NVIDIA Agent Toolkit 扩展 - 公司宣布扩展其NVIDIA Agent Toolkit for engineering，新增NVIDIA PhysicsNeMo™和CUDA-X™库作为面向智能体的工具和技能，旨在改变全球产品设计与开发方式 [1][14][15][16] - 此次扩展将重新架构的PhysicsNeMo库和更新的CUDA-X库纳入工具包，使软件开发者能够构建具备AI物理技能、加速求解器和量子化学能力的自主AI工程师 [3][17] 新增关键能力 - **AI物理技能**：NVIDIA PhysicsNeMo库帮助智能体训练和部署可定制的AI物理模型，用于复杂的设计与仿真任务，将模型架构转化为工程工作流中可调用的工具 [18] - **迭代稀疏求解器**：新的NVIDIA cuISS库加速了基于物理和工程仿真中的大型稀疏线性系统求解，其现代、可组合的求解器和预处理器有助于开发者构建可扩展的生产级仿真引擎 [18] - **直接稀疏求解器**：NVIDIA cuDSS库加速了对电子设计自动化和科学仿真至关重要的、大型复杂的稀疏线性系统求解，为器件、电路和系统仿真等关键工作负载提供高性能和数值鲁棒性 [18] - **量子化学**：NVIDIA cuEST库将高精度的量子化学仿真带到与器件相关的规模，使密度泛函理论及后DFT方法能够大规模集成到生产工作流中 [18] Nemotron 3 Ultra 模型进展 - NVIDIA Nemotron™ 3 Ultra开放模型在智能体寄存器传输级编码方面领先，在全面的Verilog设计问题基准测试中，凭借NVIDIA Research的ACE-RTL智能体，在RTL编码任务上表现优异 [6] - 该模型提供行业领先的准确性和效率，并可在专有数据上进行后训练，支持本地或内部部署，为企业构建用于芯片设计的AI智能体时提供了更大的控制权、定制化和数据隐私 [7] 行业合作伙伴与用例 - **Cadence**：使用NVIDIA Nemotron、加速计算和CUDA-X库，结合其AuraStack AI Super Agent和Millennium M2000平台，自主驱动先进封装和PCB设计，实现高达20倍的多物理场性能提升 [10] - **Synopsys**：使用NVIDIA Agent Toolkit、NIM微服务、Nemotron开放模型等构建安全、加速的智能体工作流，并利用Ansys Icepak自主执行复杂GPU散热设计的仿真设置与前后处理 [12] - **Siemens**：使用NVIDIA NeMo Gym、Nemotron开放模型和CUDA-X库，在其Siemens Fuse EDA AI Agent中协调半导体、3D-IC、PCB和系统设计的跨工具、多智能体工作流，在Solido Characterization Suite中实现超过10倍的库特征化加速，同时将令牌成本降低超过10倍 [19] - **Samsung**：使用NVIDIA cuLitho和CUDA-X库，在计算光刻中实现高达20倍的性能提升，并应用PhysicsNeMo对包含高达100亿个单元的域进行芯片级热应力分析，达到数值求解器级别的精度 [20] - **Silvaco**：使用NVIDIA加速计算扩展其Victory Device中的高精度3D光学仿真规模，在32个通过NVLink互连的NVIDIA GPU上，在4小时内完成了32亿网格节点的光子边缘耦合器仿真 [22] - **Keysight**：利用NVIDIA cuDSS将电磁仿真加速高达10倍 [23] - **Samsung, Synopsys, TSMC**：将NVIDIA cuEST集成到其GPU加速流程中，为关键量子化学工作负载实现高达50倍的加速 [23] - **ChipAgents**：使用NVIDIA Agent Toolkit构建用于芯片设计和验证的领域特定AI智能体，并对Nemotron模型进行微调以用于复杂的端到端半导体设计与验证工作流 [21] 底层计算平台优化 - Cadence的EDA和系统设计自动化工具组合（包括形式验证平台Cadence Jasper）正在为NVIDIA Vera CPU进行优化，以帮助工程团队更快验证先进芯片设计 [11] - Synopsys的高性能功能验证解决方案VCS正在为NVIDIA Vera CPU进行优化，以帮助提高验证吞吐量 [13]