辉达 (NVDA-US) 今 (27) 日宣布扩充工程专用的 NVIDIA Agent Toolkit，新增 NVIDIA PhysicsNeMo 与 CUDA-X 函式库，作为代理就绪的工具与技能，革新全球产品设计与开发的方式。

辉达打造下一代晶片与系统，需要团队在日益复杂的设计周期中，将物理、模拟与效能分析相互串联。新一代自主式人工智慧 (AI) 工程师正逐渐崛起，协助处理这些复杂工作。这类 AI 工程师能使用专业工具、执行模拟并产生高拟真资料，协助晶片设计、验证、封装与系统开发扩大规模。

辉达将 PhysicsNeMo 重新架构为一系列适合代理使用的函式库，并新增及更新多项 CUDA-X 函式库，两者均已纳入 NVIDIA Agent Toolkit，以支援复杂的工程工作。PhysicsNeMo 提供用于训练与部署模型的 AI 物理技能，CUDA-X 函式库则将加速求解器与量子化学功能导入代理型工程工作流程。

辉达运算工程事业部副总裁暨总经理 Timothy Costa 表示，工程领域已来到关键转捩点。AI 如今能运用物理、模拟与设计工具。透过 NVIDIA Agent Toolkit，开发者可以打造代理型 AI 工程师，运用物理原理进行推理、执行复杂模拟并产生高拟真资料，成为推动晶片与系统设计创新的全新引擎。

辉达 Agent Toolkit 协助开发者打造专用的工程 AI 助理，并将其连接至特定领域的工具、模型与资料。随着 NVIDIA PhysicsNeMo 与 CUDA-X 函式库的加入，这些代理现在可运用 AI 物理技能、加速求解器与量子化学功能，应用于晶片、系统与工业工程等领域。

辉达此次推出的主要功能包括、AI 物理技能、迭代式稀疏求解器 (iterative sparse solvers)、直接式稀疏求解器 (direct sparse solvers)、量子化学等。

辉达凭借 NVIDIA Research 推出的硬体设计代理 ACE-RTL，NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在涵盖各类 RTL 编码任务的综合性 Verilog Design Problems 基准测试中，领先其他开源模型。

这项成果展现了 Nemotron 3 Ultra 如何提供业界领先的准确度与效率，且无论是部署于本地装置或企业内部环境，皆能针对专有资料进行后训练，让企业在打造晶片设计 AI 代理时，得以拥有更高的控制能力、客制化弹性与资料隐私保障。

开发者可透过 Cadence 的测试框架、新思科技针对设计验证及类比与混合讯号工作流程打造的全自主长时间运作代理、西门子的 Questa One 智慧验证代理型工具套件，以及 Hugging Face，开始使用 Nemotron 3 Ultra。

工业工程领导者已开始运用全新及扩充后的 NVIDIA Agent Toolkit 元件，开发自主式 AI 工程师。

Cadence 正将 NVIDIA Nemotron、加速运算与 CUDA-X 函式库，与近期推出的 Cadence AuraStack AI Super Agent 与 Cadence Millennium M2000 平台结合，以自主推进从探索到签核的先进封装与印刷电路板 (PCB) 设计，实现最高达 20 倍的多物理模拟速度提升。这些技术将加入 Cadence 完整的晶片设计超级代理产品组合，共同涵盖从架构到制造签核的端到端晶片设计工作流程。

此外，双方的合作也从代理型设计延伸至底层运算平台。Cadence 的电子设计自动化与系统设计自动化工具产品组合，包括形式验证平台 Cadence Jasper，皆正针对 NVIDIA Vera CPU 进行最佳化，协助工程团队更快速地验证先进晶片设计。

新思科技正将 NVIDIA Agent Toolkit、NVIDIA NIM 微服务、Nemotron 开源模型、NVIDIA NeMo Gym 函式库与 NVIDIA NemoClaw 蓝图，搭配 Synopsys AgentEngineer，在晶片与系统设计领域建构安全且加速的代理型工作流程。运用 Ansys Icepak，新思科技的代理型工作流程可自主执行模拟设定，以及复杂 GPU 散热设计最佳化所需的预处理与后处理作业。新思科技也正开发 NVIDIA cuISS 使用案例，以加速模拟工作负载。

双方的合作范围亦从代理型工作流程延伸至底层运算平台。新思科技的 VCS 是一套高效能功能验证解决方案，用于在晶片制造前模拟及验证复杂的晶片设计，目前正针对 NVIDIA Vera CPU 进行最佳化，以协助提升验证的资料输送量。

西门子正将 NVIDIA NeMo Gym、Nemotron 开源模型与 CUDA-X 函式库，搭配 Siemens Fuse EDA AI Agent，协调横跨半导体、3D-IC、PCB 与系统设计的多工具及多代理工作流程，涵盖从概念发想到签核的各个阶段。在 Siemens Solido Characterization Suite 中，这些代理型 AI 工作流程让元件库特性分析速度提升超过 10 倍，同时将词元成本降低超过 10 倍。

三星正运用 NVIDIA cuLitho 与 CUDA-X 函式库，让运算微影效能提升最高 20 倍，并采用 NVIDIA PhysicsNeMo 执行晶片尺度的热应力分析，在最多包含 100 亿个网格单元的计算域中，达到数值求解器等级的准确度。

ChipAgents 正运用 NVIDIA Agent Toolkit，打造晶片设计与验证专用的 AI 代理。该团队正针对复杂的端到端半导体设计与验证工作流程微调 NVIDIA Nemotron 模型，涵盖除错、形式验证、覆盖率分析等工作。

Silvaco 正运用 NVIDIA 加速运算，扩大 Silvaco Victory Device 中扩展高准确度的 3D 光学模拟能力。透过 32 颗以 NVIDIA NVLink 技术互连的 NVIDIA GPU，该平台在不到四小时内完成包含 32 亿个网格节点的光子边缘耦合器模拟，这项工作负载已超出 CPU 模拟的实际处理极限。

是德科技正运用 NVIDIA cuDSS 将电磁模拟速度提升最高 10 倍，三星、新思科技与台积公司则正将 NVIDIA cuEST 整合至各自的 GPU 加速管道，使关键量子化学工作负载的执行速度提升最高 50 倍。