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02
'26
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Siemens añade IA agéntica a la verificación de chips
Nuevos flujos de trabajo automatizan comprobaciones RTL, depuración y planificación manteniendo compatibilidad con entornos EDA existentes e infraestructuras de desarrollo basadas en la nube.
www.sw.siemens.com
La creciente complejidad de los chips, derivada de chiplets, integración 3D y funciones definidas por software, incrementa el esfuerzo de verificación en los equipos de diseño de semiconductores. Siemens presentó el Questa One Agentic Toolkit, ampliando su software de verificación Questa™ One con flujos de trabajo autónomos impulsados por IA para el diseño y verificación de circuitos integrados.
Reducir la brecha de productividad en verificación
En proyectos avanzados de semiconductores —como procesadores automotrices, controladores industriales y SoC de comunicaciones— la verificación ocupa una parte cada vez mayor del tiempo de desarrollo. El toolkit introduce IA agéntica específica de dominio: agentes de software planifican y ejecutan tareas dentro de límites de gobernanza definidos por el usuario, manteniendo a los ingenieros en control de las decisiones de aprobación.
El sistema automatiza la creación, ejecución y resolución de problemas en el desarrollo a nivel Register Transfer Level (RTL). En lugar de herramientas separadas que realizan pasos aislados, los flujos de trabajo coordinan planificación, comprobación y depuración, ayudando a los equipos a alcanzar etapas de aprobación con mayor fiabilidad dentro de un proceso de ingeniería digital.
Funcionamiento dentro de los entornos existentes
El framework se integra con el sistema Fuse™ EDA AI y sigue siendo compatible con otras plataformas de agentes mediante interfaces estandarizadas. Los ingenieros pueden utilizarlo mediante herramientas de línea de comandos o entornos de desarrollo como VS Code, junto a asistentes de programación basados en IA como GitHub Copilot, Claude Code, Cursor y Cline.
La arquitectura conecta múltiples motores de verificación de Siemens, incluidos Questa One Verification IQ, Questa One SFV, Questa One Sim, el software DFT Tessent™ y la plataforma de verificación asistida por hardware Veloce™ CS. Los Model Context Protocols (MCPs) exponen datos del estado de verificación en tiempo real, permitiendo a los agentes de IA rastrear relaciones entre especificaciones, testbenches y cobertura.
Qué hacen realmente los agentes
El toolkit incluye varios agentes especializados diseñados para distintas etapas de la verificación:
- El RTL Code Agent genera código RTL sintetizable a partir de descripciones en lenguaje natural y verifica el cumplimiento de reglas antes de la revisión.
- El lint agent analiza el código existente y sugiere correcciones o rutas de aprobación.
- El CDC agent configura y evalúa la verificación de cruce de dominios de reloj para lógica asíncrona.
- El Verification Planning Agent construye planes de verificación a partir de especificaciones y define escenarios de prueba.
- El debug agent correlaciona formas de onda, aserciones y registros para identificar mecanismos probables de fallo y proponer pruebas de depuración dirigidas.
Estos agentes pueden descomponer objetivos de verificación, adaptar estrategias entre ejecuciones y acumular conocimiento del proyecto mientras los ingenieros aprueban decisiones clave.
Preparar la verificación para sistemas a gran escala
El enfoque admite el desarrollo escalable de semiconductores, donde múltiples subsistemas se verifican simultáneamente, como en electrónica automotriz y sistemas de computación de alto rendimiento. Las actualizaciones continuas y la coordinación automatizada permiten mantener la coherencia en entornos de desarrollo distribuidos típicos de un ecosistema de diseño de silicio basado en la nube.
El toolkit utiliza modelos de razonamiento basados en NVIDIA NIM y NVIDIA Llama Nemotron e incorpora tecnología desarrollada con bibliotecas de prompts elaboradas por expertos del dominio.
www.siemens.com
Preparar la verificación para sistemas a gran escala
El enfoque admite el desarrollo escalable de semiconductores, donde múltiples subsistemas se verifican simultáneamente, como en electrónica automotriz y sistemas de computación de alto rendimiento. Las actualizaciones continuas y la coordinación automatizada permiten mantener la coherencia en entornos de desarrollo distribuidos típicos de un ecosistema de diseño de silicio basado en la nube.
El toolkit utiliza modelos de razonamiento basados en NVIDIA NIM y NVIDIA Llama Nemotron e incorpora tecnología desarrollada con bibliotecas de prompts elaboradas por expertos del dominio.
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