发布时间：2026-07-29 阅读量：62 来源: 发布人: Liv
NVIDIA 近日宣布全面升级面向工程领域的 NVIDIA Agent Toolkit，正式将架构重构后的 NVIDIA PhysicsNeMo™ 库以及一系列更新的 NVIDIA CUDA‑X™ 库纳入其中。此举旨在为软件开发者提供构建具备物理推理能力、加速求解能力与量子化学仿真能力的“自主 AI 工程师”，以重塑芯片、系统与工业产品的设计与验证流程。
随着芯片与系统复杂度持续攀升，设计团队需要在更短周期内打通物理建模、仿真分析与性能验证。为此，NVIDIA 将 PhysicsNeMo 重构为智能体友好的工具集，并同步增强 CUDA‑X 生态，使 AI 智能体能够在工程工作流中直接调用专业工具，完成高保真仿真与数据分析。
此次更新的核心亮点包括：
AI 物理技能：PhysicsNeMo 提供可定制的 AI 物理模型训练与部署能力，将模型架构封装为可被智能体直接调用的工具，适配复杂设计与仿真任务。
迭代稀疏求解器（cuISS）：针对基于物理的工程仿真中的大型稀疏线性系统，提供高灵活性、高性能的现代化求解与预处理方案，支撑可扩展的生产级仿真引擎构建。
直接稀疏求解器（cuDSS）：面向 EDA 与科学仿真，加速器件、电路及系统仿真中的核心稀疏线性系统求解，支持多 GPU、多节点的大规模部署。
量子化学（cuEST）：将高精度量子化学仿真引入器件尺度，支持密度泛函理论（DFT）及后 DFT 方法，在 NVIDIA GPU 上实现基态与激发态的高效仿真。
NVIDIA 计算工程副总裁兼总经理 Timothy Costa 表示：“工程领域已进入关键拐点。AI 不仅能理解物理规律，还能熟练操作仿真与设计工具。借助 NVIDIA Agent Toolkit，开发者可以构建具备物理推理能力的智能体工程师，成为芯片与系统设计创新的新引擎。”
在芯片设计的关键环节——寄存器传输级（RTL）编码方面，NVIDIA 依托内部研发的 ACE‑RTL 智能体，使 Nemotron 3 Ultra 在公开模型的智能体 RTL 编码能力评测中处于领先位置。该模型在 Verilog 设计基准测试中表现出色，支持私有数据后训练与本地部署，为企业构建芯片设计 AI 智能体提供了更高的可控性、定制化能力与数据安全保障。
开发者目前已可通过 Cadence Harness、新思科技设计验证与模拟/混合信号智能体、西门子 Questa One 智能验证工具包，以及 Hugging Face 平台快速上手 Nemotron 3 Ultra。
多家 EDA 与工业软件头部企业正在基于 NVIDIA 最新技术栈推进自主 AI 工程师落地：
Cadence：融合 Nemotron、CUDA‑X 与 Cadence AuraStack AI Super Agent，驱动从探索到签核的高级封装与 PCB 设计，实现最高 20 倍多物理场性能提升；其形式验证平台 Jasper 等产品正针对 NVIDIA Vera CPU 进行优化。
新思科技（Synopsys）：结合 Agent Toolkit、NIM、Nemotron 与 NeMo 生态，构建覆盖芯片与系统设计的加速智能体工作流；借助 Ansys Icepak 实现 GPU 散热设计的自动仿真优化，并探索 cuISS 在仿真加速中的应用；其高性能验证平台 VCS 也在针对 Vera CPU 进行优化。
西门子：将 NeMo Gym、Nemotron 与 CUDA‑X 融入 Fuse EDA AI 智能体，实现从概念设计到签核的多工具、多智能体协同；在 Solido Characterization Suite 中，库特征提取速度提升 10 倍以上，Token 成本降至原来的 1/10。
三星：利用 cuLitho 与 CUDA‑X 实现计算光刻性能提升 20 倍，并借助 PhysicsNeMo 在百亿级网格规模下完成芯片级热应力分析，达到数值求解器级精度。
Silvaco：在 32 颗 NVLink 互联 GPU 上运行 Victory Device，4 小时内完成 32 亿网格节点的光子边缘耦合器 3D 光学仿真，突破传统 CPU 仿真上限。
Keysight：基于 cuDSS 将电磁仿真速度提升 10 倍。
TSMC、三星、新思科技：将 cuEST 集成至 GPU 加速流程，关键量子化学工作负载提速最高 50 倍。
ChipAgents：基于 Agent Toolkit 微调 Nemotron 系列模型，针对调试、形式验证、覆盖率收敛等复杂半导体设计验证流程打造专用智能体。
随着 PhysicsNeMo 与 CUDA‑X 的深度集成，NVIDIA Agent Toolkit 正在成为连接 AI 与工程仿真的核心枢纽。从 RTL 编码到多物理场仿真，从量子化学到系统级验证，自主 AI 工程师正逐步从实验走向规模化生产，为半导体与工业工程领域带来新一轮效率跃迁。
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