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Plateforme d'orchestration autonome multidomaine pour l'ingénierie du silicium et des systèmes
Synopsys a présenté la plateforme Autopilot ainsi qu'un portefeuille de solutions spécialisées AgentEngineer conçues pour automatiser des flux de travail d'ingénierie complexes et en plusieurs étapes dans les secteurs de la conception de systèmes et de semi-conducteurs.
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Les applications traditionnelles de l'intelligence artificielle dans l'automatisation de la conception électronique se sont principalement concentrées sur l'assistance à des tâches isolées, telles que la génération de scripts, la réponse à des requêtes ou la suggestion de corrections de code ciblées, tandis que les ingénieurs humains dirigent la séquence des opérations. L'architecture nouvellement annoncée modifie ce paradigme en introduisant des super-agents à long horizon capables de raisonner sur des objectifs d'ingénierie complexes, de formuler des plans, d'orchestrer des agents de tâches spécialisés et d'exécuter des flux de travail de bout en bout.
Ciblant des industries allant de la fabrication de semi-conducteurs à la vérification de puces, en passant par la conception analogique et à signaux mixtes et l'ingénierie de systèmes multidisciplinaires, la plateforme Autopilot fournit une couche fondamentale ouverte et sécurisée. Cette couche intègre l'intelligence contextuelle, la mémoire persistante, la télémétrie et la gouvernance de la sécurité pour connecter directement les agents autonomes aux outils d'automatisation de la conception électronique et aux moteurs de simulation sous-jacents.
Portefeuille de solutions spécialisées et mécanique opérationnelle
Le portefeuille aborde plusieurs domaines fonctionnels au sein de la chaîne d'approvisionnement numérique et du cycle de vie du développement de puces :
- Verification AgentEngineer : gère la boucle de vérification complète, de l'interprétation des spécifications et de la génération de bancs d'essai jusqu'à la clôture de la couverture fonctionnelle et de code.
- Implementation AgentEngineer : coordonne les étapes de conception physique, y compris la planification d'étage, le placement, le routage, l'analyse de congestion, l'optimisation pour la testabilité et la clôture du minutage, de la puissance et des règles de conception.
- AMS AgentEngineer : automatise les flux de travail de conception analogique et à signaux mixtes, couvrant la synthèse de disposition, la migration de nœuds IP, la vérification physique et la caractérisation au niveau du transistor.
- Manufacturing, Meshing, Blaze et EMC AgentEngineers : gèrent la préparation spécialisée des données de masques de fabrication, la génération de maillages pour la simulation, les études de combustion de turbines à gaz et l'analyse de la compatibilité électromagnétique des cartes de circuits imprimés.
Fonctionnant à travers ces domaines, les agents à long horizon maintiennent le contexte sur des milliers d'étapes de raisonnement, évaluant dynamiquement les résultats intermédiaires des agents de tâches et ajustant les chemins d'exécution lorsque les résultats s'écartent des critères cibles.
Résultats quantitatifs et architecture ouverte
Des évaluations menées dans le cadre de plus de cinquante projets clients indiquent des gains de performance mesurables, notamment une clôture de vérification jusqu'à cinquante fois plus rapide, une couverture supérieure de vingt pour cent, une amélioration par deux de l'efficacité des jetons et des gains de productivité de dix à trente pour cent dans la génération et la refactorisation de code au niveau de transfert de registres.
Pour s'intégrer dans des environnements d'entreprise hétérogènes, la plateforme sous-jacente prend en charge des agents tiers, des bases de données d'ingénierie personnalisées, des modèles de langage commerciaux et open source, ainsi que des modèles de déploiement flexibles allant de l'infrastructure cloud aux serveurs sur site. Des mécanismes de surveillance humaine permettent aux équipes d'ingénierie d'établir des points de contrôle obligatoires pour valider les décisions et régir l'exécution autonome. La disponibilité générale de la plateforme et des solutions d'agents est prévue pour fin 2026.
