Vinci 用物理 AI 加速芯片设计

2026年10月16日 12:29 EDT 更新

基础设施

Vinci 以物理 AI 突破芯片设计边界

作者：Victoria Gayton

物理 AI 正在为半导体工程带来一种新方法，因为日益复杂的设计使物理行为更难预测。先进加速器将多个芯片、内存和封装组件结合在一起，形成了紧密耦合的工程挑战。

Vinci4D Inc. 利用物理 AI 将仿真融入工程师的日常设计工作。据 Vinci 技术解决方案负责人 Dinesh Panneerselvam（如图）介绍，其方法解决了一个常见的工程权衡问题。

“我在现场经常看到的是，工程师不得不在精度或快速物理之间做出选择，”他说。“他们无法两者兼得。Vinci 所做的就是让他们在设计速度下同时获得两者。”

Panneerselvam 在 SEMICON West 上与 theCUBE Research 的 Christophe Bertrand 进行了交谈，这是 SiliconANGLE Media 的直播工作室 theCUBE 的独家广播。他们讨论了基于物理的仿真、更早的设计探索以及保护客户数据。（* 下方披露。）

物理 AI 将分析前移

Vinci 将物理基础模型与 GPU 原生物理内核相结合，形成一种它称为 Continuous Physics Reasoning 的方法。据 Panneerselvam 称，这种组合能产生具有求解器精度的可重复结果。

“在产品开发领域，早期就理解物理——或产品行为的团队会赢得竞赛，”他说。“这正是 Vinci 所提供的。这意味着你在架构层面进行设计。我们提供性能表现。”

该模型基于 Vinci 自有数据而非客户数据进行训练。Panneerselvam 解释说，部署在客户防火墙之后可使专有设计信息保留在客户手中。

“我们设计平台的方式是，它可以直接融入你的工作流程，”他说。“你无需改变任何当前工作流程。我们按原样读取你的设计文件并开始构建模型。内置了如此多的自动化，因此几乎没有手动输入。”

将物理 AI 扩展到芯片之外

物理 AI 还可以支持物理 AI 的开发，包括机器人和人形系统。据 Panneerselvam 称，Vinci 的仿真方法可以帮助工程师在确定特定设计之前了解这些产品将如何表现。

“客户能够为新创新打开大门——那些他们以前未曾想象过的事物，”他说。“例如，你对一个产品有工程直觉，但仅止于此。Vinci 和类似 Vinci 的产品所允许的，基本上是[去]探索超越那一点。我们称之为不可能的艺术，你可以进入那个空间。”

Vinci 在扩展其半导体基础之外时，正在探索汽车和航空航天工程中的应用。Panneerselvam 解释说，其 2.5 亿美元 B 轮融资将支持跨更多物理学科和行业的开发，包括计划中的电磁学和流体动力学能力。

“归根结底，物理不会改变，”他说。“只是我们必须构建的应用。物理保持不变。”

以下是完整的视频采访，这是 SiliconANGLE 和 theCUBE 对 SEMICON West 报道的一部分：

（* 披露：theCUBE 是 SEMICON West 活动的付费媒体合作伙伴。Vinci——theCUBE 活动报道的赞助商——以及其他赞助商均不对 theCUBE 或 SiliconANGLE 上的内容拥有编辑控制权。）

图片：SiliconANGLE

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