Siemens Upgrades Its AI Agent to Enable Self-Verifying Agentic AI EDA Workflows

На выставке DAC 2026, прошедшей на прошлой неделе, компания Siemens объявила о расширении партнерства с Nvidia, которое привносит самопроверяемые агентные ИИ-процессы в проектирование полупроводников и печатных плат. Автономные агенты уже умеют планировать и выполнять многозадачные рабочие процессы, однако языковая модель, предлагающая исправление таймингов, ранее не имела встроенного способа доказать корректность результата. Теперь агент Fuse EDA AI от Siemens будет направлять решения обратно через детерминированные физические EDA-движки, проверяя каждый шаг до перехода к следующему этапу. Редакция All About Circuits посетила DAC 2026, чтобы узнать об обновлениях из первых рук.

01Fuse EDA AI Agent

Обычно проектировщики не могут доверить автономному агенту весь процесс проектирования, потому что каждый непроверенный шаг агента накапливает ошибки. Siemens модернизировала свой Fuse EDA AI Agent, чтобы решить эту проблему, проверяя все, что он создает. Агент работает как планировщик, ограниченный предметной областью, координирующий многозадачные процессы. Он построен на масштабируемой архитектуре Model Context Protocol (MCP), которая предоставляет EDA-инструменты и физические симуляторы как вызываемые сервисы. Специализированные агенты затем выполняют синтез, верификацию, имплементацию и валидацию как единый связанный процесс, по словам компании.

Используя открытую библиотеку Nvidia NeMo Gym и безопасную среду выполнения Nvidia OpenShell, Siemens утверждает, что предоставляет проектным группам контроль доступа на основе ролей, журналы аудита и контрольные точки с участием человека.

Помимо функций, Siemens добавила производительность и эффективность в Fuse EDA AI Agent с помощью открытых моделей Nvidia Nemotron. В частности, Siemens использовала модель Nemotron 3 Ultra для проверки проектных решений агента благодаря ее лидирующим показателям в агентных RTL-бенчмарках с агентом ACE-RTL. Используя ускоренные вычисления Nvidia и библиотеки CUDA-X для выполнения ИИ-рассуждений и EDA-движков, Siemens утверждает, что Fuse EDA AI Agent может достигать результатов уровня signoff за часы вместо дней.

Разработчики заказных ИС могут заметить улучшение особенно в характеризации библиотек. Siemens добавила агентные процессы в Solido Characterization Suite, которые автоматически генерируют и проверяют файлы Liberty, запуская Solido Characterizer вместе с Solido LibSPICE, Solido Generator и Solido Analytics. Поскольку генерация и проверка происходят в одном цикле, компания утверждает, что агент сокращает время характеризации более чем в 10 раз для библиотек стандартных ячеек, памяти и заказных IP на передовых техпроцессах, а также снижает затраты на токены в 5–10 раз.

02Почему агентам проектирования нужна детерминированная основа

Большие языковые модели обучаются выдавать правдоподобные результаты, поэтому корректность является побочным эффектом, а не гарантией. В проектировании чипов ошибочный RTL-блок или ограничение может попасть в кремний, где исправление стоит набора масок. Инструменты EDA signoff работают иначе. SPICE-симулятор, экстрактор паразитных параметров и статический анализатор таймингов не создают проект. Вместо этого каждый из них анализирует уже существующий проект, используя физику устройств и данные процессов, и каждый раз возвращает один и тот же ответ.

Однако детерминированный инструмент настолько хорош, насколько хороши данные, которые он потребляет, и характеризация стандартных ячеек показывает, почему это важно. В этом процессе инженеры измеряют модели таймингов, мощности и шума для каждой ячейки в библиотеке на углах процесса, напряжения и температуры. Для каждого угла требуется отдельный прогон SPICE для каждой комбинации входного наклона и выходной нагрузки.

Эти измерения затем попадают в файлы Liberty, и инструменты тайминга воспринимают их как факт. Плохая запись Liberty невидима, поэтому она может легко распространиться в статический анализ таймингов, где инструмент может сообщить, что проект закрыт, даже если кремний не уложится в тайминги. Проектировщики могут поймать эти ошибки, если будут непрерывно проверять свои проекты, что возможно только если проверка занимает минуты, а не дни. Благодаря последним достижениям в производительности GPU такая непрерывная проверка теперь возможна.

03Куда движутся самопроверяемые процессы

Siemens сообщает, что ее новейшие ИИ-функции появятся в будущих релизах ее ИИ-нативного портфеля EDA, который включает Solido для заказного проектирования ИС и Questa One для верификации.

Все изображения предоставлены All About Circuits, если не указано иное.