Проектирование 3D-чипов превращается в тепловую головоломку: чем плотнее размещены вычислительные кристаллы и память, тем сложнее отводить тепло. Siemens и Nvidia предлагают поручить часть работы ИИ-агентам. По данным Siemens, это может сократить трудозатраты инженеров до 95%.
В основе решения — Fuse EDA AI Agent. Инженер задаёт цели, а агент координирует инструменты проектирования, запускает электрические и тепловые расчёты, выявляет отклонения и ищет их причины. Система проверяет, как на результат влияют размещение кристаллов, питание и материалы корпуса.
Процесс объединяет девять этапов и семь инструментов Siemens. За 8-10 часов система выполняет от 50 до 100 шагов анализа и исследует от 200 до 500 и более вариантов конструкции. По данным компании, настройка рабочего процесса занимает до 99% меньше времени, а проверить можно до 50 раз больше вариантов, чем вручную.
Для координации используются Nvidia Agent Toolkit, модели Nemotron и библиотеки CUDA-X. Автоматизация помогает раньше находить проблемы с энергопотреблением и тепловым режимом — пока конструкцию ещё можно изменить без дорогостоящей переделки.
Это особенно важно для ИИ-ускорителей, где несколько кристаллов работают в тесной сборке. Siemens также сотрудничает с IBM над автоматизацией проектирования будущих чипов с техпроцессом 0,7 нм и вертикальным расположением транзисторов. Чем сложнее становятся процессоры, тем больше расчётов можно поручить ИИ, хотя итоговые решения всё равно требуют инженерной проверки.
