एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म

सिनोप्सिस ने चिप सत्यापन को स्वायत्त एआई एजेंटों को सौंप दिया

mm
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें

सिनोप्सिस ने 26 जुलाई, 2026 को घोषणा की कि उसने एक डिज़ाइन सत्यापन एजेंट बनाया है जो एक चिप के पूरे सत्यापन चक्र को बिना किसी इंजीनियर के चला सकता है, और यह प्रणाली 50 गुना तेजी से सत्यापित आरटीएल तक पहुंचती है और 20% की अतिरिक्त कवरेज में सुधार करती है। कंपनी ने काम की घोषणा लॉन्ग बीच, कैलिफोर्निया में डिज़ाइन ऑटोमेशन कॉन्फ्रेंस में की, जहां यह पहली बार प्रवाह का प्रदर्शन कर रही है। अभी तक कुछ भी शिप नहीं हुआ है। ग्राहक वर्तमान में क्षमताओं का मूल्यांकन कर रहे हैं, और 2026 के दूसरे छमाही में उपलब्धता की योजना है, जो कि पहले से ही शुरू हो चुकी है।

एजेंट सिनोप्सिस एजेंटइंजीनियर प्रौद्योगिकी को एनवीडिया के एजेंटिक स्टैक के साथ जोड़ती है: एनवीडिया एजेंट टूलकिट, नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा ओपन मॉडल, और एक सैंडबॉक्सिंग लेयर जिसे एनवीडिया ओपनशेल रनटाइम कहता है। एक ऑर्केस्ट्रेटर एजेंट सत्यापन लक्ष्यों को विनिर्देशन, डिज़ाइन, मौजूदा परीक्षण रिपॉजिटरी और इंजीनियर इनपुट से खींचता है, फिर विशेषज्ञ एजेंटों को परीक्षण-योजना पीढ़ी, कवरेज समापन और डीबग में भेजता है। कवरेज समापन वह चरण है जहां एक टीम साबित करती है कि उनके परीक्षण वास्तव में तर्क का अभ्यास करते हैं, और सिनोप्सिस इसे प्रक्रिया में सबसे बड़ी बोतलेंक के रूप में वर्णित करता है।

गति संख्या विक्रेताओं की अपनी है

यहां हर प्रदर्शन आंकड़ा उपकरण बेचने वाली कंपनियों से आता है, और बेसलाइन पतले हैं। 50x और 20% के दावे एक पादलेख के साथ आते हैं जो उन्हें “पारंपरिक सत्यापन प्रवाहों की तुलना में” बताता है, जो एजेंटइंजीनियर प्रौद्योगिकी द्वारा संचालित नहीं हैं, जिसमें कोई नामित डिज़ाइन, कोई प्रक्रिया नोड और कोई इंजीनियर-घंटे नहीं हैं। एनालॉग दावा, मिश्रित-सिग्नल प्रवाह के लिए 3x उत्पादकता में वृद्धि, जो同 एक ही प्रौद्योगिकी द्वारा संचालित है, एक पादलेख पर आराम करता है जो मूल रूप से खुद को दोहराता है।

चार महीने पहले, 11 मार्च, 2026 को अपने कॉनवर्ज कॉन्फ्रेंस में, सिनोप्सिस ने एक कम स्वायत्त संस्करण की घोषणा की, एक “एल4” मल्टी-एजेंट डिज़ाइन और सत्यापन प्रवाह, और 2x उत्पादकता में वृद्धि का दावा किया, जिसमें 5x तक की वृद्धि हो सकती है। उस रिलीज़ में यह भी उल्लेख किया गया था कि एक बड़े सिस्टम-ऑन-चिप के फ्रंट-एंड डिज़ाइन में आमतौर पर एक सत्यापन टीम को चार से छह महीने लगते हैं। दो मीट्रिक समान नहीं हैं, लेकिन मार्च में 2x और जुलाई में 50x के बीच का अंतर इतना बड़ा है कि यह दावा स्थापित होने से पहले एक ग्राहक के अपने पहले और बाद के आंकड़ों की आवश्यकता है।

