NVIDIA、EDA大手3社と連携し自律型AIエージェントによる半導体・システム設計革新を推進

何が発表されたのか

米NVIDIAは2026年7月27日（動画公開日）、Cadence、Synopsys、Siemens EDAをはじめとする主要電子設計自動化（EDA）ツール企業との緊密な連携のもと、自律型AIエージェントを活用した半導体およびシステム設計の技術イノベーションを発表しました。AIファクトリーの需要急増や次世代チップの複雑化に伴い、開発現場では回路設計から検証、実装、サインオフに至るまで途方もない工数がかかっています。今回の取り組みは、NVIDIAのGPU加速ライブラリや物理AIモデル「NVIDIA PhysicsNeMo」を各種EDAツールに統合し、回路設計の初期段階から基板・熱冷却を含むシステム全体まで、開発プロセス全体をAIエージェント主導で自動化・高速化するものです。本発表内容はすでに主要EDAプラットフォーム上で提供、または実用デモとして統合が進められており、半導体設計の生産性を根本から変革するフェーズに入ったことを示しています。

発表された機能・アップデートの全容

Cadence：RTL開発期間を数週間から数時間へ圧縮する自律型AIエンジニア

Cadenceが提供する自律型AIエンジニア（Autonomous AI Engineer）は、半導体の機能記述を行うRTL（Register Transfer Level）開発工程を劇的に高速化します。従来の開発では、大規模回路のRTL記述や機能調整に習熟したエンジニアが数週間を費やすことが一般的でした。しかし本機能では、AIエージェントが論理記述からフロー制御までを能動的に進めることで、作業時間をわずか数時間へと短縮します。動画内の画面では、Rubin GPU、Vera CPU、BlueField-4 DPU、NVLink-6といった最新の高度なコンポーネント構成に対して、Verilog/SystemVerilogコードやRISC-Vコアモジュール（riscv_core_branch_unitなど）の割り当て、条件分岐処理（branch_unit_enable等）がAIによって自動生成・整理される様子が示されています。

Synopsys：RTLからGDSまでの全自動検証と18倍加速されたSPICEシミュレーション

Synopsysは、検証プロセスの自動化を実現する「Fully-Autonomous Verification Closure Flow」を実演しました。トリガー発動から認知モデル（Cognitive Model）による計画立案、カバレッジの自動クロージャ、根本原因分析（RCA）および修正に至る一連のループを、AIエージェント群が人間による監視（Human Supervision）のもとで自律的に実行します。さらに、回路シミュレータ「Synopsys PrimeSim SPICE」においては、NVIDIA GPUによる並列計算最適化を適用した結果、従来のCPUベースの実行環境と比較して最大18倍のシミュレーション速度向上を達成しました。これにより、膨大なトランジスタ数を抱える最先端設計の検証期間が大幅に削減されます。

Siemens EDA：物理検証とDRC解析を自律処理する「Fuse Agent」

Siemens EDAは、自律型物理検証に対応する「Fuse Agent」を公開しました。Fuse Agentは、物理検証ツール「Calibre」のログデータ（Calibre Advisorログ）やDRC（デザインルールチェック）の実行進捗を自然言語やコマンドラインインターフェースを介して解釈します。デモ画面では「What's the current status of this DRC run?」というユーザーからの入力に対し、Agentがバックエンドで必要なツールを自動選択・実行し、ログファイル内のメモリ使用推移（例：81.2GB）やスワップ処理のタイムライン、ボトルネックとなっているプロセスの分析結果を構造化して提示する様子が確認できます。人間が手動で行っていた膨大なログ解析をAIが代行します。

Cadence：3D-ICパッケージングと熱解析を統合する「Aura Stack AI」と「Celsius Studio」

多層基板やチップレット構造を採用する最先端の3D-IC設計に向けて、Cadenceは「Cadence Aura Stack AI」を披露しました。本ツールは、3D-ICパッケージングおよびPCB設計の初期探査から物理実装、最終サインオフまでを一貫してカバーします。UI上の対話型AIに対し「Can you read my print, create the logic dies and align all of them?（図面を読み込んでロジックダイを作成し、すべて配置・整列してください）」と指示するだけで、AIが自動的にレイアウト設計を開始し、ダイの配置座標やHBM（高帯域幅メモリ）の位置合わせ、最短配線ルールを満たす配置プランを出力します。さらに、電子機器向け熱解析ツール「Celsius Studio ET Co-Simulation」とNVIDIAの密行列解法ライブラリ「NVIDIA cuDSS」の統合により、複雑な積層チップ構造における高精度な熱収束シミュレーションを高速に完了させます。

システムレベルの物理現象予測を行う「NVIDIA PhysicsNeMo」とSynopsys/Ansys連携

半導体チップ単体の枠を超え、基板や冷却機構を含むシステム全体（Silicon to Systems）の最適化を行う手段として、「NVIDIA PhysicsNeMo」が組み込まれています。PhysicsNeMoは、流体挙動、熱伝導、構造歪みなどの複雑なマルチフィジックス現象を高速予測する物理AIフレームワークです。動画内のデモでは、プリント基板上のヒートシンクと冷却風のレイノズ数や空気流の軌跡がカラフルな流線ベクトルで可視化されています。さらに、Synopsysの「Autonomous Ansys AI Engineer」デモでは、NVIDIAの計算ライブラリ「NVIDIA cuISS」を活用し、Ansysの構造・熱解析ツールと連携して、ヒートシンクの形状やフィン厚み、内部直径などのパラメータサーチ（13回以上の反復計算）を完全に自動処理するプロセスが示されています。