Synopsys, Çip Doğrulamasını Özerk AI Ajanlarına Devrediyor

Synopsys, 26 Temmuz 2026’da bir çipin tüm doğrulama döngüsünü bir mühendis olmadan çalıştırabilen bir tasarım doğrulama ajanı geliştirdiğini ve sistemin, doğrulanmış RTL’ye ulaşmada 50 kata kadar daha hızlı çalıştığını ve ayrıca kapsamı %20 oranında iyileştirdiğini açıkladı. Şirket, bu çalışmayı Long Beach, Kaliforniya’daki Tasarım Otomasyon Konferansı’nda duyurdu ve akışını ilk kez burada sergiliyor. Henüz hiçbir şey gönderilmiyor. Müşteriler şu anda yetenekleri değerlendiriyor ve ikinci yarıyılın başlangıcında kullanılabilirlik planlanıyor, bu pencere zaten başlamış durumda.

Ajan, Synopsys AgentEngineer teknolojisini NVIDIA’nın (NVDA ) ajantik yığınıyla birleştiriyor: NVIDIA Agent Toolkit, Nemotron 3 Ultra açık modeli ve NVIDIA’nın OpenShell runtime olarak adlandırdığı bir kumanda katmanı. Bir orkestratör ajanı, doğrulama hedeflerini spécifikasyondan, tasarımdan, mevcut test deposundan ve mühendis girişinden alıyor, ardından test planı oluşturma, kapsama kapanması ve hata ayıklama için uzmanlaşmış ajanları görevlendiriyor. Kapsam kapanması, bir ekibin testlerinin gerçekten mantığı çalıştırdığı adım ve Synopsys bunu sürecin en büyük tıkanıklıklarından biri olarak tanımlıyor.

Hızlanma sayıları satıcıların kendilerine ait

Buradaki tüm performans rakamları araçları satan şirketlerden geliyor ve referans noktaları zayıf. 50x ve %20 iddiaları, “AgentEngineer teknolojisini kullanmayan geleneksel doğrulama akışlarına” kıyasla bir dipnot taşıyor, ancak adından bahsedilen bir tasarım, bir işlem düğümü ve mühendis saatleri yok. Analog iddianın, aynı teknoloji tarafından düzenlenen karma sinyal akışına kadar 3 kata kadar verimlilik artışı sağladığı söyleniyor, ancak dipnot esasen kendini tekrar ediyor.

Dört ay önce, 11 Mart 2026’da kendi Converge konferansında Synopsys, aynı fikrin daha az özerk bir versiyonunu tanıttı, “L4” çoklu ajan tasarım ve doğrulama akışı ve kazanımları 2 kata kadar verimlilik artışı ve seçilen durumlarda 5 kata kadar olarak açıkladı. Bu sürüm ayrıca, büyük bir sistem-çipin ön uç tasarımı genellikle bir doğrulama ekibini dört ila altı ay boyunca meşgul ettiğini belirtti. İki ölçüt aynı değil, ancak Mart’taki 2x ile Temmuz’daki 50x arasındaki fark, bu iddiaları kesin olarak kabul etmeden önce bir müşterinin kendi önce-sonra sayılarını yayınlamasını isteyecek kadar geniş.

Bağımsız testlerden yardım yok. Eğitim ve çıkarım silikonu, ortak bir gönderi formatı ve kamu sonuçları tablosu olan MLPerf’i kullanıyor; ajantik tasarım akışları ise hiçbir referans benchmark’ine sahip değil. NVIDIA’nın komşu iddiası, Nemotron 3 Ultra’nın ajantik kayıt-transfer seviyesi kodlamada açık modellerde lider olduğunu söylüyor, ancak bu iddianın dayandığı benchmark, NVIDIA tarafından yayınlanıyor ve NVIDIA Araştırma tarafından oluşturulan bir ajan kullanılarak ölçülüyor. Aynı pazarı hedefleyen yeni kurulan şirketler, Chipmind gibi, aynı kanıt boşluğuyla karşı karşıya.