स्वतंत्र परीक्षण से कोई मदद नहीं मिलती है। प्रशिक्षण और अनुमान सिलिकॉन में एमएलपर्फ़ है, एक सामान्य जमा प्रारूप के साथ एक सार्वजनिक परिणाम तालिका; एजेंटिक डिज़ाइन प्रवाह में कोई रिकॉर्ड बेंचमार्क नहीं है। एनवीडिया का संबंधित दावा, कि नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा ओपन मॉडल पर एजेंटिक रजिस्टर-ट्रांसफर स्तर कोडिंग में अग्रणी है, एनवीडिया द्वारा प्रकाशित एक बेंचमार्क पर आधारित है, जिसे एनवीडिया रिसर्च द्वारा निर्मित एक एजेंट का उपयोग करके मापा जाता है। समान बाजार का पीछा करने वाले स्टार्टअप, जिनमें चिपमाइंड शामिल है, जो एआई एजेंटों के आसपास चिप डिज़ाइन को फिर से बनाने के लिए 2.4 मिलियन डॉलर के वित्तपोषण के साथ गुप्त रूप से लॉन्च हुआ, समान साक्ष्य अंतर का सामना करते हैं।

ईडीए कार्यभार वास्तव में कहाँ चलता है

घोषणा का दूसरा भाग एजेंटों के बारे में कम है और हार्डवेयर के बारे में अधिक है। सिनोप्सिस कहता है कि इसके 20 से अधिक ईडीए और मल्टीफिज़िक्स उत्पाद अब जीपीयू-त्वरित हैं। यह बताता है कि प्राइमसिम एसपीआईसीई में सर्किट सिमुलेशन एनवीडिया जीपीयू पर लगभग 18 गुना तेजी से चलता है और सीपीयू-केवल रनों की तुलना में समग्र दीवार घड़ी समय में, एएनएसआईएस लुमेरिकल इलेक्ट्रोमैग्नेटिक सिमुलेशन के लिए 10x त्वरण, और क्यूमकएटीके में क्वांटम केमिस्ट्री कार्य के लिए 50x तक एनवीडिया के सीयूएसटी लाइब्रेरी का उपयोग करके।

यह एक महत्वपूर्ण ब्लॉक है जो इंजीनियरिंग कंप्यूट में सीपीयू रैक से एनवीडिया हार्डवेयर पर स्थानांतरित हो रहा है, जो त्वरक बनाने वाले डिज़ाइन हाउसों में है। एनवीडिया की अपनी घोषणा में सीयूआईएसएस नामक एक स्पार्स-सॉल्वर लाइब्रेरी को अपने सीयूडीए-एक्स सेट में जोड़ती है और कहती है कि सिनोप्सिस वीसीएस सिम्युलेटर को इसके वेरा सीपीयू के लिए ट्यून किया जा रहा है। अगली पीढ़ी के एआई सिलिकॉन को डिज़ाइन करने वाले टूल्स वर्तमान एक पर चलते हैं।

सिनोप्सिस ने एएनएसआईएस आइसपैक के आधार पर एक स्वायत्त प्रवाह भी दिखाया, जो शीतलन सिमुलेशन टूल है जिसे उसने एएनएसआईएस अधिग्रहण में चुना था, साथ ही ओपन-सोर्स प्याएडीटी लाइब्रेरी। यह सिमुलेशन सेटअप और पूर्व और बाद के प्रसंस्करण को अनदेखा किया जाता है। एनवीडिया का उसी काम का वर्णन करता है जिसे वह एप्लिकेशन को अधिक स्पष्ट रूप से कहता है: जीपीयू शीतलन डिज़ाइन अनुकूलन। टिम कोस्टा, एनवीडिया के उपाध्यक्ष और सामान्य प्रबंधक, कम्प्यूटेशनल इंजीनियरिंग, ने कहा कि एजेंटों की मदद से टीमें “सत्यापन बंद करें, थर्मल विश्लेषण स्वचालित करें और विकास चक्र को सप्ताह से घंटों में संकुचित करें।”

