首页/文章/ 详情

利用NVIDIA Grace Blackwell加速AI驱动的工程设计和科学应用

2天前浏览4
融合设计专业知识与加速计算,推动科技创新、实现能效和工程生产力方面的突破性进展,引领全球生活新范式

内容提要


 Cadence 借助 NVIDIA 最新 Blackwell 系统,将求解器的速度提升高达 80 倍

 基于全新 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型,携手开发面向工程设计和科学应用的全栈代理式 AI 解决方案

 率先采用面向 AI 工厂数字孪生的 NVIDIA Omniverse Blueprint,旨在实现高效的数据中心设计和运营

中国上海,2025 年 3 月 24 日 —— 楷登电子(美国 Cadence 公司,NASDAQ:CDNS)今日宣布扩大与 NVIDIA 的多年合作,重点推动加速计算和代理式 AI 的发展。此次合作旨在解决全球关键技术挑战,推动各行业创新发展,实现实质性突破。

   

Cadence 通过集成 NVIDIA 加速计算技术,推动多个行业的科技创新。基于 NVIDIA 的最新 Blackwell 架构,Cadence® 系列工程和科学解决方案实现大规模加速,使设计人员能够攻克过去难以解决的更大、更复杂的难题。此次合作的成果如下:

 计算流体力学仿真时间缩短高达 80 倍,从几天缩短至几十分钟

 Cadence Spectre X Simulator 提速高达 10 倍

 3D-IC 设计和对于热力、应力及翘曲分析提速高达 7 倍

Cadence Fidelity CFD 平台利用 Blackwell 解决最复杂的流体力学问题

Cadence 利用 NVIDIA Blackwell 平台帮助解决计算流体力学 (CFD) 的一大挑战:在飞行包线最具挑战性的部分(起飞和降落期间)对整架飞机进行仿真。借助 Cadence Fidelity CFD 平台,Cadence 成功在 NVIDIA GB200 GPU 上运行了数十亿网格单元的仿真,用时不到 24 小时。而在此之前,该仿真过程需要依赖一个拥有数十万内核的 Top 500 CPU 集群,并耗时数天才能完成。Cadence 将继续利用 Blackwell 测试仿真的极限,帮助航空航天业减少风洞测试次数、降低成本并加快上市进程。

此外,Cadence 还与 NVIDIA 携手开发面向电子系统设计以及科学应用的全栈代理式 AI 解决方案。此次合作将引入突破性代理技术,将 Cadence JedAI 平台与 NVIDIA 的 NeMo 生成式 AI 框架和新发布的 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型相整合,提高设计生产力,例如:

 智能对话式 AI 助手,可提高用户生产力和创新能力

 基于底层设计资源和验证代理的深度验证推理

 利用设计代理,实现数字和定制电路的设计生成与优化

此外,Cadence Molecular Sciences(OpenEye)正在将 NVIDIA BioNeMo NIM 微服务与 Cadence 的云原生分子设计平台 Orion® 整合。此次合作旨在通过结合卓越的云端 AI 和 GPU 技术,加速药物研发工具的革新。Orion 具有突破性的按需和预留 GPU 访问能力,能够帮助全球科学家开展大规模复杂计算,革新治疗性药物设计。NIM 微服务扩展了 Orion 的能力,具体如下:

 用于对蛋白三维结构进行重头预测的 AI 模型

 小分子生成式 AI

 用于预测抗体特性的基础 AI 模型

Cadence 正利用 NVIDIA 的先进数字孪生技术加速 AI 基础设施的构建。能够成为首批采用面向 AI 工厂数字孪生的 NVIDIA Omniverse Blueprint 的企业之一,Cadence 深感自豪。此次合作推动了一致且准确的模型创建,从而实现数据中心数字孪生的快速发展。NVIDIA Omniverse Viewport、Cadence Allegro® X Design Platform 与 Cadence Reality™ Digital Twin Platform 的整合,使设计人员能够以全新的视角,更精确地洞察整个电子系统设计流程。下游用户可利用数据进行分析,并用于器件和 BOM 管理、制造接口、系统级质量以及机械和工业设计等领域。NVIDIA 和 Cadence 在打造高质量模型生态系统方面占据前沿地位,为设备制造商和数据中心公司开启快速、信心十足地创建数字孪生解决方案的大门。

