英伟达用 Vera 处理器加速下一代 CPU 和 GPU 设计，EDA 应用提速最高 1.5 倍

IT之家 7 月 27 日消息，英伟达今日在官方博客发文，随着工程团队致力于开发越来越复杂的 CPU、GPU 和人工智能系统，现代芯片设计的复杂性也在不断增加。为应对这一挑战，英伟达正与楷登电子和新思科技合作，优化 NVIDIA Vera CPU 的关键电子设计自动化（EDA）应用。英伟达现正部署 Vera 应用于其下一代 CPU 和 GPU 开发的 EDA 工作流程，展示了高性能 CPU 架构如何帮助加速行业中一些最具挑战性的工程工作负载。英伟达官方介绍，仿真、验证和实现技术在半导体开发中起着核心作用。在芯片进入制造阶段之前，工程师们就花费多年时间验证行为，识别关键情况，并通过数千次迭代完善设计。虽然 GPU 和人工智能加速了芯片设计的许多方面，但若干关键的 EDA 工作负载仍然高度依赖 CPU 性能。逻辑仿真、形式验证以及部分数字实现通常依赖于快速的单个核心、高效的内存系统和强大的整体吞吐量。▲ 英伟达波特兰数据中心的 Vera 集群IT之家从博客获悉，英伟达的初步测试涵盖了多个 EDA 应用。这些结果凸显了 Vera 加速现代芯片设计中两个最耗计算阶段的能力。Cadence Jasper 是一个形式验证平台，利用智能证明技术和机器学习在设计周期早期发现并修复错误，提升验证效率。Synopsys VCS 是一款高性能功能验证解决方案，用于在制造前模拟和验证复杂芯片设计，测试中使用了相同数量的核心。这两个应用在部分工作负载上性能提升了最多 1.5 倍。除了基准测试结果外，英伟达还与两家公司紧密合作，进行应用性能分析、软件优化和系统级调优。此外，英伟达正在将 Vera 部署到用于未来英伟达处理器开发的 EDA 工作流程中。Vera 搭载了 88 个定制的 Olympus CPU 核心、LPDDR5X 内存子系统和第二代英伟达可扩展相干结构。展望未来，英伟达计划在 Vera 基础上推出下一代 Rosa 处理器，搭载 NVIDIA Rigel 核心，同时继续在其 CPU 路线图中优化 EDA 应用。