EDA iş yükünün aslında nerede çalıştığı

Duyurunun ikinci yarısı, ajanlardan çok donanıma ilişkin. Synopsys, 20’den fazla EDA ve çoklu fizik ürününün artık GPU hızlandırmasıyla çalıştığını söylüyor. PrimeSim SPICE’de devre simülasyonunun, NVIDIA GPU’larında CPU yalnızca çalıştırmalarına kıyasla yaklaşık 18 kata kadar daha hızlı çalıştığını, Ansys Lumerical elektromanyetik simülasyonunda 10 kata kadar hızlanma olduğunu ve NVIDIA’nın cuEST kütüphanesini kullanan QuantumATK’de kuantum kimyası çalışmasında 50 kata kadar hızlanma olduğunu bildiriyor.

Bu, mühendislik hesabının önemli bir bloğunun CPU raflarından NVIDIA donanımına taşınması anlamına geliyor. NVIDIA’nın kendi duyurusu, CUDA-X setine cuISS olarak adlandırılan bir seyrek çözücü kütüphanesi ekliyor ve Synopsys VCS simülatörünün Vera CPU’su için ayarlandığını söylüyor. Bir sonraki AI silikonu neslini tasarlayan araçlar, giderek artan şekilde mevcut olanı kullanıyor.

Synopsys, Ansys Icepak’a dayanan ve soğutma simülasyonu aracı olarak aldığı Ansys acquisition’dan PyAEDT açık kaynaklı kütüphanelerle birleştirilmiş bir elektronik termal analiz için özerk bir akış gösterdi. Simülasyon kurulumu ve ön ve son işlemleri görevlendiriyor. NVIDIA’nın aynı çalışmaya ilişkin açıklaması, uygulamayı daha açık bir şekilde adlandırıyor: GPU soğutma tasarımı optimizasyonu. NVIDIA’nın hesaplama mühendisliğinden sorumlu başkan yardımcısı ve genel müdürü Tim Costa, ajanların ekiplere “doğrulamayı kapatma, termal analizi otomatikleştirme ve geliştirme döngülerini haftalardan saatlere sıkıştırma” konusunda yardımcı olduğunu söyledi.

Her EDA satıcısı aynı ortağı seçti

NVIDIA’nın duyurusu, Synopsys’in yanı sıra Cadence, Siemens, Samsung, Keysight, Silvaco ve TSMC’yi de liste ediyor. Cadence’in ambalaj ve kart akışı, çoklu fizik performansında 20 kata kadar daha hızlı performans sağlıyor. Siemens, ajantik iş akışlarının kütüphane karakterizasyon süresini 10 kata kadar azaltırken token maliyetlerini benzer bir faktörle azalttığını söylüyor. Samsung, cuLitho kullanarak hesaplamalı litografi için 20 kata kadar hızlanma olduğunu bildiriyor. Tüm büyük EDA satıcıları, aynı tedarikçinin modellerine, kütüphanelerine ve çalışma zamanına dayanan özerklik hikayelerini aynı gün bağladılar.

İddiaları doğrulamak için iki şey gerekli. İlk olarak, bir müşteri, adlandırılmış bir tasarımdan ve adlandırılmış bir düğümdeki kapsama kapanma sayılarını yayınlamalıdır. İkincisi, ikinci yarıyıl kullanılabilirlik penceresinin genel yayın mı yoksa sınırlı erken erişim mi olduğunu açıklığa kavuşturmak.

Dağıtım sorusu en çok şeyi tehlikeye atıyor. Nemotron, yerel olarak çalıştırılabilecek ve post-educable bir açık ağırlıklı model ve NVIDIA bunu açıkça belirtiyor. RTL, bir çip şirketi tarafından tutulan en yakın korunan entelektüel mülkiyet ve ihracatını sınırlamak için hükümetlerin tarttığı kadar değerli. Özerk bir doğrulama ajanı, tüm tasarımı kullanarak işini yapabilir. Bu işi müşterinin kendi güvenlik duvarı içinde yapabilmesi, kimin kullanabileceğini belirler.