Cadence và NVIDIA mở rộng hợp tác, tích hợp AI agent và digital twin vào thiết kế chip và hệ thống

Cadence công bố mở rộng hợp tác với NVIDIA nhằm đưa AI agent, mô phỏng vật lý và digital twin vào các quy trình thiết kế kỹ thuật thế hệ mới. Thông báo được đưa ra tại CadenceLIVE Silicon Valley 2026, với phạm vi trải rộng từ thiết kế bán dẫn, hệ thống physical AI cho đến các AI factory quy mô hyperscale.

Theo Cadence, sự hợp tác này kết hợp năng lực của hãng trong thiết kế dựa trên agentic AI, tự động hóa thiết kế điện tử (EDA), thiết kế và phân tích hệ thống (SDA) với các công nghệ NVIDIA CUDA-X, AI physics và thư viện Omniverse dành cho giải pháp digital twin công nghiệp.

“Agentic AI và digital twin đang định hình lại toàn bộ bối cảnh kỹ thuật – từ thiết kế bán dẫn đến các hệ thống AI quy mô hành tinh.” – Anirudh Devgan, Chủ tịch kiêm CEO Cadence chia sẻ

Jensen Huang, nhà sáng lập kiêm CEO NVIDIA, cho rằng điện toán tăng tốc CUDA và AI đang tái định hình quy trình kỹ thuật. Theo ông, việc xây dựng các digital twin có độ trung thực cao trước khi triển khai thực tế cho phép kỹ sư thử nghiệm, kiểm tra và tối ưu ý tưởng với tốc độ và quy mô lớn hơn.

Tăng tốc EDA và thiết kế hệ thống bằng hạ tầng NVIDIA

Cadence và NVIDIA đang tăng tốc các giải pháp EDA và SDA của Cadence bằng NVIDIA CUDA-X, AI physics, thư viện Omniverse và siêu máy tính Cadence Millennium M2000, vốn được xây dựng trên hạ tầng AI của NVIDIA.

Trong khuôn khổ hợp tác mở rộng, Cadence cho biết hãng sẽ tăng tốc nhiều bộ giải kỹ thuật của mình, đồng thời tận dụng các mô hình AI physics để mang lại mức tăng tốc quy trình kỹ thuật lên tới 100 lần.

Một số khách hàng và đối tác của Cadence trong mảng EDA và SDA, gồm Ascendence, Argonne National Laboratory, Honda R&D, Samsung và SK Hynix, đã sử dụng các giải pháp Cadence được tăng tốc bằng NVIDIA để rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

AgentStack: đưa AI agent vào toàn bộ quy trình thiết kế chip

Cadence trước đó đã giới thiệu ChipStack AI Super Agent, công cụ kết hợp agentic AI với các công cụ EDA nền tảng nhằm hỗ trợ thiết kế và xác minh RTL trong ngành bán dẫn. Theo Cadence, các triển khai ban đầu tại hơn 10 khách hàng lớn đã cho thấy mức tăng năng suất lên tới 10 lần trong các tác vụ thiết kế và xác minh.

Dựa trên nền tảng này, Cadence công bố AgentStack, một “head agent” được thiết kế để điều phối nhiều khía cạnh của thiết kế bán dẫn và hệ thống. AgentStack mở rộng mô hình Mental Model và kiến trúc super-agent của ChipStack vượt ra ngoài RTL và verification, sang thiết kế vật lý, thiết kế custom/analog, migration và các quy trình thiết kế cấp hệ thống.

AgentStack kết nối các agent của Cadence với những nền tảng EDA của hãng, tận dụng NVIDIA Nemotron và chạy trên hạ tầng điện toán tăng tốc NVIDIA để điều phối các quy trình đa agent kéo dài.

NVIDIA là một trong những đối tác sớm áp dụng luồng AgentStack trong các quy trình thiết kế bán dẫn và hệ thống của mình. Phản hồi thực tế từ NVIDIA sẽ được dùng để Cadence hoàn thiện và mở rộng AgentStack cho triển khai rộng hơn trong ngành.

Theo Cadence, hướng đi này đánh dấu bước chuyển từ các quy trình truyền thống dựa trên script và giao diện đồ họa sang quy trình do agent điều phối, có khả năng suy luận trên phân cấp thiết kế, quan hệ và giao thức. Mục tiêu là rút ngắn chu kỳ lặp từ nhiều ngày xuống còn vài giờ.