“Cadence 正在 NVIDIA 最新的 Grace Blackwell NVL72 平台上加速 AI 驱动的 EDA 以及系统设计和分析工作负载。我们能够帮助交付符合当前需求的基础设施 AI 和代理式 AI,并重塑物理 AI 和科学 AI 的仿真基础。”Cadence 总裁兼首席执行官 Anirudh Devgan 博士表示。“凭借这些技术突破,我们能够在数小时内完成先前难以实现的大规模复杂系统仿真,其中包括一些迄今为止规模最大、最精确的整机仿真。”

“加速计算和代理式 AI 正在重新定义各行各业的创新标准。”NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋说道。“NVIDIA 和 Cadence 携手合作,不断突破技术边界,在仿真、优化和设计方面取得重大进展,助力提升效率、缩短产品上市时间,并推动科学探索迈向新高度。”


 

来源:Cadence楷登
SystemFidelity电路半导体系统仿真航空航天汽车电子芯片Cadence数字孪生工厂
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-10-26
最近编辑:2天前
Cadence楷登
签名征集中
获赞 1粉丝 106文章 630课程 0
点赞
收藏
作者推荐

Cadence 在 2024 Chiplet 峰会上树立了 UCIe 互联的最高标准

本文翻译转载于:Cadence blog作者:MBhatnagar Cadence 在 2024 Chiplet 峰会期间展示了用于芯片间互联的多个 IP。与会者与我们讨论了他们的小芯片和多芯片设计需求,并了解了 Cadence IP 如何支持他们以最佳 PPA 目标实现系统需求。Cadence UCIe™ IP 硅演示因其广泛的测试而引起轰动。 Cadence 在峰会期间推出了首款采用有机封装的 UCIe IP 芯片。这是业界首创,证明了在整个互连距离(短距离、中距离和长距离通道)上成功启动和数据传输,并以 16GT/s 的速度运行,且具有极宽的数据眼图。根据标准要求,所有互连距离都必须满足严格的 UCIe 要求。Cadence 是唯一一家在峰会上成功展示 5mm、15mm 和 25mm 长距离 UCIe 操作的 IP 提供商,以其全面的测量和报告树立了最高标准。首次流片即成功的芯片具有不同距离的芯片间连接功能,使 Cadence 的设计人员能够收集有价值的信息,并向这些解决方案的最终用户展示我们的 IP 质量。该设计证明了我们对广泛测试和分析的承诺,而所有三个通道链路的开放数据眼图证明了 Cadence 拥有设计满足并超越规范的高性能 IP 的能力。测试芯片由七个小芯片组成,每片小芯片拥有两个 UCIe PHY 模块。 其中 6 个小芯片分为三对,互连距离分别为 5mm、15mm 和 25mm。25mm 布线也有转弯,需要仔细的封装设计,以最大限度地减少反射和不连续性,并允许测量这些影响。第七个独立小芯片通过封装引脚进行访问,高速传输数据和时钟被传送到示波器以实时查看眼图。此类在示波器上测量芯片间互连的方法是 Cadence 团队的另一项创新。 现场演示 我们的 UCIe IP 首次硅片成功是个激动人心的消息,但并不令人意外,因为 Cadence 设计团队已在六年多的时间里积累了丰富的专业知识,设计了三代专有的 UltraLink 芯片到芯片互连解决方案。该解决方案经历了针对各种 PDK 节点和设计风格测试芯片的多次成功考验,现已与多个客户进行大批量生产。UCIe IP 设计利用这些经验和专业知识构建,可提供卓越的性能和 PPA 指标。 我们的演示在 Chiplet 峰会上吸引了众多关键合作伙伴和客户的关注,他们纷纷前来Cadence 展台了解 UCIe 产品并与我们的专家交谈。与会者对 Cadence 在测试芯片间互连 IP 方面制定的标准表示高度赞赏。 测量显示出优异的特性。各操作频率(16GT/s、12GT/s、8GT/s 和 4GT/s)下的眼图都很清晰,并且链路训练和启动顺利进行。该启动包括完整的链路训练和自校准,无需任何手动覆盖校准循环或“调整”,展示了完全有能力的自训练 PHY。Cadence 演示界面的直观布局使访问者能够轻松理解数据并促进有意义的讨论。 硅样品显示了物理 PHY,而 FPGA 原型演示则显示了控制器和逻辑 PHY。使用 256 位并行接口,它可以构建 16 位 UCIe 接口原型,允许用户在接口两侧构建堆栈,甚至在 UCIe SerDes 和封装互连完成之前也是如此。此项联合开发能帮助客户缩短上市时间,并允许用户在设计周期的早期优化其系统以与 UCIe IP 一起使用。在演示中,原型经历了重置、链路训练状态机(LTSM),之后是任务模式流量,并可选择注入和观察错误。 来源:Cadence楷登

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