西門子與NVIDIA深化代理式AI合作，因應3D IC功耗與散熱挑戰

西門子宣布進一步擴大與 NVIDIA 合作開發的 EDA 代理式 AI 產品組合。繼 DAC 2026 發布具備自驗證能力的代理式 AI 技術後，雙方將此能力與 NVIDIA 加速運算相結合，因應先進封裝領域的 3D IC 電氣、電源、熱分析及協同設計挑戰。

新功能將西門子的電熱分析產品整合為一套可自主運作的工程流程。透過西門子的設計空間探索與最佳化（DSE/DSO）技術，此工作流程可協助工程師利用達到簽核等級精度的物理求解器，對數百種設計替代方案進行評估與驗證。基準測試顯示，此方法可將工程工作量減少高達 95%，使原本需要數週完成的工作縮短至數小時；多達七款工具的流程設定工作，可從數天縮短至低於五分鐘，減少高達 95% 的工作流程設定時間；與傳統手動流程相比，設計空間探索範圍最高可擴大 50 倍。

西門子 EDA IC 事業部執行副總裁 Ankur Gupta 表示：「過去，進行電熱協同設計通常需要由專家協調多款工具，人工針對有限的設計方案反覆進行迭代。透過將智慧代理 AI 與西門子經過驗證的物理場分析技術相結合，工程師可以評估的設計方案數量最高可達以往的 50 倍，進而更快、更有信心地做出決策，為下一代 AI 基礎架構開發提供有力支援。」

NVIDIA 工業與運算工程副總裁暨總經理 Tim Costa 表示：「電力輸送與散熱正成為決定 3D 晶片設計能力邊界的關鍵因素。藉助 NVIDIA Agent Toolkit 和 Nemotron-3.5-Lightning，西門子的智慧代理能夠協調電氣與熱分析求解器，在工程工作量減少 95% 的同時，將設計空間探索涵蓋範圍擴大至多 50 倍。這些智慧代理能夠診斷電力輸送、晶粒布局和封裝材料等因素對設計結果的影響，協助工程師找出未達設計目標的根本原因，使電熱分析真正融入晶片開發流程。」

 

AI工廠重新定義晶片需求

AI 工廠對其內部晶片提出更高要求，包括更強大的運算能力、更高的記憶體頻寬和更好的散熱效能，同時還需要將上述能力整合至愈來愈小的實體空間內。

該發展規模由 NVIDIA Rubin GPU 體現，其單顆 GPU 可提供高達 50 petaflops 的 NVFP4 推論效能，並搭載 288GB HBM4，還可進一步擴展至 NVIDIA Vera Rubin NVL72 等更大規模的協同設計系統。隨著運算與記憶體進一步匯聚高度整合於封裝中，功率密度不斷上升，熱量也更加集中。電熱協同設計因此不能再只是設計後期的檢查環節，而必須成為晶片設計初期就需要重點考量的核心要求。

 

挑戰：人工作業流程日益複雜

要解決這些挑戰，目前仍需要專業人員在多款工具工作流程間人工協調，在不同分析領域之間傳遞資料，並在電氣、功耗、熱與寄生參數萃取分析之間反覆進行迭代。

隨著設計日益複雜，工程師也受到時間與運算資源的限制，往往只能評估有限數量的設計情境。這將提高到設計週期後期才發現關鍵瓶頸的風險，並可能拉長設計週期。

 

解決方案：智慧代理3D IC工程工作流程

西門子為此導入一種新的工作模式。工程師只需設定設計目標，整合 Intelligence Center X 的 Fuse EDA AI Agent 即可自動調用並協調多款西門子工具。

該代理式 AI 可執行耦合電熱分析，找出未達成的設計目標，並進一步判斷問題根源是否來自供電、佈局、材料，或是上述因素的共同作用。

代理式 AI 隨後利用分析結果引導設計空間探索、評估不同設計之間的權衡，並針對工程師設定的目標重新執行具潛力的配置。此一反覆迭代的流程，可協助團隊評估更多設計方案，並在開發初期發現電源與熱設計問題。

整套流程可自主調度西門子七款 EDA 工具，完成九個流程步驟，並在 8 至 10 小時的執行期間完成 50 至 100 個推理步驟。每一輪分析可涵蓋 200 至 500 個以上的設計要點，並針對熱傳係數（Heat Transfer Coefficient，HTC）邊界條件、功耗預算與材料堆疊組合等參數進行掃描與比較。

相關工具包括：

• Innovator3D IC™ Integrator：用於佈局規劃，以及完整的 3D IC 組裝與封裝設計。
• Solido™ Characterizer：AI 進行標準元件庫特性描述，並產生 Liberty 檔案。
• mPower™ Digital：用於功耗分析，以及不同溫度變化下的功耗計算。
• Calibre® 3DThermal：用於 3D IC 熱簽核與功耗映射。
• Simcenter™ FloTHERM™：用於系統層級熱模擬與結果視覺化。
• Calibre® xACT：用於萃取隨溫度變化的寄生參數。
• Solido™ SPICE：用於 AI 加速的功耗及溫度感知 SPICE 電氣模擬。

 

運用NVIDIA AI基礎設施最佳化工作流程

西門子將 NVIDIA Agent Toolkit 與 NVIDIA 加速運算及 CUDA-X 函式庫相結合，為智慧代理驅動的工程工作流程提供支援。加速模擬工具能夠更快地向智慧代理提供分析結果，使工程師能夠在有限時間內探索更多設計情境。

• Nemotron 開放模型：用於智慧代理 EDA 子流程的編排與執行
• NeMo Gym：追蹤智慧代理的執行軌跡，找出需要重點改善的環節，用於最佳化 Agent Skills 與模型上下文（Model Context Protocol ，MCP）工具描述。
• NeMo RL：運用 EDA 領域知識與 EDA 工具調用能力，對具成本效益的大型語言模型（LLM）進行微調。
• NeMo Relay：提供智慧代理在不同執行框架中的可觀測性與可稽核性。
• NeMo Switchyard：依據任務需求進行智慧路由，在運算資源使用率與 token 成本之間取得平衡。
• NVIDIA OpenShell：在安全的沙箱環境中執行智慧代理，以保護敏感的智慧財產權與晶圓代工廠 PDK。
• NVIDIA CUDA-X 函式庫：加速智慧代理所使用的受支援工程求解器，減少反覆迭代設計流程中的模擬等待時間。

 

展示資訊

西門子也將於 NVIDIA GTC Berlin 展示涵蓋 EDA 設計流程的更多代理式 AI 工作流程與功能，包括透過 Catapult 與 Questa 實現從設計規格到 RTL 簽核、透過 Tessent 實現可測試性設計（DFT）、透過 Aprisa 和 Calibre 實現從 RTL 到 GDS 的工作流程，以及透過 Solido 和 Calibre 實現的客製化 IC 驗證。

 

 

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