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。

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。

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