Questa met l’analyse de donn\u00e9es et l’IA au service de la v\u00e9rification<\/a><\/li>\n<\/ul>\nL’IA est une combinaison de plusieurs techniques telles que l’apprentissage par renforcement (RL) et l’apprentissage automatique bas\u00e9 sur des r\u00e8gles. Retrieval Augmented Generation (RAG) utilise des mod\u00e8les de transformation pour am\u00e9liorer l’interface utilisateur \u00e0 l’aide du mat\u00e9riel de formation existant.<\/p>\n
\u00ab L’IA peut augmenter la productivit\u00e9 de 50 %, en particulier \u00e0 2 nm, mais il s’agit d’une IA de qualit\u00e9 industrielle par opposition \u00e0 une IA grand public \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Sathish Balasubramian, chef de produit pour la v\u00e9rification et l’IA chez Siemens EDA.<\/p>\n
\u00ab Cela signifie la v\u00e9rifiabilit\u00e9, la facilit\u00e9 d’utilisation, la robustesse et la g\u00e9n\u00e9ralit\u00e9, et pas seulement certains cas particuliers, mais la chose la plus importante est de ne jamais faire de compromis sur la pr\u00e9cision. Chez Siemens EDA, nous pratiquons l’IA depuis 20 ans dans toutes les lignes de produits, avec la reconnaissance des formes en 2005, l’apprentissage par renforcement pour affiner les mod\u00e8les, et maintenant la genAI, qui \u00e9volue vers des agents d’IA pour automatiser certaines parties du flux de travail, puis vers l’IA agentique et l’utilisation de tout cela pour les jumeaux num\u00e9riques \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9,<\/p>\n
\u00ab\u00a0Nous nous concentrons sur la ML et la RL au niveau du back-end avec GenAI et AgenticAI au niveau du front-end dans un syst\u00e8me d’IA hybride et nous lan\u00e7ons un syst\u00e8me d’IA agentique \u00e0 travers les outils de silicium et de PCB. Nous lan\u00e7ons un syst\u00e8me d’IA agentique pour les outils de silicium et de circuits imprim\u00e9s. Cela permet une IA g\u00e9n\u00e9rative et agentique pour tous les outils Siemens Eda, avec un lac de donn\u00e9es multimodal et des API pour que les clients puissent acc\u00e9der au syst\u00e8me.<\/p>\n
La question de savoir si la base de donn\u00e9es reste s\u00e9par\u00e9e d\u00e9pend du choix du client. Ils peuvent int\u00e9grer leurs propres donn\u00e9es EDA et cr\u00e9er des flux de travail personnalis\u00e9s pour d\u00e9ployer l’IA l\u00e0 o\u00f9 elle apporte le plus de valeur ajout\u00e9e – en am\u00e9liorant l’adoption et la comp\u00e9titivit\u00e9 sans perturber les flux de travail. Cela peut se faire sur site ou dans le cloud, et un \u00ab volant de donn\u00e9es \u00bb utilisant le lac de donn\u00e9es multimodal centralis\u00e9.<\/p>\n
\u00ab Il s’agit d’une combinaison des bases de donn\u00e9es et du lac de donn\u00e9es \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. \u00ab Nous utilisons beaucoup RAG m\u00eame si les bases de donn\u00e9es sont s\u00e9par\u00e9es. La s\u00e9paration d\u00e9pend des diff\u00e9rents clients pour ouvrir la base de donn\u00e9es RTL dans le lac de donn\u00e9es. \u00bb<\/p>\n
Outre l’infrastructure interne et les mod\u00e8les tiers, le syst\u00e8me d’IA prend \u00e9galement en charge le microservice NIMS de Nvidia et les mod\u00e8les Llama Nemotron. NIM permet le d\u00e9ploiement \u00e9volutif de mod\u00e8les pr\u00eats pour l’inf\u00e9rence dans des environnements en cloud et sur site pour l’orchestration d’outils en temps r\u00e9el et les syst\u00e8mes multi-agents. Llama Nemotron ajoute un raisonnement \u00e0 contexte \u00e9lev\u00e9 et un appel d’outils robuste pour une automatisation plus intelligente du flux de travail EDA.<\/p>\n
\u00ab Les agents d’IA peuvent consid\u00e9rablement augmenter la productivit\u00e9 de l’automatisation des conceptions \u00e9lectroniques complexes en aidant les ing\u00e9nieurs \u00e0 optimiser, simuler et v\u00e9rifier les sch\u00e9mas, leur permettant ainsi de se concentrer sur la r\u00e9solution cr\u00e9ative de probl\u00e8mes et les d\u00e9fis de conception avanc\u00e9s \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Tim Costa, directeur senior de CAE et CUDA-X chez Nvidia.<\/p>\n
La derni\u00e8re version des outils est lanc\u00e9e cette semaine \u00e0 l’occasion de la Design Automation Conference aux \u00c9tats-Unis, avec un acc\u00e8s anticip\u00e9 pour les clients cl\u00e9s.<\/p>\n
Il s’agit notamment d’Aprisa AI pour l’exploration des conceptions RTL-to-GDS qui optimise de mani\u00e8re adaptative la puissance, les performances et la surface (PPA) pour une conception donn\u00e9e, ainsi que d’une assistance g\u00e9n\u00e9rative AI int\u00e9gr\u00e9e qui fournit des exemples et des solutions pr\u00eats \u00e0 l’emploi. Une interface en langage naturel permet de multiplier la productivit\u00e9 par 10, d’acc\u00e9l\u00e9rer le temps de tapeout par 3 et d’am\u00e9liorer de 10 % l’optimisation de la puissance, des performances et de la surface pour les conceptions num\u00e9riques dans toutes les technologies de traitement, indique l’entreprise.<\/p>\n
Calibre Vision AI identifie et corrige les violations de conception critiques en deux fois moins de temps que les m\u00e9thodes existantes en les chargeant et en les organisant en grappes intelligentes. Les concepteurs peuvent alors prioriser leur activit\u00e9 en fonction de ces regroupements et atteindre un niveau de productivit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n
L’IA g\u00e9n\u00e9rative et agentique est utilis\u00e9e dans l’ensemble de la plateforme Solido Custom IC, y compris la capture de sch\u00e9mas, la simulation, la conception et la v\u00e9rification tenant compte des variations, la caract\u00e9risation de la biblioth\u00e8que, la mise en page et la validation de la propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle.<\/p>\n
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