Synopsys en OpenAI gaan GPT-Synopsys ontwikkelen, een model dat is geoptimaliseerd voor het gebruik van Synopsys EDA-tools bij het uitvoeren van workflows voor het ontwerpen van halfgeleiders.

Waar AI tot nu vooral ondersteunend wordt gebruikt voor het efficiënter werken met EDA-tools, willen Synopsys en OpenAI daarin een stap verder gaan. Zij streven er naar om AI-modellen uit te laten groeien tot experts in het gebruik van die EDA-tools. Door ze te leren om die tools te bedienen als deskundige ontwerpers, de resultaten ervan te interpreteren en de ontwerpen iteratief te optimaliseren. Door integratie van deze vaardigheden moet het AI-model werken alsof het een expert-gebruiker is die de ontwerpsoftware door en door kent.
“De toekomst van de chiptechnologie vereist een drastische versnelling van het chipontwerpproces, zonder dat dit ten koste gaat van PPA (Power, Performance, Area) en directe productie van foutloze chips, ‘first-time-right’-silicium. Samen met OpenAI brengen we baanbrekende intelligentie naar het chipontwerp om bedrijven te helpen bij het sneller en beter ontwikkelen van geavanceerde chips, met behoud van de nauwkeurigheid en het vertrouwen die nodig zijn voor succesvolle productie”, zegt Sassine Ghazi, CEO van Synopsys.
Delegeren
GPT-Synopsys combineert modellen van OpenAI met de EDA-technologie en domeinexpertise van Synopsys, waardoor het gespecialiseerde model chipontwerp en -verificatie kan beredeneren en de tools van Synopsys rechtstreeks kan bedienen.
Ontwerpers kunnen ontwerpdoelen, zoals PPA-optimalisering, timing- en verification-closure, delegeren aan AI-agents. Deze sturen de EDA-tools aan, interpreteren resultaten, voeren wijzigingen door en itereren naar geverifieerde resultaten, die door ingenieurs worden beoordeeld. GPT-Synopsys draait op door OpenAI gehoste infrastructuur, is ontworpen om samen te werken met agent-harness-systemen van klanten en zal verregaand geïntegreerd zijn met Synopsys.ai en het agentic AI-platform Synopsys Autopilot.
Beschermd
Synopsys en OpenAI geven aan dat klantspecifieke ontwerpgegevens worden beschermd, onder meer door functionaliteiten voor beveiliging, governance en toegangscontroles op bedrijfsniveau. Klantgegevens worden niet gebruikt om het model te trainen. Ze worden zowel in opgeslagen toestand als tijdens netwerktransport versleuteld en kunnen worden beheerd via configureerbare bewaar-, audit- en machtigingscontroles.
Uitgelichte vacatures
- Monteur Hightech Machinebouw (medior)
Bedrijf: Trymax - Kalibratie Engineer Elektriciteit
Bedrijf: VSL






