Cadence 与 NVIDIA 扩大合作，重塑 AI 与加速计算时代的工程设计格局
此次合作升级整合了代理式 AI、物理仿真及数字孪生，旨在全面加速工程设计进程，为半导体、物理 AI 系统与 AI 工厂带来新一轮生产力提升
通过将 Cadence 在代理式 AI 驱动设计、电子设计自动化（EDA）和系统设计与分析（SDA）领域的领先优势，与 NVIDIA 面向工业数字孪生解决方案的 CUDA-X、物理 AI 及 Omniverse 库强强联合，双方正以真正智能体的速度，在三大关键设计领域重新定义工程设计生产力，加速创新落地。
Cadence 与 NVIDIA 正在利用 NVIDIA CUDA-X、物理 AI、Omniverse 库，以及基于 NVIDIA AI 基础架构打造的 Cadence® Millennium™ M2000 超级计算机，为 Cadence 的 EDA 和 SDA 解决方案提供加速支持。作为此次深化合作的一部分，Cadence 将对其广泛的基于原理的求解器进行加速，并借助 AI 物理模型，将工程设计工作流的速度提升高达 100 倍。
Cadence EDA 与 SDA 客户及合作伙伴，包括 Ascendence、美国 Argonne 国家实验室、本田研发、三星及 SK 海力士在内，均已在使用经 NVIDIA 加速的 Cadence 解决方案，以更快的速度将高性能产品推向市场。
Cadence 近期推出了 ChipStack™ AI Super Agent，该技术将代理式 AI 与基于原理的 EDA 工具相结合，旨在重塑半导体 RTL 设计与验证流程。在超过 10 家领先客户的早期部署中，该工具在设计与验证任务方面展现出高达 10 倍的生产力提升。
在此基础之上，Cadence 于近日发布了 AgentStack™，一个旨在统筹半导体与系统设计所有环节的“主代理（Head Agent）”。AgentStack 将 ChipStack AI Super Agent 的心智模型（Mental Model）与超级代理架构从 RTL 和验证领域，扩展至物理设计、定制/模拟设计及迁移，乃至系统级设计工作流。AgentStack 将 Cadence 智能体与 Cadence EDA 平台相连接，利用 NVIDIA Nemotron 并运行于 NVIDIA 加速计算基础设施之上，用于编排长时间运行的多智能体工作流。
NVIDIA 作为 Cadence 的早期合作伙伴，正在其半导体与系统设计流程中采用 AgentStack 流程，并提供真实应用反馈，这将帮助 Cadence 强化和扩展 AgentStack 功能，以便在更广泛的行业范围内部署。这一演进将标志着从传统的脚本/GUI 驱动流程，向能够对设计层次、关系及协议进行推理的智能体驱动流程的重大转变，从而将迭代周期从数天大幅压缩至数小时。
除半导体设计之外，Cadence 与 NVIDIA 正将合作扩展至面向物理 AI 的嵌入式代理式 AI，通过结合 Cadence Physical AI Stack 与 NVIDIA 机器人仿真库及加速计算，帮助缩小机器人与自主机器在“仿真到现实”之间的关键差距。通过将 Cadence 的高保真多物理场仿真及 AI 工作流，与 NVIDIA Isaac 开源仿真库和 Cos mos 开放世界模型相集成并加速，客户将获得一个端到端、由智能体编排的工作流，该工作流连接了世界模型训练、精确物理仿真、大规模场景测试及持续的真实世界反馈。
在整体架构层面，该联合技术栈可在从训练编排、物理代理模型训练、策略优化，到验证与部署反馈的整个生命周期内，实现对 AI 代理的协同调度。这一工作流覆盖了多个环节：在 NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab 中进行虚拟训练，通过 Cadence 精细物理模型进行评估，以及在 VTD（虚拟试驾）和 VTDx（其扩展的高保真复杂真实场景仿真环境）中进行任务级场景仿真。
最终这些成果将被部署到 NVIDIA Jetson 机器人平台及边缘 AI 系统上。在此环境中，实时虚拟孪生技术可实现对系统的持续监控与优化。通过在训练、验证与推理的全流程中嵌入精准的物理模型，Cadence 与 NVIDIA 联合打造的流程旨在大幅加速实验进程，同时在将物理 AI 系统部署至现实世界时，提升其安全性与可靠性。
基于 NVIDIA DSX 的 AI 工厂数字孪生还表明，MaxQ 运行模式搭配更高温度的冷却液，可使每瓦特处理的 Token 数提升约 32%。通过在高保真数字孪生中捕捉 IT 负载、冷却系统、气流与控制逻辑之间的相互影响，运维人员能够在遵守功耗与散热限制的前提下，最大程度提升 AI 工厂每瓦特处理的 Token 数。