Mở rộng sang physical AI: thu hẹp khoảng cách “sim-to-real”

Ngoài thiết kế bán dẫn, Cadence và NVIDIA cũng mở rộng hợp tác sang embedded agentic AI cho physical AI. Hai công ty kết hợp Cadence Physical AI Stack với các thư viện mô phỏng robot và điện toán tăng tốc của NVIDIA để thu hẹp khoảng cách “sim-to-real” — tức khoảng cách giữa mô phỏng và triển khai trong thế giới thực — đối với robot và máy tự hành.

Bằng cách tích hợp và tăng tốc các quy trình AI cùng mô phỏng đa vật lý độ trung thực cao của Cadence với thư viện mô phỏng mã nguồn mở NVIDIA Isaac và các mô hình thế giới mở Cosmos, khách hàng có thể xây dựng một workflow đầu cuối do agent điều phối. Workflow này liên kết huấn luyện world model, vật lý chính xác, kiểm thử kịch bản quy mô lớn và phản hồi liên tục từ môi trường thực.

Ở cấp độ tổng quát, bộ giải pháp chung điều phối các AI agent trên toàn bộ vòng đời, từ điều phối huấn luyện, huấn luyện mô hình vật lý thay thế, tối ưu chính sách, cho đến xác thực và phản hồi triển khai.

Quy trình này bao gồm huấn luyện ảo trong NVIDIA Isaac Sim và Isaac Lab, đánh giá thông qua các mô hình vật lý chi tiết của Cadence, cũng như mô phỏng kịch bản ở quy mô nhiệm vụ bằng VTD (Virtual Test Drive) và VTDx, môi trường mô phỏng mở rộng độ trung thực cao cho các tình huống phức tạp trong thế giới thực.

Kết quả sau đó được triển khai trên các hệ thống NVIDIA Jetson dành cho robot và edge AI. Một virtual twin trực tiếp cho phép theo dõi và tinh chỉnh liên tục. Theo Cadence, việc đưa vật lý chính xác vào toàn bộ quá trình huấn luyện, xác thực và suy luận có thể giúp tăng tốc thử nghiệm, đồng thời cải thiện độ an toàn và mức độ tin cậy khi hệ thống physical AI được đưa ra thực tế.

Digital twin cho AI factory và bài toán “tokens per watt”

Hợp tác giữa Cadence và NVIDIA còn mở rộng sang AI factory. Cadence tích hợp NVIDIA Omniverse DSX Blueprint để hỗ trợ các digital twin AI factory thế hệ mới, giúp khách hàng thiết kế, mô phỏng và tối ưu các AI factory quy mô lớn dựa trên Vera Rubin và Grace Blackwell cho huấn luyện cũng như suy luận AI.

Các digital twin AI factory này tập trung vào một chỉ số ngày càng quan trọng với hạ tầng AI hyperscale: tokens per watt, tức số token mô hình được xử lý trên mỗi đơn vị điện năng tiêu thụ.

Khi kết hợp công cụ phân tích hệ thống và mô phỏng trung tâm dữ liệu của Cadence với thư viện NVIDIA DSX và Omniverse DSX Blueprint, khách hàng có thể đánh giá trước các lựa chọn về mức điện năng GPU, cấu hình hệ thống và kiến trúc làm mát trước khi triển khai hệ thống vật lý.

Trong một trường hợp sử dụng AI factory công suất 10 MW, việc mô phỏng GPU hoạt động ở chế độ giảm điện năng MaxQ cho thấy mức tăng tối đa 17% về tokens per watt, đồng thời có thể tạo thêm hàng tỷ USD doanh thu hằng năm trên mỗi gigawatt ở các triển khai quy mô lớn.

Các digital twin của AI factory dựa trên NVIDIA DSX cũng cho thấy việc kết hợp vận hành MaxQ với nước làm mát ấm hơn có thể mang lại mức tăng khoảng 32% tokens per watt. Bằng cách mô phỏng chi tiết tương tác giữa tải IT, hệ thống làm mát, luồng khí và logic điều khiển, nhà vận hành có thể tối ưu AI factory theo mục tiêu tokens per watt trong khi vẫn tuân thủ giới hạn điện năng và nhiệt độ.

Cadence cho biết hãng sẽ trình diễn các giải pháp tăng tốc, AgentStack, Physical AI Stack và các giải pháp digital twin cho AI factory tại CadenceLIVE 2026. Đây là một phần trong nỗ lực của Cadence và NVIDIA nhằm hỗ trợ các nhóm kỹ thuật chuyển từ ý tưởng ban đầu, huấn luyện và mô phỏng sang triển khai thực tế nhanh hơn và tự tin hơn.