NVIDIA、エンジニアリング向けAIに物理・シミュレーション機能を追加

NVIDIAはAgent Toolkitを拡張し、再構成したPhysicsNeMoライブラリとCUDA-Xの新しい部品を追加した。開発者は、物理を扱い、加速シミュレーションを実行し、高精度なデータを使うエンジニアリング・エージェントを作れるようになる。対象はチップ設計、パッケージ、システム設計などで、モデルの回答を物理モデルと数値制約で検証しなければならない領域だ。

汎用言語モデルはシミュレーションを説明したり設計案を出したりできるが、実用性を判断するには数値ソルバーと専門領域の条件が必要になる。NVIDIAはPhysicsNeMoをエージェントから呼び出しやすいライブラリに再設計し、疎行列、直接ソルバー、量子化学計算に対応するCUDA-Xの機能を加えた。モデル、データ、既存の工学ソフトをつなぐことが狙いだ。

同社はレジスタ転送レベルのコード設計を支援するACE-RTLエージェントも紹介した。NVIDIAによると、Nemotron 3 UltraオープンモデルはRTL設計問題のベンチマークで他のオープンモデルを上回った。企業は専有データを使い、社内で設計・検証システムを構築できる。Cadence、Synopsys、Siemens、Hugging Faceのツールやハーネスも利用開始の入口として示されている。

パートナーは特定ワークフローでの結果を報告している。CadenceはAuraStack AI Super AgentとMillennium M2000でパッケージやPCB設計を行い、一部のマルチフィジックス処理が最大20倍になったと説明する。Siemensは一部のライブラリー特性評価で10倍を超える高速化、Keysightは電磁シミュレーションで最大10倍を主張した。いずれも特定構成のベンダー報告で、すべての仕事に当てはまるわけではない。

エンジニアリング・エージェントは単にツールを呼ぶだけではない。シミュレーションを設定し、結果を読み、設計を修正し、複数の操作を通じて数値の正確さを維持する必要がある。権限、監査記録、人による確認も欠かせない。ソルバーや物理モデルを呼び出し可能な技能にすることで引き継ぎを減らせるが、境界条件の確認や専門家の判断を置き換えるものではない。

機会が大きいのは、シミュレーション費用が高く設計サイクルが長い産業だ。半導体、自動車、航空宇宙、エネルギーのチームが試作前により多くの案を検討できる可能性がある。一方、データ準備、ソフト統合、専門家のレビューには費用がかかる。今後はデモを再現可能な本番工程に移し、時間、コスト、品質の改善を示せるかが焦点になる。

NVIDIAが挙げた導入例には、CadenceがNemotron、アクセラレーテッド・コンピューティング、CUDA-XをAuraStack AI Super Agentに組み込み、探索からサインオフまでの先端パッケージとPCB設計を自動化する取り組みがある。SynopsysはAgent Toolkit、NIMマイクロサービス、Nemotronを使い、チップとシステムの安全な長時間検証を進める。SiemensはNeMo Gym、Nemotron、CUDA-Xをチップ、3D-IC、PCB、システムの多ツール工程に接続する。NVIDIAは各製品が異なる段階にあり、提供時期や機能は変わり得るとも注意している。