Cadence Design Systems anunciou, nesta semana, novas parcerias focadas em IA e robótica, ampliando a colaboração com Nvidia e apresentando integrações com o Google Cloud. O anúncio ocorreu durante o evento CadenceLIVE, com ênfase em simulação de física, computação acelerada e aplicações em sistemas robóticos.
A parceria com a Nvidia combina ferramentas de simulação de multiphysics e design de sistemas com as bibliotecas CUDA-X, modelos de IA e o ambiente de simulação Omniverse. O objetivo é modelar interações térmicas e mecânicas para avaliar o comportamento de sistemas em condições reais, indo além do design de chips e incluindo infraestrutura como redes e alimentação.
Robótica também figura como foco, conectando motores de física da Cadence a modelos de IA usados para treinar robôs em ambientes simulados. A Nvidia destacou o avanço em treinamento por simulação, ressaltando a importância de dados gerados por modelos físicos. A Cadence enfatiza que dados de treino mais precisos elevam a performance dos modelos.
Integração com Google Cloud
Em outra frente, a Cadence apresentou um agente de IA para automatizar tarefas de design de chips em estágios mais avançados. O foco está na camada física, traduzindo descrições de circuitos em implementações de silício. O recurso complementa um agente anterior, voltado ao front-end de design.
A integração com Google Cloud reúne as ferramentas de design eletrônico da Cadence aos modelos Gemini, da Google, para fluxos automáticos de design e verificação. A implantação na nuvem permite executar workloads sem depender de infraestrutura interna.
A plataforma ChipStack AI Super Agent usa raciocínio baseado em modelos, coordenando tarefas em diversas etapas do design. O sistema interpreta requisitos e executa tarefas automaticamente, com ganhos de produtividade relatados em usuários iniciais de até 10 vezes.
Modelos quânticos abertos
Separadamente, a Nvidia lançou uma família de modelos abertos de IA quântica, chamados NVIDIA Ising. Os modelos visam calibração de processadores quânticos e correção de erros, prometendo até 2,5 vezes mais rapidez e tripla de precisão na decodificação de processos de erro.
A Nvidia afirma que IA é essencial para tornar a computação quântica prática, com o Ising funcionando como o plano de controle das máquinas quânticas. O movimento reforça a integração entre IA, computação quântica e hardware acelerado por GPUs.
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