Synopsys宣布与AMD、Microsoft合作推进agentic AI chip design流程，并推出面向芯片设计生命周期的自主EDA工作流。相关工作流可在Microsoft Discovery上进行评估，用于加速芯片设计中的验证和调试任务。
Synopsys披露，其中一个fully-autonomous debug closure workflow将验证和根因分析结合起来，通过不同层级的AI代理识别设计失败、自动化调试任务并加速验证。初步评估显示，该流程可将debug cycle time降低25%至40%。
验证和调试是AI Agent进入EDA的自然切入口。现代芯片开发中，验证通常占用大量工程时间，工程师需要反复分析日志、定位失败原因、修改约束、重新运行工具并进行覆盖率收敛。AI Agent如果能够在可信工具链内执行这些任务，就可能帮助团队缩短迭代周期。
不过，硬件设计不同于普通软件生成。EDA中的AI Agent必须受到验证工具、规则检查和工程师监督约束，不能只依赖语言模型输出。Synopsys此类流程的价值，正在于把AI Agent放进真实EDA工具环境，而不是把它作为外部助手使用。
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