輝達（NVIDIA）今(27)日宣布擴充工程專用工具包（NVIDIA Agent Toolkit），全新導入 PhysicsNeMo 與多項 CUDA-X 函式庫，為自主式 AI 工程師提供專屬技能與求解器。面對晶片設計與系統開發日益複雜的挑戰，這項升級能將物理模擬、驗證與效能分析緊密串聯，大幅加速高擬真資料產生，全面革新產品開發流程。記者孟圓琦／臺北報導

輝達（NVIDIA）今(27)日宣布擴充工程專用工具包（NVIDIA Agent Toolkit），全新導入 PhysicsNeMo 與多項 CUDA-X 函式庫，為自主式 AI 工程師提供專屬技能與求解器。面對晶片設計與系統開發日益複雜的挑戰，這項升級能將物理模擬、驗證與效能分析緊密串聯，大幅加速高擬真資料產生，全面革新產品開發流程。

[caption id="attachment_247230" align="alignnone" width="1600"] NVIDIA Agent Toolkit 協助開發者打造專用的工程 AI 助理，並將其連接至特定領域的工具、模型與資料。隨著 NVIDIA PhysicsNeMo 與 CUDA-X 函式庫的加入，這些代理現在可運用 AI 物理技能、加速求解器與量子化學功能，應用於晶片、系統與工業工程等領域。（圖／輝達提供）[/caption]

NVIDIA Agent Toolkit 為工程代理新增 AI 物理與加速運算技能

NVIDIA Agent Toolkit 協助開發者打造專用的工程 AI 助理，並將其連接至特定領域的工具、模型與資料。隨著 NVIDIA PhysicsNeMo 與 CUDA-X 函式庫的加入，這些代理現在可運用 AI 物理技能、加速求解器與量子化學功能，應用於晶片、系統與工業工程等領域。

主要功能包括：

• AI 物理技能：

  NVIDIA PhysicsNeMo 函式庫可協助代理訓練及部署能夠客製化的 AI 物理模型，用於複雜的設計與模擬工作，並將模型架構轉化為工程工作流程中可呼叫的工具

• 迭代式稀疏求解器（iterative sparse solvers）：

  全新 NVIDIA cuISS（CUDA Iterative Sparse Solvers）函式庫可加速物理與工程模擬中的大型稀疏線性系統。cuISS 專為在 GPU 上實現靈活性與效能而設計，其現代化且可組合的求解器與預處理器，可協助開發者為代理型工程工作流程打造可擴展的生產級模擬引擎

• 直接式稀疏求解器（direct sparse solvers）：

  NVIDIA cuDSS（CUDA Direct Sparse Solvers）可加速電子設計自動化（EDA）與科學模擬中至關重要的大型複雜稀疏線性系統。cuDSS 為裝置、電路與系統模擬等關鍵工作負載提供高效能與數值穩定性，並具備在生產環境中擴展至多 GPU 及多節點部署的能力

• 量子化學：

  NVIDIA cuEST（CUDA Electronic Structure Theory）將高準確度的量子化學模擬擴展至與裝置相關的規模，讓密度泛函理論（density functional theory；DFT）與後 DFT 方法能大規模整合至生產工作流程。cuEST 支援廣泛的現代泛函，並讓規模日益擴大的基態與激發態模擬能在 NVIDIA GPU 上有效執行，為客戶帶來實際應用價值

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 開源模型推動晶片設計的代理型編碼

晶片設計仰賴專用的暫存器傳輸層級（RTL）編碼，這不僅需要高度準確性與深厚的領域專業知識，也必須具備靈活的部署能力。憑藉 NVIDIA Research 推出的硬體設計代理 ACE-RTL，NVIDIA Nemotron™ 3 Ultra 在涵蓋各類 RTL 編碼任務的綜合性 Verilog Design Problems 基準測試中，領先其他開源模型。

這項成果展現了 Nemotron 3 Ultra 如何提供業界領先的準確度與效率，且無論是部署於本地裝置或企業內部環境，皆能針對專有資料進行後訓練，讓企業在打造晶片設計 AI 代理時，得以擁有更高的控制能力、客製化彈性與資料隱私保障。

