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Cadence lancia i modelli di IA Maestro per gli agenti di progettazione dei chip
Cadence ha annunciato Maestro, una gamma di modelli di IA specializzati per dominio, progettati per lavorare con i suoi agenti e strumenti EDA per la progettazione di chip e sistemi. L’azienda riferisce che i primi risultati nei flussi di l
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
«La progettazione dei chip basata su agenti richiede un’IA capace di generare contenuti progettuali, valutare i compromessi e apprendere dai risultati ingegneristici verificati»
Tim Costa, vicepresidente e direttore generale dell’ingegneria industriale e computazionale di NVIDIA
Maestro riunisce modelli, agenti e strumenti di progettazione
Cadence ha annunciato Maestro il 26 ottobre, presentando una gamma di modelli di IA specializzati per i suoi agenti impiegati nella progettazione di semiconduttori e sistemi. Secondo l’azienda, i modelli operano insieme ai suoi strumenti di automazione della progettazione elettronica (EDA) e di automazione della progettazione di sistemi (SDA), con cicli di apprendimento per rinforzo pensati per migliorare i risultati ingegneristici. La gamma comprende modelli di diverse dimensioni e architetture, tra cui modelli linguistici di grandi dimensioni sottoposti a post-addestramento, modelli decisionali addestrati e capacità degli agenti che possono migliorare con l’uso.
Maestro è progettato per coordinarsi sia con i modelli di Cadence sia con altri sistemi di IA. Cadence afferma che i suoi agenti possono suddividere un obiettivo progettuale generale in attività, scegliere tra modelli specializzati per dominio, a pesi aperti e di frontiera, e utilizzare gli strumenti EDA e SDA dell’azienda. Gli agenti annunciati comprendono AuraStack, ChipStack, InnoStack e ViraStack.
Cadence riferisce miglioramenti, ma non fornisce dettagli sui test
Secondo Cadence, i primi risultati nei flussi di lavoro mostrano una qualità dei risultati superiore fino al 30% e un’efficienza nell’uso dei token fino a cinque volte maggiore rispetto a un modello di base generalista. L’azienda attribuisce questi risultati a un sistema di apprendimento che combina le sue conoscenze ingegneristiche e i suoi dataset selezionati con agenti, strumenti di progettazione e sistemi di valutazione. Afferma che risolutori deterministici verificano i risultati prodotti rispetto agli obiettivi ingegneristici, ai vincoli e ai dati di riferimento, immettendo i risultati verificati nell’apprendimento per rinforzo.
L’annuncio non indica le attività o la suite di benchmark alla base dei miglioramenti riferiti, non fornisce la dimensione del campione e non spiega come venga misurata la qualità dei risultati. Le cifre espresse con «fino a» descrivono i risultati migliori riportati, non un risultato garantito per ogni flusso di lavoro progettuale. Cadence afferma inoltre che i suoi agenti possono ridurre l’uso di token bilanciando le chiamate agli strumenti di progettazione con quelle ai modelli linguistici, ma non fornisce conteggi separati dei token né un confronto dei costi.
I clienti possono eseguire il post-addestramento dei modelli sui propri progetti proprietari
Cadence afferma che la gamma include NVIDIA Nemotron e che i modelli possono essere sottoposti a post-addestramento sui dati, sui progetti e sui flussi di lavoro dei clienti. L’intero ambiente può funzionare sulla piattaforma cloud di Cadence, su cloud pubblici o su sistemi on-premises controllati dai clienti, offrendo opzioni di distribuzione per attività di progettazione sensibili. Cadence e NVIDIA stanno inoltre integrando NVIDIA OpenShell Reference Architecture per la sicurezza degli agenti.
Gli esempi relativi ai clienti contenuti nell’annuncio offrono un contesto, ma non dimostrano risultati ottenuti con Maestro stesso. Hisato Yoshida, direttore operativo di Socionext, afferma che la sua azienda sta impiegando InnoStack AI Super Agent di Cadence in produzione e si aspetta una produttività complessiva fino a cinque volte maggiore, mantenendo la qualità della progettazione; descrive Maestro come un passo successivo. Garima Sharda, vicepresidente dell’ingegneria di Silicon Labs, parla dei risultati di Verisium Debug all’interno di ChipStack e afferma che il suo team attende i benefici di Maestro.
Il primo accesso è riservato a clienti selezionati
Cadence afferma che i primi modelli Maestro saranno disponibili per clienti selezionati con accesso anticipato nel quarto trimestre del 2026. L’annuncio non indica una data di rilascio generale né i prezzi. Per ora, le affermazioni sulle prestazioni misurabili restano basate sui risultati iniziali riferiti dall’azienda, mentre il primo accesso dei clienti è limitato a un gruppo selezionato.