Cadence s'associe à Nvidia pour accélérer la conception de puces grâce à l'IA
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(Zonebourse.com) - Cadence Design Systems a dévoilé une nouvelle gamme de modèles d'intelligence artificielle spécialisés dans la conception de semi-conducteurs, développée en collaboration avec Nvidia. Baptisée Maestro, cette suite vise à automatiser certaines tâches complexes des ingénieurs et à accélérer le développement des circuits intégrés. Cette initiative intervient alors que son principal concurrent, Synopsys, a choisi de s'associer à OpenAI pour développer ses propres outils d'IA destinés à l'industrie des puces électroniques.
La plateforme Maestro s'appuie notamment sur Nemotron, un modèle à poids ouverts de Nvidia, ainsi que sur sa technologie de sécurité OpenShell. Cadence propose une architecture flexible permettant aux fabricants de déployer ces outils sur son cloud, sur des infrastructures publiques ou directement dans leurs centres de données internes. Cette dernière option répond aux exigences de confidentialité des entreprises, qui peuvent conserver leurs informations stratégiques derrière leurs propres pare-feu. Les clients pourront également adapter les modèles à leurs conceptions de circuits intégrés. Selon Cadence, les premiers essais montrent une amélioration de la qualité pouvant atteindre 30% et une efficacité économique jusqu'à cinq fois supérieure à celle des modèles généralistes.
Cette stratégie se distingue de celle de Synopsys, qui a annoncé le 30 septembre un partenariat avec OpenAI autour du modèle GPT-Synopsys, hébergé sur les infrastructures du développeur de ChatGPT et accompagné d'un accord de partage des revenus. Cadence privilégie une approche indépendante, compatible avec plusieurs fournisseurs et différents types de modèles, ouverts ou propriétaires. Le groupe n'exclut pas de futures collaborations avec d'autres laboratoires d'intelligence artificielle. Les premiers modèles Maestro seront accessibles à un nombre limité de clients au quatrième trimestre, avec l'objectif d'améliorer la productivité, de réduire les coûts de conception et de préserver la maîtrise des données sensibles des fabricants de semi-conducteurs.
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source : AOF
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