Cadence заявила о росте качества проектирования чипов с ИИ до 30%

Их можно будет запускать в облаке Cadence, публичных облаках или на оборудовании под контролем заказчика.

Как сообщает StockTitan со ссылкой на анонс Cadence, в первых испытаниях на задачах проектирования Maestro показала результат максимум на 30% лучше универсальной базовой модели. По оценке компании, эффективность использования токенов выросла максимум в пять раз. Это предварительные показатели для отдельных рабочих процессов, а не обещание такого прироста в каждой задаче.

В Maestro входят дообученные большие языковые модели и модели для принятия решений, а также навыки агентов, которые могут улучшаться на основе обратной связи. Они работают вместе с ИИ-агентами Cadence AI Super Agents и инструментами автоматизации электронного и системного проектирования. Портфель рассчитан на использование наряду с универсальными и открытыми моделями: агент выбирает инструменты под задачу, а затем проверяет результаты с учётом инженерных требований и ограничений.

Как устроена работа Maestro

Работа начинается с общей цели, которую агент разбивает на отдельные задачи. Он может разобрать спецификацию, создать материалы для проекта, проанализировать результат и сопоставить варианты решения. Для этого агент обращается к моделям Maestro, другим ИИ-моделям и проектным инструментам Cadence.

Cadence использует результаты проверки инженерными инструментами как обратную связь для обучения моделей с подкреплением. Выходные данные сопоставляют с целями проекта, ограничениями и проверяемыми результатами. По оценке компании, расход токенов сокращается в том числе благодаря распределению работы между вызовами языковой модели и проектных инструментов.

В портфель также входят модели Nvidia Nemotron. Компании работают над безопасностью агентов с использованием архитектуры Nvidia OpenShell. Заказчики смогут дополнительно обучать модели на собственных данных, проектах и рабочих процессах. По словам старшего вице-президента Cadence Пола Каннингема, стоимость работы агентов начала резко расти, поэтому часть повторяющихся действий компания стремится перенести в сами модели.

Доступность и размещение данных

Ранний доступ в четвёртом квартале 2026 года получат только избранные заказчики. Cadence не назвала цену и не уточнила сроки более широкого запуска. Разместить всю систему, включая агентов, модели и инструменты проектирования, можно будет в облаке Cadence, защищённом публичном облаке либо в локальной среде заказчика.

Cadence предлагает локальный запуск и дообучение на материалах заказчика, тогда как GPT-Synopsys, о которой Synopsys объявила менее чем за месяц до Maestro, должна работать на инфраструктуре OpenAI. Synopsys при этом не планирует использовать данные клиентов для обучения модели.