NVIDIA anunció que ya está usando su procesador Vera para acelerar el diseño de sus próximas generaciones de CPU y GPU. La compañía informó que despliega este chip en los flujos de automatización de diseño electrónico (EDA, por sus siglas en inglés), el conjunto de herramientas de software con que los ingenieros simulan y verifican un procesador años antes de fabricarlo. Para lograrlo, colabora con dos referentes del sector: NVIDIA trabaja junto a Cadence y Synopsys para optimizar aplicaciones críticas de EDA sobre la arquitectura Vera.
El movimiento muestra una estrategia clara. NVIDIA usa sus propias CPU para diseñar las siguientes, un circuito cerrado en el que cada generación de silicio ayuda a construir la que viene.
¿Por qué la CPU sigue siendo clave en el diseño de chips?
Aunque las GPU y la inteligencia artificial ya aceleran muchas partes del diseño de semiconductores, varias cargas de trabajo de EDA siguen dependiendo del rendimiento de la CPU. La simulación lógica, la verificación formal y buena parte de la implementación digital necesitan núcleos individuales rápidos, sistemas de memoria eficientes y un throughput general alto.
Eso convierte a la arquitectura de CPU en un factor decisivo para determinar qué tan rápido un equipo de ingeniería puede validar diseños, explorar alternativas y avanzar hacia el tapeout, la etapa final en que el diseño queda listo para enviarse a la fábrica. Mucho antes de que un chip llegue a manufactura, los ingenieros pasan años validando su comportamiento, identificando casos límite y refinando el diseño a través de miles de iteraciones.
¿Qué resultados mostró Vera con Cadence y Synopsys?
Las pruebas iniciales de NVIDIA se concentraron en dos de las etapas más exigentes en cómputo del diseño moderno de chips. Cadence Jasper, una plataforma de verificación formal, emplea tecnología de pruebas inteligentes y aprendizaje automático para detectar y corregir errores temprano en el ciclo de diseño. Synopsys VCS, en tanto, es una solución de verificación funcional de alto rendimiento que simula y valida diseños complejos antes de su fabricación.
En ambos casos, y usando la misma cantidad de núcleos, las aplicaciones mostraron hasta 1,5 veces más rendimiento en las cargas seleccionadas. Más allá de los números, NVIDIA señaló que trabaja con las dos empresas en perfilado de aplicaciones, optimización de software y ajuste a nivel de sistema para mejorar la productividad de ingeniería en un rango más amplio de flujos con el tiempo.
¿Qué tiene Vera por dentro?
Vera combina 88 núcleos NVIDIA Olympus custom con un subsistema de memoria LPDDR5X de alta eficiencia y la segunda generación de NVIDIA Scalable Coherent Fabric. La arquitectura busca entregar un rendimiento sólido por núcleo, alto ancho de banda de memoria y latencia baja y consistente para aplicaciones de ingeniería exigentes.
Esas capacidades importan especialmente en cargas que mezclan tareas sensibles a la latencia con pruebas de regresión a gran escala repartidas en granjas de cómputo. Una ejecución más rápida acorta cada corrida de verificación, mientras que un mayor throughput permite a los ingenieros evaluar más alternativas de diseño y completar más validaciones dentro de la misma ventana de desarrollo.
De RTL a silicio: cómo encaja Vera
Tras definir la arquitectura y microarquitectura de un procesador, los ingenieros describen buena parte de su comportamiento en el nivel de transferencia de registros (RTL, la representación del circuito antes de convertirse en silicio físico). Desde ahí, múltiples tecnologías de verificación e implementación transforman ese diseño en silicio manufacturable: simulación lógica, verificación formal, pruebas de regresión e implementación digital.
Como esas etapas están interconectadas, mejorar el throughput de verificación ayuda a las organizaciones a detectar problemas antes y reducir iteraciones de diseño costosas más adelante en el proceso.
Mirando hacia adelante, NVIDIA planea construir sobre Vera con su CPU de próxima generación, la Rosa, impulsada por el núcleo NVIDIA Rigel, mientras sigue optimizando las principales aplicaciones de EDA a lo largo de su hoja de ruta de procesadores.
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