NVIDIA（$NVDA ）は、エンジニアリング向けAgent Toolkitの拡張を発表しました。これにより、再アーキテクチャされたPhysicsNeMoライブラリと、更新されたCUDA-Xライブラリが追加され、チップ設計、検証、パッケージング、システムにおけるAIによる自律型エンジニアリングのワークフローをサポートします。
新たな追加により、開発者はトレーニングとシミュレーションモデルの展開のためのAI搭載物理リソースにアクセスできるようになります。新しいライブラリcuISSによって加速される疎ソルバー、cuDSSによる直接疎ソルバー、さらにcuESTによる量子化学の機能が提供されます。これらのツールは、NVIDIAのGPU上で実行されるエージェント型工学ワークフローに統合できるように開発されました。
NVIDIAはまた、自社のオープンモデルであるNemotron 3 Ultraが、NVIDIA Researchが開発したACE-RTLエージェントを用いた、Verilogにおけるデザイン問題の包括的ベンチマークにおいて、レジスタートランスファーレベルのエージェントコーディングでオープンモデルの中でトップだとも報告している。このモデルは、独自データで追加学習でき、ローカルにデプロイすることも可能だ。
さまざまな企業が、NVIDIAの拡張ツールキットを利用していると表明した。Cadenceは、NVIDIA Nemotron、加速コンピューティング、CUDA-Xライブラリを、AuraStack AI Super AgentおよびMillennium M2000プラットフォームとともに使用しているとしており、多重（マルチフィジック）性能が最大20倍高速であると主張している。Siemensは、NVIDIA NeMo GymおよびFuse EDA AI AgentとともにNemotronモデルを使用しており、ライブラリ特性評価で10倍以上の速度を報告し、Solido Characterization Suiteにおいてトークンコストを10倍以上削減したとしている。
Samsungは、NVIDIA PhysicsNeMoを用いて、最大100億（10億）の細胞を扱う領域におけるチップ規模の熱応力解析を行っており、cuLithoおよびCUDA-Xライブラリを使用して計算リソグラフィの性能を最大20倍向上させている。Keysightは、電磁界シミュレーションを最大10倍加速するためにcuDSSを使用していると述べた。Samsung、Synopsys、TSMCは、量子化学のワークロードで最大50倍の加速を得るためにcuESTを統合していると語った。$ON
Synopsysは、Agent ToolkitおよびNemotronモデルを自社のAgentEngineerプラットフォームに組み込み、チップおよびシステムの設計ワークフローに活用している。Silvacoは、NVIDIAのNVLink経由で接続された32台のGPUを用い、4時間未満でメッシュノード32億のフォトニック・シミュレーションを完了させたと述べた。
NVIDIAの計算工学担当副社長兼ゼネラルディレクターであるTimothy Costaは、次のように述べた。「NVIDIA Agent Toolkitにより、開発者は物理に基づいて推論できるエージェント型エンジニアを構築し、複雑なシミュレーションを実行し、高忠実度のデータを生成することができます。」$BTW
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