EDA 智能体 AI(Agentic AI)是电子设计自动化 (EDA) 领域的一项全新方法,它采用了具备智能体特性的。这意味着软件智能体能够自主进行推理、学习、规划并执行复杂任务。与传统 AI 或自动化技术不同,智能体 AI 系统利用能够独立或协同工作的智能代理,承担过去需要大量人工参与的工程任务。这些智能体旨在管理整个半导体设计生命周期中多步骤、细节繁复的流程,涵盖从 RTL 生成到验证以及测试平台创建的各个环节。
从本质上讲,EDA代理式人工智能标志着从辅助自动化向完全自主、目标驱动型代理的转变。这些代理能够分析目标、调整策略、从结果中学习,并与其他代理或人类工程师进行协调。随着设计复杂性的增加和上市时间 压力的加剧,代理式人工智能使组织能够以前所未有的速度、灵活性和创新能力应对这些挑战。
EDA 代理式人工智能的出现标志着半导体行业迎来了一个变革性时刻。通过将智能和自主性融入工程工作流,企业可以大幅减少人工投入、优化计算资源,并实现更高水平的生产力 。
一份必备指南,助您克服人工智能芯片设计的复杂性,从设计到部署成功实现芯片量产。
EDA 智能体 AI 系统基于自主智能体框架构建,每个智能体均经过编程以执行不同的工程任务,并根据不断变化的需求进行动态调整。与基于规则的自动化不同,这些智能体具备推理、规划、学习和执行能力。该工作流程通常包含以下几个关键步骤和功能:
智能体首先分析设计目标、约束条件和可用资源,随后依据不断变化的项目需求,制定出智能且具适应性的行动计划。例如,智能体可以评估特定芯片设计的性能、功耗和面积(PPA)之间的权衡,然后针对 RTL 生成或验证规划提出最优策略。
智能体 AI 的一大标志是其能够从经验中学习。在每个项目或任务完成后,智能体都会收到关于其性能和结果的反馈。这种持续的学习循环使其能够不断优化策略、提高效率并适应新的挑战。随着时间的推移,智能体 AI 系统的效能将不断提升,从而减少错误并加速未来的项目进展。
智能体将自主执行工程任务,例如生成RTL代码、创建验证测试平台、规划仿真运行以及管理数据流。它们既可以单独工作,也可以以协调的团队形式协作,统筹贯穿设计生命周期多个阶段的复杂工作流。人类工程师将保持监督,并在关键决策点进行干预,但大部分常规的、计算密集型工作将由智能体处理。
EDA 智能体 AI 最强大的特性之一,在于多个智能体能够协同工作。在多智能体系统中,各个智能体会相互通信、共享数据并同步活动,从而应对大规模工程挑战。例如,一个智能体可专注于逻辑综合,而另一个智能体则负责验证规划,两者协同工作以确保设计完整性和最佳结果。
智能体将承担重复性和复杂的任务,人类工程师将得以解放,专注于战略规划、创新和问题解决等更高层次的活动。人与AI智能体之间的这种协作将带来更优质的决策、更快的项目交付以及更卓越的整体产品质量。
智能体 AI(Agentic AI)的能力将不断增强,可分为 L1 至 L5 共五个级别,每个级别都以 AI 智能体不断提升的能力为特征。下图展示了从基础的辅助自动化(L1)到协作式半自主智能体(L2–L4),再到最终高度自主、自我导向智能体(L5)的演进过程,在 L5 阶段,人类工程师将依赖 AI 智能体来完成各种工程任务。
部署 EDA 智能体 AI(EDA Agentic AI)可带来广泛的优势,能够应对半导体设计与工程领域中最紧迫的挑战。
主要优势包括:
新思科技处于EDA代理式人工智能创新的前沿,提供业界领先的领先的 AgentEngineer™技术。AgentEngineer™基于新思科技先进的代理式人工智能框架,其开创了一类全新的AI驱动型代理,既能独立工作,也能在协调一致的多代理团队中进行推理、规划、学习并执行工程任务。
作为率先推出 GenAI 智能体并通过 L1–L5 框架定义智能体 AI(Agentic AI)未来的企业,新思科技赋能客户应对日益增长的设计复杂度,加速产品上市进程,并实现突破性的生产力提升。AgentEngineer™ 技术旨在随企业组织的需求而扩展,确保在不断演进的行业中保持竞争力。
新思科技 Agentic AI 解决方案使工程师能够专注于创新和战略思考,而自主智能体则负责处理计算密集型任务。通过与新思科技合作,企业能够重新定义工程生产力、优化工作流程,并在电子设计自动化领域开启无限可能。