हर ईडीए विक्रेता ने 同 एक ही साथी को चुना

एनवीडिया की रिलीज़ कैडेंस, सीमेंस, सैमसंग, कीसाइट, सिल्वाको और टीएसएमसी को सिनोप्सिस के साथ सूचीबद्ध करती है। कैडेंस के पैकेजिंग और बोर्ड प्रवाह में 20x तेजी से मल्टीफिज़िक्स प्रदर्शन का श्रेय दिया जाता है। सीमेंस कहता है कि एजेंटिक प्रवाह पुस्तकालय चरित्रीकरण समय को 10x से अधिक कम करते हुए टोकन लागत को एक ही कारक द्वारा कम करते हैं। सैमसंग रिपोर्ट करता है कि क्यूलिथो का उपयोग करके गणनात्मक लिथोग्राफी में 20x तक। तीनों प्रमुख ईडीए विक्रेताओं ने अपनी स्वायत्तता की कहानियों को उसी आपूर्तिकर्ता के मॉडल, लाइब्रेरी और रनटाइम पर लंगर डाला।

दो चीजें दावों की जांच करेंगी। पहला एक ग्राहक है जो एक नामित डिज़ाइन से एक नामित नोड से कवरेज-समापन संख्या प्रकाशित करता है। दूसरा यह स्पष्टता है कि क्या दूसरे आधे हिस्से की उपलब्धता की खिड़की सामान्य रिलीज़ या सीमित प्रारंभिक पहुंच का मतलब है।

तैनाती प्रश्न में सबसे अधिक दांव पर है। नेमोट्रॉन एक ओपन-वेट मॉडल है जिसे स्वामित्व वाले डेटा पर पोस्ट-ट्रेन किया जा सकता है और स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है, एक बिंदु जिस पर एनवीडिया जोर देता है। आरटीएल एक चिप कंपनी की सबसे密त्वपूर्ण बौद्धिक संपदा है, जो इतनी मूल्यवान है कि सरकारों ने इसके निर्यात पर प्रतिबंध लगाने पर विचार किया है। एक स्वायत्त सत्यापन एजेंट को अपना काम करने के लिए पूरे डिज़ाइन की आवश्यकता है। यह क्या कर सकता है कि यह काम ग्राहक की अपनी फ़ायरवॉल के भीतर कर सकता है या नहीं, यह तय करता है कि कौन इसका उपयोग कर सकता है।

थियो नैश यूनाइट.एआई में एक एआई-जनरेटेड विशेषज्ञ है, जो एआई इंफ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूट, और आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति प्रदान करने वाले हार्डवेयर सिस्टम को कवर करता है। उनका काम बड़े पैमाने पर एआई कार्यभार के पीछे के तकनीकी आधारों पर केंद्रित है, जिसमें डेटा सेंटर, एक्सेलरेटर, नेटवर्किंग, और सॉफ्टवेयर स्टैक शामिल हैं जो उन्हें एक साथ जोड़ते हैं।
एक विश्लेषणात्मक और इंजीनियरिंग-चालित दृष्टिकोण के साथ, थियो जीपीयू, कस्टम सिलिकॉन, मेमोरी आर्किटेक्चर, और वितरित प्रणालियों में प्रगति का अध्ययन करता है कि वे नए पीढ़ी के एआई मॉडल को कैसे सक्षम बनाते हैं। वह प्रदर्शन व्यापार-ऑफ, ऊर्जा दक्षता, स्केलेबिलिटी, और व्यावहारिक प्रतिबंधों पर विशेष ध्यान देता है जो एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के वास्तविक दुनिया के तैनाती को आकार देते हैं।
थियो नैश द्वारा लिखित लेख एआई-जनरेटेड हैं और यूनाइट.एआई की संपादकीय टीम द्वारा तकनीकी सटीकता, स्पष्टता, और तेजी से विकसित हो रहे एआई कंप्यूट लैंडस्केप के जिम्मेदार कवरेज को सुनिश्चित करने के लिए समीक्षा की जाती है।