NVIDIA与Cadence和Synopsys部署Vera CPU用于EDA工作流

现代芯片设计的复杂性不断增加，工程团队开发越来越复杂的CPU、GPU和AI系统。为应对这一挑战，NVIDIA与业界领导者Cadence和Synopsys合作，为NVIDIA Vera CPU优化关键电子设计自动化应用。NVIDIA现在在用于开发其下一代CPU和GPU的EDA工作流中部署Vera，展示了高性能CPU架构如何加速业界一些最具挑战性的工程工作负载。

关键在于芯片生产的步伐和受益于提升EDA工作负载的行业技术的节奏。仿真、验证和实现技术在半导体开发中起核心作用。在芯片投入生产前很久，工程师花费多年时间验证行为、识别极端情况并通过数千次迭代来完善设计。

虽然GPU和AI加速了芯片设计的许多方面，但几个关键EDA工作负载仍然严重依赖CPU性能。逻辑仿真、形式验证和部分数字实现取决于快速的单个核心、高效的内存系统和强大的整体吞吐量。因此，CPU架构是决定工程团队能多快验证设计、探索替代方案和推动产品进入流片的重要因素。

NVIDIA的初期测试包括几个领先的EDA应用，结果突出了Vera加速现代芯片设计两个最计算密集阶段的能力。Cadence Jasper是一个形式验证平台，使用智能证明技术和机器学习在设计周期早期发现和修复错误，改进验证生产力。Synopsys VCS是一个高性能功能验证解决方案，用于在流片前仿真和验证复杂芯片设计。两个应用在选定工作负载上均显示高达1.5倍的性能提升。

Vera结合了88个定制的NVIDIA Olympus CPU核心、高效的LPDDR5X内存子系统和第二代NVIDIA可扩展相干互联结构，旨在提供强大的单核性能、高内存带宽和一致的低延迟。这些功能对于混合延迟敏感作业和大规模回归测试的工作负载特别重要。更快的执行可以缩短单个验证运行时间，而更高的吞吐量使工程师能够在同一开发周期内评估更多设计替代方案并完成更多验证。

NVIDIA正在用于创建未来NVIDIA处理器的EDA工作流中部署Vera，并计划基于Vera构建由NVIDIA Rigel核心驱动的下一代Rosa CPU，同时继续在其CPU路线图上优化领先的EDA应用。通过使用NVIDIA CPU来帮助设计未来的NVIDIA CPU和GPU，该公司在硅设计、软件优化和系统工程之间创建了持续的反馈循环，每一代都帮助构建下一代。