Segundo Paul Cunningham, vice-presidente sénior da Cadence Systems, entre 20 e 30% dos chips em desenvolvimento são hoje concebidos com a ajuda de agentes de IA, e esta proporção está a aumentar rapidamente. A Cadence lançou recentemente uma série de ferramentas denominadas «AI Super Agents» e anunciou uma parceria com a Nvidia, em torno de uma nova família de modelos chamada Maestro.
Agentes que pilotam as ferramentas existentes
Especializada em software de conceção assistida por computador para eletrónica (EDA), a Cadence propõe nomeadamente o AuraStack, para o *packaging* avançado e conceção de placas de circuito impresso (PCB), o ChipStack, para a conceção e verificação de sistemas num chip (SoC), o InnoStack, para o encaminhamento PHY, e o ViraStack, para a conceção de circuitos analógicos.
Com base no princípio do Claude Code da Anthropic ou do Codex da OpenAI, estes agentes assentam em camadas de software, chamadas «*harnesses*», que associam modelos de linguagem (LLM) à automação dos fluxos de conceção e teste. Eles orquestram as ferramentas EDA, de teste e de verificação da Cadence. A lógica recorda a dos assistentes de programação: um código compila ou não compila, e a Cadence dispõe de testes destinados a verificar que as suas conceções funcionarão como previsto.
A eficácia destes testes depende, no entanto, muito da proximidade entre os dados de treino dos modelos e as entradas e saídas que eles processam. Os primeiros agentes da Cadence baseavam-se largamente em LLM comerciais, pouco expostos à descrição ao nível dos registos (RTL), a linguagem que descreve o funcionamento de um circuito. «Não é questão de estes modelos de base prontos a usar, ainda que de uma potência notável, fazerem tudo sozinhos. Eles constituem o ponto de partida, e ainda é possível especializá-los», declarou Paul Cunningham.
Modelos Maestro treinados nas ferramentas da Cadence
A Cadence anunciou assim uma parceria com a Nvidia e lançou a família de modelos Maestro. Estes modelos foram afinados (*fine-tuning*, ou seja, especializados a partir de um modelo existente) graças à família Nemotron da Nvidia, para trabalharem com as ferramentas da Cadence e interpretarem os seus resultados.
Segundo a Cadence, testes preliminares mostraram uma melhoria «de até» 30% na qualidade dos resultados, assim como uma eficiência em *tokens* «de até» 5x superior à de modelos de base generalistas. O *token*, unidade de texto que um modelo processa, serve aqui para medir o custo computacional. Segundo a empresa, modelos pós-treinados nas suas ferramentas seriam assim simultaneamente mais performantes e menos dispendiosos de operar.
A plataforma Maestro permite também personalizar os modelos a partir dos dados dos clientes. Paul Cunningham precisou que esta opção seria proposta sob a forma de um serviço gerido, e não como uma iniciativa que os clientes levariam a cabo sozinhos. Os modelos e agentes podem ser utilizados via uma API, num VPC seguro (rede privada virtual isolada) ou, para as empresas com o hardware necessário, no local.
Um interesse que ultrapassa a conceção de chips
A Cadence não é a única a explorar o uso de agentes de IA para pilotar cargas de computação de alto desempenho (HPC). A Nvidia tem vindo a aproximar o HPC e a IA há vários anos, os seus GPU (processadores gráficos) servindo para muito mais do que o treino e execução de modelos, mesmo que seja para isso que a maioria dos compradores os destina.
Esta ideia de laboratórios pilotados por IA figura também no centro da Genesis Mission do Departamento de Energia dos EUA, no âmbito da qual foram anunciados muitos novos grandes supercomputadores baseados na Nvidia. Investigadores dos Sandia National Labs apresentaram, por outro lado, um laboratório dito «autónomo» (*self-driving lab*), onde agentes de IA desenvolvem e testam novas hipóteses. Estas experiências não beneficiaram, contudo, nem de *harnesses* modernos nem sequer de LLM. Num contexto de financiamentos limitados para a investigação pública, a ideia de um assistente de laboratório capaz de prosseguir tarefas após a saída dos investigadores pode parecer atrativa.
