Cadence đưa AI chuyên biệt vào thiết kế chip, cải thiện kết quả tới 30%

Maestro kết hợp các mô hình AI chuyên biệt với vòng lặp học tăng cường (reinforcement learning – RL), cùng những công cụ tự động hóa thiết kế điện tử (EDA) và tự động hóa thiết kế hệ thống (SDA) đã được kiểm chứng. Cách tích hợp này tạo thành nền tảng kỹ thuật dựa trên Agentic AI, hướng đến cải thiện kết quả thiết kế, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và nâng cao hiệu năng thông qua cơ chế tự cải thiện.

Bộ mô hình gồm nhiều quy mô, kiến trúc, trong đó có mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện bổ sung cho lĩnh vực chuyên biệt, mô hình ra quyết định đã được huấn luyện và kỹ năng AI Agent có khả năng tự cải thiện. Maestro được tích hợp với các siêu AI Agent AuraStack™, ChipStack™, InnoStack™ và ViraStack™, cũng như công cụ EDA, SDA và học tăng cường.

Bộ mô hình AI Maestro của Cadence cho thấy mức cải thiện ban đầu tới 30% về chất lượng kết quả thiết kế và hiệu quả sử dụng token cao gấp 5 lần so với mô hình nền tảng đa dụng.

Sự phối hợp giữa mô hình tiên phong (frontier), mô hình trọng số mở (open-weight) và mô hình chuyên biệt cho phép đưa tri thức kỹ thuật vào các quy trình phức tạp, trên cả đám mây và hạ tầng tại chỗ (on-premises). Cadence cho biết nền tảng được quản lý bảo mật, đồng thời cung cấp cho khách hàng quyền kiểm soát, lựa chọn và linh hoạt trong triển khai.

Theo doanh nghiệp, mức cải thiện ban đầu đến từ môi trường học tích hợp theo chiều dọc, kết hợp tri thức chuyên ngành, dữ liệu kỹ thuật được tuyển chọn, siêu tác nhân AI, công cụ EDA, SDA và hệ thống đánh giá. Các thuật toán cùng bộ giải tất định của Cadence đánh giá đầu ra theo mục tiêu, ràng buộc kỹ thuật và dữ liệu chuẩn (ground truth), tạo vòng phản hồi khép kín phục vụ học tăng cường và cải thiện liên tục.

“Muốn tạo ra cuộc cách mạng trong các tác vụ kỹ thuật phức tạp, cần có trí tuệ chuyên sâu theo lĩnh vực. Việc kết hợp bộ mô hình chuyên biệt Maestro với các mô hình tiên phong và mô hình trọng số mở hàng đầu giúp siêu tác nhân AI của chúng tôi vận hành công cụ EDA và SDA của Cadence một cách thuần thục và hiệu quả vượt trội, qua đó thay đổi cách thiết kế chip và hệ thống”, ông Anirudh Devgan, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc Cadence, nhận định.

NVIDIA, Socionext và Silicon Labs tham gia

Theo ông Tim Costa, Phó chủ tịch kiêm Tổng giám đốc mảng kỹ thuật công nghiệp và tính toán của NVIDIA, thiết kế chip bằng AI Agent cần hệ thống có khả năng tạo nội dung thiết kế, đánh giá đánh đổi giữa các phương án và học từ kết quả kỹ thuật đã được xác thực. Ông Costa đánh giá: “Hợp tác với Cadence mang NVIDIA Nemotron, OpenShell và chuyên môn kỹ thuật sâu rộng vào các mô hình chuyên biệt của Maestro. Khi gắn học tăng cường với phản hồi từ công cụ EDA và các bộ giải tất định (deterministic solver), chúng tôi có thể dạy AI Agent  đưa ra quyết định thiết kế tốt hơn, dựa trên mức độ công việc đáp ứng mục tiêu và ràng buộc kỹ thuật”.

Socionext đang triển khai AI Super Agent InnoStack của Cadence vào môi trường thiết kế. Ông Hisato Yoshida, Giám đốc vận hành (COO) của Socionext, chia sẻ: “Kết hợp AI Agent với các công cụ EDA tiên tiến cho thiết kế vật lý, chúng tôi kỳ vọng năng suất tổng thể tăng tới 5 lần mà vẫn giữ được chất lượng thiết kế. Chúng tôi xem Maestro là bước tiếp theo để nâng cao hơn nữa hiệu quả trong toàn bộ quy trình thiết kế”.

Bà Garima Sharda, Phó chủ tịch kỹ thuật của Silicon Labs, cho biết thiết bị tiêu thụ điện năng siêu thấp đòi hỏi đổi mới ở nhiều lĩnh vực, còn Agentic AI mở ra cơ hội tối ưu điện năng. “Nhờ sử dụng Cadence Verisium Debug trong siêu AI Agent ChipStack, các nhóm kỹ sư của chúng tôi đã đẩy nhanh việc phân tích nguyên nhân gốc rễ và gỡ lỗi toàn trình trong giai đoạn kiểm chứng điện năng thấp trước khi sản xuất silicon. Chúng tôi mong đợi thêm nhiều lợi ích từ các mô hình chuyên biệt Maestro của Cadence”, bà Sharda cho biết.

Phối hợp mô hình và công cụ theo yêu cầu thiết kế

Trong môi trường học của Cadence, các mô hình tiên phong và trọng số mở đảm nhiệm ngôn ngữ, suy luận và xử lý đa phương thức, còn Maestro bổ sung chuyên môn về thiết kế chip và hệ thống. Khi nhận mục tiêu cấp cao, siêu AI Agent diễn giải ý đồ, chia nhỏ tác vụ, điều phối Maestro với các mô hình khác và vận hành công cụ EDA, SDA.

Quy trình này có thể diễn giải thông số kỹ thuật, tạo nội dung thiết kế, phân tích kết quả, xem xét đánh đổi giữa phương án và hỗ trợ quyết định theo yêu cầu kỹ thuật, chi phí, bảo mật. Các mô hình Maestro, gồm NVIDIA Nemotron và những mô hình khác, cũng có thể được huấn luyện bổ sung bằng dữ liệu, thiết kế và quy trình riêng của khách hàng. Việc cân bằng giữa gọi công cụ EDA, SDA và mô hình ngôn ngữ lớn giúp giảm lượng token cần dùng mà vẫn duy trì hiệu quả thực thi.

Toàn bộ môi trường AI Agent - siêu AI Agent, bộ mô hình Maestro và công cụ EDA - có thể chạy trên đám mây bảo mật do Cadence quản lý, đám mây công cộng bảo mật hoặc hạ tầng tại chỗ do khách hàng kiểm soát, đáp ứng yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu và bảo mật. Cadence và NVIDIA cũng hợp tác về bảo mật agent thông qua tích hợp kiến trúc tham chiếu NVIDIA OpenShell.

Các mô hình Maestro đầu tiên dự kiến được cung cấp cho một số khách hàng truy cập sớm trong quý IV.2026.