NVIDIA está utilizando sus nuevas CPU Vera para acelerar el diseño, la simulación y la validación de sus próximas CPU, GPU y plataformas de inteligencia artificial. Las primeras pruebas realizadas junto con Cadence y Synopsys muestran mejoras de hasta 1,5 veces en determinadas cargas EDA.
El avance no significa que un chip completo pueda desarrollarse un 50% más rápido. La ganancia afecta a procesos seleccionados de simulación funcional y verificación formal, especialmente dependientes del rendimiento por núcleo, la latencia de memoria y la ejecución repetida de pruebas antes del tape-out.
Cadence Jasper y Synopsys VCS alcanzan hasta 1,5 veces más rendimiento
Las pruebas incluyen Cadence Jasper, una plataforma de verificación formal utilizada para localizar errores durante las primeras fases del diseño. También participa Synopsys VCS, encargada de simular y validar el comportamiento funcional de circuitos complejos antes de convertir el proyecto en silicio.
Ambas herramientas alcanzaron hasta 1,5 veces el rendimiento mediante las CPU Vera. En la prueba con Synopsys VCS se mantuvo el mismo número de núcleos, indicando que la mejora procede de una ejecución más rápida por núcleo y no simplemente de asignar más recursos.
La cifra representa un máximo obtenido en cargas seleccionadas, no una aceleración uniforme para cualquier proyecto. NVIDIA tampoco ha comunicado los tiempos absolutos ni la plataforma utilizada como referencia, por lo que el 50% debe interpretarse como una mejora puntual dentro de determinados flujos EDA.
Vera acelera las cargas EDA todavía dominadas por la CPU
Aunque las GPU pueden acelerar numerosos algoritmos paralelos, gran parte del software EDA continúa dependiendo de núcleos CPU rápidos y sistemas de memoria con baja latencia. La simulación lógica, la verificación formal y determinadas fases de implementación digital contienen dependencias que limitan su paralelización masiva.
Vera integra 88 núcleos Arm Olympus diseñados por NVIDIA, capaces de manejar 176 hilos, junto con hasta 1,5 TB de memoria LPDDR5X y un ancho de banda máximo de 1,2 TB/s. La CPU incorpora además 2 MB de caché L2 por núcleo y 164 MB de caché L3 compartida.
Esta arquitectura busca reducir las esperas cuando las aplicaciones acceden continuamente a bases de datos de diseño, señales, reglas y resultados intermedios. La combinación de núcleos rápidos, mucha memoria y alto ancho de banda permite mantener un mayor número de simulaciones activas sin saturar el sistema.
El beneficio está en verificar más antes del tape-out
La verificación consume una parte considerable del calendario de desarrollo porque los ingenieros deben comprobar casos límite, interacciones lógicas y millones de combinaciones de señales. Un error descubierto después del tape-out puede obligar a modificar el diseño, crear nuevas máscaras y repetir la fabricación.
Reducir la duración de cada ejecución permite completar más simulaciones, regresiones y pruebas formales dentro del mismo plazo. Los equipos pueden aumentar la cobertura y evaluar más alternativas de arquitectura sin retrasar el lanzamiento de las futuras CPU y GPU de NVIDIA.
La ventaja de Vera no consiste únicamente en terminar antes una prueba aislada. Su principal efecto sería elevar el rendimiento total del proceso de validación, reduciendo el riesgo de errores tardíos y permitiendo que más bloques del diseño se comprueben antes de llegar a fabricación.
Vera entra directamente en los flujos RTL
El comportamiento de un procesador se describe mediante RTL o nivel de transferencia de registros antes de convertirse en una implementación física. Esta etapa incluye simulación lógica, verificación formal, pruebas de regresión e implementación digital, necesarias para confirmar que el diseño cumple sus especificaciones.
NVIDIA está integrando Vera dentro de los flujos utilizados para desarrollar sus próximas arquitecturas de CPU y GPU. La compañía crea así un ciclo donde una generación de procesadores ayuda a diseñar la siguiente, mientras Cadence y Synopsys optimizan sus herramientas para los núcleos Arm Olympus.
Este enfoque gana importancia con diseños formados por chiplets, encapsulados avanzados y numerosos bloques heterogéneos. Cada aumento de complejidad multiplica las interacciones que deben comprobarse, elevando el coste computacional de la verificación incluso antes de fabricar el primer prototipo.
Vera complementa CUDA-X y cuLitho
NVIDIA ya utiliza sus GPU, bibliotecas CUDA-X y software cuLitho para acelerar otras partes del desarrollo de semiconductores. cuLitho traslada hacia las GPU los cálculos de litografía computacional, reduciendo el tiempo necesario para optimizar máscaras y corregir patrones antes de exponer las obleas.
Las CPU Vera se concentran en cargas donde dominan el rendimiento por núcleo, la coherencia de memoria y la baja latencia. No sustituyen la aceleración mediante GPU, sino que completan una plataforma heterogénea donde cada algoritmo se ejecuta sobre la arquitectura más adecuada.
La estrategia cubre RTL y verificación mediante CPU, cálculos paralelos mediante GPU, litografía con cuLitho y simulaciones científicas mediante bibliotecas como cuISS, cuDSS y cuEST. NVIDIA pretende controlar una parte creciente del hardware y el software utilizados para diseñar sus futuros chips.
Los agentes de IA también llegarán al diseño de semiconductores
El NVIDIA Agent Toolkit incorpora herramientas para crear agentes capaces de utilizar simuladores, modelos físicos y aplicaciones de ingeniería. Las bibliotecas PhysicsNeMo, cuISS, cuDSS y cuEST convierten cálculos especializados en recursos que pueden integrarse dentro de flujos automatizados.
NVIDIA también propone utilizar Nemotron 3 Ultra para asistir en la generación y revisión de código RTL. La inteligencia artificial puede acelerar tareas repetitivas, sugerir correcciones y ayudar a interpretar resultados, aunque la validación final continuará dependiendo de simuladores, métodos formales y revisión humana.
La combinación de agentes de IA, CPU Vera y aceleración mediante GPU busca ampliar el número de alternativas evaluadas sin aumentar proporcionalmente el tiempo de desarrollo. Su utilidad real dependerá de la precisión del código generado y de su integración con las herramientas EDA existentes.
Rosa y los núcleos Rigel continuarán la estrategia
NVIDIA ya trabaja en Rosa, la sucesora de Vera, basada en una nueva arquitectura de núcleo denominada Rigel. La compañía continuará optimizando aplicaciones EDA para estas CPU, intentando que cada generación mejore las herramientas utilizadas para diseñar el hardware posterior.
El resultado de hasta 1,5 veces más rendimiento sigue limitado a pruebas iniciales y cargas concretas. Su importancia reside en acelerar procesos donde una reducción moderada del tiempo puede permitir más validación, mayor cobertura y menos iteraciones de silicio.
Vera refuerza además la expansión de NVIDIA más allá de las GPU. La compañía combina CPU propias, aceleradores, interconexiones, bibliotecas y modelos de IA para construir una plataforma completa destinada tanto a ejecutar inteligencia artificial como a diseñar sus próximas generaciones de chips.
Vía: Wccftech