開發者可透過 Cadence 的測試框架、新思科技針對設計驗證及類比與混合訊號工作流程打造的全自主長時間運作代理、西門子的 Questa One 智慧驗證代理型工具套件，以及 Hugging Face，開始使用 Nemotron 3 Ultra。

軟體領導者運用 NVIDIA 打造自主式 AI 工程師

工業工程領導者已開始運用全新及擴充後的 NVIDIA Agent Toolkit 元件，開發自主式 AI 工程師。

Cadence 正將 NVIDIA Nemotron、加速運算與 CUDA-X 函式庫，與近期推出的 Cadence AuraStack AI Super Agent 與 Cadence Millennium M2000 平台結合，以自主推進從探索到簽核的先進封裝與印刷電路板（PCB）設計，實現最高達 20 倍的多物理模擬速度提升。這些技術將加入 Cadence 完整的晶片設計超級代理產品組合，共同涵蓋從架構到製造簽核的端到端晶片設計工作流程。

此外，雙方的合作也從代理型設計延伸至底層運算平台。Cadence 的電子設計自動化與系統設計自動化工具產品組合，包括形式驗證平台 Cadence Jasper，皆正針對 NVIDIA Vera CPU 進行最佳化，協助工程團隊更快速地驗證先進晶片設計。

新思科技正將 NVIDIA Agent Toolkit、NVIDIA NIM™ 微服務、Nemotron 開源模型、NVIDIA NeMo™ Gym 函式庫與 NVIDIA NemoClaw™ 藍圖，搭配 Synopsys AgentEngineer，在晶片與系統設計領域建構安全且加速的代理型工作流程。運用 Ansys Icepak，新思科技的代理型工作流程可自主執行模擬設定，以及複雜 GPU 散熱設計最佳化所需的預處理與後處理作業。新思科技也正開發 NVIDIA cuISS 使用案例，以加速模擬工作負載。

雙方的合作範圍亦從代理型工作流程延伸至底層運算平台。新思科技的 VCS 是一套高效能功能驗證解決方案，用於在晶片製造前模擬及驗證複雜的晶片設計，目前正針對 NVIDIA Vera CPU 進行最佳化，以協助提升驗證的資料輸送量。

西門子正將 NVIDIA NeMo Gym、Nemotron 開源模型與 CUDA-X 函式庫，搭配 Siemens Fuse EDA AI Agent，協調橫跨半導體、3D-IC、PCB 與系統設計的多工具及多代理工作流程，涵蓋從概念發想到簽核的各個階段。在 Siemens Solido Characterization Suite 中，這些代理型 AI 工作流程讓元件庫特性分析速度提升超過 10 倍，同時將詞元成本降低超過 10 倍。

三星正運用 NVIDIA cuLitho 與 CUDA-X 函式庫，讓運算微影效能提升最高 20 倍，並採用 NVIDIA PhysicsNeMo 執行晶片尺度的熱應力分析，在最多包含 100 億個網格單元的計算域中，達到數值求解器等級的準確度。

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ChipAgents 正運用 NVIDIA Agent Toolkit，打造晶片設計與驗證專用的 AI 代理。該團隊正針對複雜的端到端半導體設計與驗證工作流程微調 NVIDIA Nemotron 模型，涵蓋除錯、形式驗證、覆蓋率分析等工作。

Silvaco 正運用 NVIDIA 加速運算，擴大 Silvaco Victory Device 中擴展高準確度的 3D 光學模擬能力。透過 32 顆以 NVIDIA NVLink™ 技術互連的 NVIDIA GPU，該平台在不到四小時內完成包含 32 億個網格節點的光子邊緣耦合器模擬，這項工作負載已超出 CPU 模擬的實際處理極限。

是德科技正運用 NVIDIA cuDSS 將電磁模擬速度提升最高 10 倍，三星、新思科技與台積公司則正將 NVIDIA cuEST 整合至各自的 GPU 加速管道，使關鍵量子化學工作負載的執行速度提升最高 50 倍。

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