エンジニアリングの複雑化と自律型AIの台頭
次世代のチップやシステムを構築する際には、ますます複雑化する設計サイクル全体にわたり、物理、シミュレーション、性能解析を連携させる必要があります。この複雑さに対処するため、専門ツールを駆使し、シミュレーションの実行や高精度データの生成を行うことで、チップの設計、検証、パッケージング、そしてシステム構築の規模拡大を支援する新たな種類の自律型AIエンジニアが登場しつつあります。
今回、「NVIDIA Agent Toolkit」に組み込まれるにあたり、PhysicsNeMoはエージェントが扱いやすいライブラリ群として再設計されました。また、複雑なエンジニアリング業務を支援するため、CUDA-Xライブラリにも新規および更新されたライブラリが追加されています。PhysicsNeMoはモデルの学習と展開に必要なAI物理スキルを提供し、CUDA-Xライブラリは、高速化されたソルバーや量子化学計算機能をエージェント型エンジニアリングワークフローにもたらします。
NVIDIAのコンピュテーショナル エンジニアリング担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャーであるティモシー コスタ氏は、「エンジニアリングは転換点を迎えました。AIは今や、物理、シミュレーション、設計といったツールと連携できるようになっています。NVIDIA Agent Toolkitを活用することで、開発者は物理法則に基づいて推論を行い、複雑なシミュレーションを実行し、高精度なデータを生成できるエージェント型エンジニアを構築できます。これらは、チップやシステムの設計におけるイノベーションの新たな原動力となるでしょう」と述べています。
NVIDIA Agent Toolkitの強化された機能
NVIDIA Agent Toolkitは、特定の専門分野のツール、モデル、データと連携する、エンジニアリング特化型のAIアシスタントの開発を支援します。NVIDIA PhysicsNeMoやCUDA-Xライブラリが新たに追加されたことで、これらのエージェントは、チップ、システム、産業エンジニアリングの分野において、AI物理シミュレーション機能、高速化されたソルバー、量子化学計算機能などを活用できるようになりました。
主な機能は以下の通りです。
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AI物理シミュレーション機能: NVIDIA PhysicsNeMoライブラリは、エージェントが複雑な設計やシミュレーションタスク向けにカスタマイズ可能なAI物理モデルの学習と展開を支援します。これにより、モデルアーキテクチャをエンジニアリングワークフローで呼び出し可能なツールへと変換します。
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反復法スパースソルバー: 新しいNVIDIA cuISS(CUDA Iterative Sparse Solvers)ライブラリは、物理ベースおよびエンジニアリングシミュレーションにおける大規模スパース線形方程式系の処理を高速化します。GPU上での柔軟性と性能を重視して設計されており、最新かつ構成可能なソルバーや前処理を提供し、エージェント型エンジニアリングワークフロー向けの、スケーラブルで実運用可能なシミュレーションエンジンの構築を支援します。
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直接法スパースソルバー: NVIDIA cuDSS(CUDA Direct Sparse Solvers)は、電子設計自動化(EDA)や科学技術シミュレーションの中核となる、大規模かつ複雑なスパース線形方程式系の処理を高速化します。デバイス、回路、システムシミュレーションといった重要なワークロードにおいて高い性能と数値的堅牢性を発揮し、本番環境でのマルチGPUやマルチノード構成への拡張性も備えています。
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量子化学: NVIDIA cuEST(CUDA Electronic Structure Theory)は、高精度な量子化学シミュレーションをデバイス関連のスケールで実現し、密度汎関数理論(DFT)やポストDFT法を大規模な実運用ワークフローに組み込めるようにします。cuESTは、幅広い最新の汎関数をサポートし、増大する基底状態および励起状態のシミュレーションをNVIDIA GPU上で効率的に処理可能にすることで、顧客に実用的な価値をもたらします。
- NVIDIA cuESTの詳細についてはこちらをご覧ください。
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CUDA-Xライブラリ全体の詳細についてはこちらをご覧ください。
NVIDIA Nemotron 3 Ultraがチップ設計のエージェント型コーディングを推進
チップ設計は、高い精度、深い専門知識、そして柔軟な展開能力を必要とする、専門的なレジスタ転送レベル(RTL)コーディングに依存しています。NVIDIA Researchが開発したハードウェア設計用エージェントACE-RTLにおいて、NVIDIA Nemotron™ 3 Ultraは、包括的なVerilog設計問題ベンチマークを用いたRTLコーディングタスクにおいて、エージェント型RTLコーディングを行うオープンモデルの中でトップクラスの性能を発揮します。
