June lalu, Cadence umumkan satu projek yang sedang mereka usahakan iaitu jurutera maya berautonomi sepenuhnya untuk kendalikan tugasan reka cipta cip menggunakan teknologi AI NVIDIA. Kini, Cadence kongsikan lebih banyak maklumat tentangnya. Maestro adalah sekumpulan model AI yang akan bangunkan sistem AI, khas untuk bangunkan cip.
Pendek kata, Cadence nak AI latih AI bukan saja untuk reka cip, malahan untuk menguji, menilai, dan belajar sepanjang proses itu.
Apa itu Cadence Maestro?
Seperti yang dikatakan tadi, Maestro adalah himpunan AI yang dibangun khas untuk industri semikonduktor yang bersinergi dengan AI Super Agents dan perisian electronic design automation (EDA) sedia ada milik syarikat itu.
AI belajar daripada produk sendiri
Ini bahagian paling menarik Maestro. Sistem ini ada kitaran maklum balas tertutup iaitu agen AI akan putuskan cara reka cipta cip, kemudian menilai rekaan itu, dan kenal pasti penambahbaikkan yang harus dilaksana. Kitaran itu berulang sehinggalah hasil yang terbaik dicapai.
Cadence gelarnya sebagai persekitaran pembelajaran diperkuat kerana info maklum balas datang daripada data dan perkiraan sebenar berbanding berhipotesis tanpa sandaran. Ia juga boleh optimumkan cara kerja untuk memenuhi keperluan kejuruteraan tertentu.
Sejauh mana keberkesanannya? Cadence kongsikan yang mereka capai 30% peningkatan kualiti produk dan 5 kali ganda penjimatan penggunaan toket berbanding kaedah pembangunan konvensional. Mereka juga katakan Maestro membantu agen AI lunaskan masalah kejuruteraan kompleks dengan sumber yang cekap.
Apa maknanya untuk pengguna?
Walaupun kesan langsungnya tak dirasai pengguna kebanyakan, proses mereka cipta cip dengan bantuan AI membolehkan industri semikonduktor menghasilkan cip yang lebih baik dalam tempoh masa lebih singkat. Ia bermakna, naik taraf produk pengguna boleh dilakukan dalam kitaran yang lebih pantas dan murah.
Walau bagaimanapun, ia tidaklah bermakna iPhone atau Android anda yang seterusnya akan direka oleh AI secara keseluruhannya. Sentuhan manusia masih diperlukan untuk memandu arah AI, menetapkan had, dan mengesahkan hasil akhirnya.
Sumber: Cadence