Contexte additionnel :
cette section détaille les spécifications techniques et l'analyse comparative concurrentielle non incluses dans l'annonce originale du produit
Le marché de l'automatisation de la conception électronique autonome présente des stratégies de plateforme concurrentes de la part des principaux fournisseurs d'automatisation de la conception électronique, notamment Cadence Design Systems et Siemens EDA, qui déployent tous deux des cadres agentiques pour gérer les flux de vérification et de disposition en plusieurs étapes.
Du point de vue de l'analyse comparative concurrentielle, la plateforme Autopilot de Synopsys se distingue par son large champ d'intégration post-fusion, combinant les outils traditionnels d'automatisation de la conception électronique de silicium avec les moteurs de multiphysique et d'analyse de systèmes d'Ansys sous une architecture d'agents unifiée. Alors que les outils ponctuels traditionnels mesurent l'efficacité via des accélérations de temps d'exécution localisées pour des simulations à moteur unique, les architectures à long horizon visent la clôture des flux de travail en minimisant la charge de coordination humaine requise pour transférer des données à travers des transferts fragmentés de vérification et d'mise en œuvre. Les métriques standardisées de cette catégorie suivent l'efficacité des jetons, la latence par boucle de raisonnement, le temps de convergence de régression et la clôture de la puissance, des performances et de la surface après disposition par rapport aux flux de base pilotés par l'humain.
Édité par Sucithra Mani, rédactrice en chef d'Induportals – adapté par l'IA.
www.synopsys.com
Résultats quantitatifs et architecture ouverte
Des évaluations menées dans le cadre de plus de cinquante projets clients indiquent des gains de performance mesurables, notamment une clôture de vérification jusqu'à cinquante fois plus rapide, une couverture supérieure de vingt pour cent, une amélioration par deux de l'efficacité des jetons et des gains de productivité de dix à trente pour cent dans la génération et la refactorisation de code au niveau de transfert de registres.
Pour s'intégrer dans des environnements d'entreprise hétérogènes, la plateforme sous-jacente prend en charge des agents tiers, des bases de données d'ingénierie personnalisées, des modèles de langage commerciaux et open source, ainsi que des modèles de déploiement flexibles allant de l'infrastructure cloud aux serveurs sur site. Des mécanismes de surveillance humaine permettent aux équipes d'ingénierie d'établir des points de contrôle obligatoires pour valider les décisions et régir l'exécution autonome. La disponibilité générale de la plateforme et des solutions d'agents est prévue pour fin 2026.
Contexte additionnel :
cette section détaille les spécifications techniques et l'analyse comparative concurrentielle non incluses dans l'annonce originale du produit
Le marché de l'automatisation de la conception électronique autonome présente des stratégies de plateforme concurrentes de la part des principaux fournisseurs d'automatisation de la conception électronique, notamment Cadence Design Systems et Siemens EDA, qui déployent tous deux des cadres agentiques pour gérer les flux de vérification et de disposition en plusieurs étapes.
Du point de vue de l'analyse comparative concurrentielle, la plateforme Autopilot de Synopsys se distingue par son large champ d'intégration post-fusion, combinant les outils traditionnels d'automatisation de la conception électronique de silicium avec les moteurs de multiphysique et d'analyse de systèmes d'Ansys sous une architecture d'agents unifiée. Alors que les outils ponctuels traditionnels mesurent l'efficacité via des accélérations de temps d'exécution localisées pour des simulations à moteur unique, les architectures à long horizon visent la clôture des flux de travail en minimisant la charge de coordination humaine requise pour transférer des données à travers des transferts fragmentés de vérification et d'mise en œuvre. Les métriques standardisées de cette catégorie suivent l'efficacité des jetons, la latence par boucle de raisonnement, le temps de convergence de régression et la clôture de la puissance, des performances et de la surface après disposition par rapport aux flux de base pilotés par l'humain.
Édité par Sucithra Mani, rédactrice en chef d'Induportals – adapté par l'IA.
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