(tǒng)，包括機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車。德夫根指出，科學(xué)AI，包括藥物研發(fā)和材料研究等領(lǐng)域，已經(jīng)啟動(dòng)，但仍處于發(fā)展初期。這種AI應(yīng)用的發(fā)展進(jìn)程正在積極影響著Cadence的路線圖，推動(dòng)其在仿真、數(shù)字孿生以及旨在建模和優(yōu)化從AI數(shù)據(jù)中心到現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)等各種工具方面的投資。總而言之，Cadence的主要戰(zhàn)略是將其在工程軟件方面的核心優(yōu)勢(shì)應(yīng)用于更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

Cadence 的分層式智能體人工智能方法詳解

如果說(shuō) Devgan 的主題演講描繪了路線圖，那么 Cadence 高級(jí)副總裁兼系統(tǒng)驗(yàn)證部門總經(jīng)理 Paul Cunningham 則更詳細(xì)地描繪了該公司認(rèn)為人工智能將如何改變?cè)O(shè)計(jì)流程中的工程工作。

在下午的主題演講中，坎寧安表示，機(jī)遇遠(yuǎn)不止于在現(xiàn)有軟件中添加聊天界面。為了說(shuō)明這一點(diǎn)，他描述了Cadence戰(zhàn)略中三個(gè)不同的AI層面：直接嵌入核心引擎的優(yōu)化AI、簡(jiǎn)化工程師與現(xiàn)有軟件交互方式的工具代理，以及正如德夫根所提到的，旨在執(zhí)行整個(gè)設(shè)計(jì)流程端到端任務(wù)的“超級(jí)代理”。

坎寧安將這種方法與他認(rèn)為幾十年來(lái)一直塑造著Cadence的兩個(gè)理念聯(lián)系起來(lái)：抽象和重用。他表示，過(guò)去，Cadence通過(guò)引導(dǎo)工程師們擺脫手工繪制的布局，轉(zhuǎn)向使用高級(jí)設(shè)計(jì)語(yǔ)言，從而提高了芯片設(shè)計(jì)的抽象水平。如今，借助人工智能，該公司看到了再次提升抽象水平的機(jī)會(huì)，使系統(tǒng)能夠從人類設(shè)計(jì)文檔（例如規(guī)格說(shuō)明、框圖和架構(gòu)描述）開(kāi)始項(xiàng)目，并將其轉(zhuǎn)化為可運(yùn)行的設(shè)計(jì)。

坎寧安指出，重用也因此有了新的含義。傳統(tǒng)的EDA（工程設(shè)計(jì)自動(dòng)化）通常會(huì)重用設(shè)計(jì)層級(jí)和重復(fù)結(jié)構(gòu)，而AI則創(chuàng)造了任務(wù)重用的可能性。他表示，人工智能不再需要強(qiáng)迫工程師重復(fù)相同的分析、腳本編寫(xiě)、調(diào)試和迭代流程，而是可以以更自動(dòng)化的方式捕獲和重放這些工作。

這種邏輯塑造了Cadence的分層AI戰(zhàn)略。Cunningham表示，優(yōu)化AI，例如嵌入在Cerebrus和Verisium等Cadence產(chǎn)品中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是加速物理設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的途徑之一。他將工具代理描述為另一種途徑，因?yàn)樗鼈兺ㄟ^(guò)將常見(jiàn)交互轉(zhuǎn)化為對(duì)話式和上下文感知的工作流程，使現(xiàn)有環(huán)境的使用更加便捷。他指出，超級(jí)代理代表了下一步：它們結(jié)合了LLM（邏輯邏輯模型）、領(lǐng)域特定知識(shí)圖譜和結(jié)構(gòu)化工作流程，以更高的一致性執(zhí)行更復(fù)雜的設(shè)計(jì)任務(wù)。

“我們已經(jīng)可以看到，超級(jí)智能體的復(fù)雜程度正朝著與我們一些最先進(jìn)的探索性數(shù)據(jù)分析工具一樣復(fù)雜的方向發(fā)展。超級(jí)智能體本身就是一段計(jì)算軟件，”坎寧安說(shuō)道。

坎寧安表示，復(fù)雜性源于執(zhí)行實(shí)際設(shè)計(jì)任務(wù)所需的信息量。他指出，與更簡(jiǎn)單的編碼用例不同，芯片設(shè)計(jì)涉及數(shù)百萬(wàn)個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出單個(gè)模型指令的處理能力。為了解決這個(gè)問(wèn)題，Cadence 正在構(gòu)建代理，這些代理能夠構(gòu)建設(shè)計(jì)的中間“知識(shí)圖譜”，在將任務(wù)傳遞給 AI 模型之前，捕獲設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)和意圖。

他還探討了另一個(gè)挑戰(zhàn)：一致性。他指出，由于LLM（邏輯學(xué)習(xí)模型）具有概率性，因此要生成可重復(fù)且可用于生產(chǎn)環(huán)境的結(jié)果，需要額外的控制層。Cadence的方法依賴于他所說(shuō)的“技能”和結(jié)構(gòu)化工作流程，引導(dǎo)模型逐步完成復(fù)雜任務(wù)，從而確保輸出結(jié)果的可預(yù)測(cè)性和可驗(yàn)證性。Cunningham表示，這種級(jí)別的協(xié)調(diào)正是超級(jí)智能體區(qū)別于通用人工智能工具的關(guān)鍵所在。

要點(diǎn)總結(jié)

CadenceLIVE 的總體信息是，該公司如今已遠(yuǎn)不止是一家 EDA 軟件公司，而這三位主題演講則向與會(huì)者展示了這一轉(zhuǎn)變的全貌。黃先生提醒我們，人工智能正在從單純生成信息的模型發(fā)展到能夠通過(guò)工具執(zhí)行操作的智能體系統(tǒng)。德夫根先生展示了 Cadence 如何通過(guò)將其軟件棧擴(kuò)展到更多設(shè)計(jì)流程以及物理人工智能等其他領(lǐng)域來(lái)支持這一發(fā)展?？矊幇蚕壬鷦t闡述了公司如何通過(guò)將分層智能體人工智能直接嵌入到其工具和工作流程中來(lái)實(shí)踐這一轉(zhuǎn)變。簡(jiǎn)而言之，EDA 軟件不會(huì)很快消失。恰恰相反，它正在成為構(gòu)建這些新型人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

（來(lái)源：編譯自hpcwired）

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