近日舉行的 CadenceLIVE Silicon Valley 2026 大會，EDA 大廠 Cadence 正式宣布與 NVIDIA 全面擴大策略合作夥伴關係。雙方合作提供涵蓋代理 AI（agentic AI）、物理模擬與數位孿生的加速解決方案，期盼釋放前所未有的生產力，並以「代理速度」（agent speed）重塑半導體設計、物理 AI 系統及超大規模 AI 工廠的新世代工程設計流程。
Cadence 總裁暨執行長 Anirudh Devgan 表示，代理 AI 與數位孿生正在重塑工程格局。我們與 NVIDIA 深化合作加速了「設計」與「物理實現」的融合，模擬與系統開發提供前所未見的速度、準確性與可靠度。NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳亦強調，當前正處於運算能力的轉捩點，透過先行建構全真數位孿生（full-fidelity digital twins），工程師首度能在數位世界中進行大規模創新、測試與優化，進而革新人類設計與建造世界的方式。
EDA 與系統設計分析（SDA）方面，Cadence 結合了 NVIDIA CUDA-X、AI 物理及 Omniverse 函式庫，並藉由 NVIDIA AI 基礎架構驅動的 Cadence Millennium M2000 超級電腦，為廣泛基礎求解器提供高達 100 倍的加速。目前包含阿貢國家實驗室、本田研發中心、三星與 SK 海力士及 Ascendence 等客戶皆已受惠於此加速方案，將產品更快速地推向市場。
此外，Cadence 在大會發表全新「主控代理」（head agent）平台 AgentStack。建立在生產力已提升最高達 10 倍的 ChipStack 基礎之上，AgentStack 將流程從 RTL 驗證跨足至實體設計、客製化/類比設計及系統級設計。該平台利用 NVIDIA Nemotron 模型並運行於加速運算上，能調度長時間運行的多代理工作流程，使傳統高度依賴腳本與圖形化介面（GUI）的流程轉向代理驅動，將晶片設計的迭代週期從數天大幅壓縮至數小時。NVIDIA 更作為早期合作夥伴率先將其導入內部半導體與系統設計流程中。
除晶片設計，雙方合作亦延伸至物理 AI（Physical AI）領域。透過整合 Cadence 的高保真多物理場模擬與 NVIDIA Isaac 開源模擬函式庫及 Cosmos 開放世界模型，客戶可獲得由代理編排的一站式工作流程。該流程涵蓋虛擬訓練、物理代用模型訓練、策略優化，以及在 VTD（Virtual Test Drive）高保真模擬環境中的複雜場景測試。
最終的優化結果將部署於 NVIDIA Jetson 機器人與邊緣 AI 系統中，其即時虛擬孿生能實現持續監控與改進。此工作流程旨在大幅縮小自主機器的關鍵「虛實落差」（sim-to-real gap），在加速實驗的同時，確保物理 AI 系統部署於現實世界時的安全性。
因應生成式 AI 帶來的巨大基礎設施需求，此項合作也深入至次世代 AI 工廠的設計。Cadence 整合了 NVIDIA Omniverse DSX 藍圖，協助客戶建構大規模 Vera Rubin 與 Grace Blackwell AI 工廠的數位孿生，並專注於一項關鍵新指標：「每瓦代幣」（tokens per watt），即每消耗單位電力所處理的模型代幣數量。
透過在高保真數位孿生中擷取資訊設備負載、冷卻系統、氣流與控制邏輯間的相互作用，營運商可在部署前探索 GPU 設置與散熱架構的權衡。在一項 10 百萬瓦（MW）的 AI 工廠案例中，透過降低功耗（MaxQ）建模，證明每瓦代幣提升達 17%；若進一步結合 MaxQ 運作與較溫暖的冷卻液，更能產生約 32% 的每瓦代幣成長。對於大規模部署而言，相當於每十億瓦（GW）能創造數十億美元的年度增量營收，完美彰顯了模擬驅動設計對最佳化 AI 工廠商業價值的強大潛力。
(首圖來源：wikipedia)
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