Nemotron 3 Ultraは、業界最高水準の精度と効率を実現していることが示されています。また、独自のデータを用いたポストトレーニング(追加学習)が可能であり、ローカル環境やオンプレミスへの展開にも対応しているため、企業はチップ設計用AIエージェントを構築する際、より高度な制御、カスタマイズ、そしてデータプライバシーの確保が可能になります。
開発者は、Cadenceのハーネス(連携基盤)、Synopsysの設計検証およびアナログミックスドシグナルワークフロー向け完全自律型長時間稼働エージェント、SiemensのQuesta Oneスマート検証エージェントツールキット、さらにはHugging Faceを通じて、Nemotron 3 Ultraの利用を開始できます。
ソフトウェア業界のリーダー企業による活用事例
産業用エンジニアリング分野の主要企業は、すでにNVIDIA Agent Toolkitの拡張された新コンポーネントを活用し、自律型AIエンジニアの開発に取り組んでいます。
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Cadence: 新たに発表されたCadence AuraStack AI Super AgentやCadence Millennium M2000プラットフォームにおいて、NVIDIA Nemotron、アクセラレーテッドコンピューティング、およびCUDA-Xライブラリを活用し、高度なパッケージングやプリント基板(PCB)の設計における、設計検討からサインオフに至るまでのプロセスを自律的に推進し、マルチフィジックス解析の性能を最大20倍向上させています。
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Synopsys: NVIDIA Agent Toolkit、NVIDIA NIM™マイクロサービス、Nemotronオープンモデル、NVIDIA NeMo™ Gymライブラリ、NVIDIA NemoClaw™ブループリントをSynopsys AgentEngineerと組み合わせ、チップおよびシステム設計全体にわたる、安全かつ高速なエージェント型ワークフローを構築しています。Ansys Icepakを活用したSynopsysのエージェント型ワークフローは、複雑なGPU冷却設計の最適化に向けたシミュレーションの設定、前処理、および後処理を自律的に実行します。
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Siemens: Siemens Fuse EDA AI AgentにおいてNVIDIA NeMo Gym、Nemotronオープンモデル、およびCUDA-Xライブラリを活用し、構想からサインオフに至るまでの半導体、3D-IC、PCB、システム設計の各段階で、複数のツールやエージェントを連携させたワークフローを統合、管理しています。
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Samsung: NVIDIA cuLithoおよびCUDA-Xライブラリを活用して、計算リソグラフィの性能を最大20倍に向上させているほか、NVIDIA PhysicsNeMoを適用し、最大100億セルに及ぶ領域において、数値ソルバーと同等の精度でチップスケールの熱応力解析を実施しています。
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ChipAgents: NVIDIA Agent Toolkitを使用して、チップの設計および検証に特化したAIエージェントを構築しています。デバッグ、フォーマル検証、カバレッジ計測などを含む、複雑なエンドツーエンドの半導体設計、検証ワークフローに対応できるよう、NVIDIA Nemotronモデルのファインチューニングを行っています。
- ChipAgentsの詳細についてはこちらをご覧ください。
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Silvaco: NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングを活用し、同社のSilvaco Victory Deviceにおける高精度3D光学シミュレーションの規模を拡大しています。NVIDIA NVLink™テクノロジで相互接続された32基のNVIDIA GPU上で実行することで、CPUベースのシミュレーションでは実用的な限界を超えていた32億メッシュノード規模のフォトニックエッジカプラのシミュレーションを、4時間未満で完了させました。
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Keysight: NVIDIA cuDSSを活用して電磁界シミュレーションを最大10倍高速化しています。
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Samsung、Synopsys、TSMC: NVIDIA cuESTをGPUアクセラレーションパイプラインに組み込み、主要な量子化学計算ワークロードにおいて最大50倍の高速化を実現しています。
まとめ
NVIDIAの今回の発表は、エンジニアリング分野におけるAIの可能性を大きく広げるものです。NVIDIA Agent Toolkitの拡張により、物理シミュレーション、高速計算、量子化学といった高度な機能をAIエージェントが利用できるようになり、チップやシステムの設計・開発プロセスに革新をもたらすでしょう。これにより、より複雑で大規模なエンジニアリング課題に対し、効率的かつ高精度な解決策を提供することが期待されます。


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