Cadence Design Systems(복잡한 전자 제품을 설계하기 위한 소프트웨어, 하드웨어 및 지적 재산 솔루션을 전문으로 제공하는 미국의 다국적 기술 그룹)는 로봇에 대한 인공 지능(AI) 개발을 촉진하기 위해 Nvidia와 협력했으며, 실제 로봇 훈련 및 배포 시간을 단축할 것으로 기대합니다.
두 기업의 리더에 따르면, 이 조합은 실제 세계에서 재료가 Nvidia의 AI 모델과 상호 작용하는 방법을 예측할 수 있는 Cadence의 물리적 시뮬레이션 도구를 통합하는 데 중점을 둡니다.
이러한 모델은 실제 작동에 들어가기 전에 컴퓨터 시뮬레이션 환경에서 로봇을 훈련하도록 설계되었습니다.
엔비디아 CEO 젠슨 황은 캘리포니아 산타클라라에서 열린 컨퍼런스에서 양측이 로봇 시스템 분야에서 광범위하게 협력하고 있다고 밝혔습니다.
한편, Cadence의 CEO인 Anirudh Devgan은 훈련 데이터 품질이 AI 모델의 효율성을 결정하는 요소라고 강조했습니다.
실제로 시뮬레이션 환경에서 로봇을 훈련하면 직접 테스트에 비해 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 그러나 훈련 데이터는 구할 수 없으며 복잡한 시뮬레이션 소프트웨어에서 생성해야 합니다.
이것이 바로 Cadence가 강점을 가진 점이며, 데이터 정확도를 높이고 AI 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
캐덴스는 로봇에 그치지 않고 칩 설계 프로세스를 자동화하기 위한 새로운 AI 제어 장치도 발표했습니다.
이전에는 회로 설계의 초기 단계를 지원하는 도구를 소개했습니다. 새로운 버전에서 AI는 회로를 실리콘의 물리적 설계로 배열하는 것을 포함하여 다음 단계를 계속 수행할 것입니다.
주목할 만한 점은 이 시스템이 알파벳의 구글 클라우드 플랫폼에 배포되어 클라우드 컴퓨팅의 힘 덕분에 칩 설계를 가속화할 수 있는 가능성을 열어준다는 것입니다.
AI, 물리적 시뮬레이션 및 클라우드 인프라의 조합은 로봇 및 반도체 산업에 새로운 진전을 가져올 것으로 기대됩니다.
동시에 AI가 AI 개발 과정을 지원하는 추세도 대형 기술 회사의 전략에서 점차 초점이 되고 있습니다.
