Cadence Design Systems ha presentato mercoledì l'ultima versione del supercomputer basato su un chip di calcolo personalizzato, progettato per accelerare la creazione di altri chip di calcolo e del software che vi girerà sopra.

Cadence produce il software che Nvidia, Apple e molte altre aziende utilizzano per progettare chip con miliardi di transistor, i piccoli interruttori on-off che fanno funzionare i computer. Questo processo di progettazione può richiedere un anno o più.

Le aziende come Nvidia, le cui offerte di software sono importanti per il suo business complessivo quanto i suoi chip, non vogliono aspettare così tanto per iniziare a scrivere il codice per i chip.

I due sistemi aggiornati che Cadence ha presentato mercoledì, chiamati Palladium Z3 e Protium X3, creano una versione virtuale di un chip per iniziare a scrivere il software in attesa che il chip fisico torni dalla fabbrica. Tale emulazione è diventata una ragione fondamentale per cui le aziende tecnologiche possono consegnare i prodotti a un ritmo più veloce.

"Questi sistemi non sono validi senza software", ha detto il CEO di Cadence Anirudh Devgan in un'intervista a Reuters. "Il pubblico in generale non si rende conto di quanto siano critici questi strumenti per la progettazione di tutta questa elettronica".

I dirigenti di Cadence hanno detto che Nvidia sta già testando alcuni dei nuovi sistemi Cadence che possono emulare chip due volte più grandi della precedente generazione di sistemi, che Nvidia ha utilizzato per progettare i suoi chip Blackwell appena annunciati.

"Palladium è l'unico elettrodomestico che per me è più importante del frigorifero", ha detto l'amministratore delegato di Nvidia Jensen Huang durante un evento a Santa Clara, in California, per annunciare i nuovi sistemi Cadence. "È il singolo elettrodomestico più importante della mia vita. Siamo la più grande installazione di Palladium ovunque".

Il cuore dei sistemi di emulazione Palladium di Cadence è un chip di calcolo personalizzato che Cadence ha progettato con i propri strumenti. Il chip è grande e complesso come alcuni dei chip AI di Nvidia.

"Per l'emulazione è necessario progettare il proprio chip, e noi abbiamo un vantaggio di 10 anni su chiunque altro tenti di progettare il proprio emulatore", ha detto Devgan. (Servizio di Stephen Nellis a San Francisco Redazione di Bill Berkrot)