Kompanija Nvidija kupila je obične dionice proizvođača softvera za dizajn čipova Sinopsisa (Synopsys) u vrijednosti od dvije milijarde dolara, čime je dodatno učvrstila višegodišnje strateško partnerstvo usmjereno na ubrzanje razvoja umjetne inteligencije i naprednih računarskih kapaciteta.
Nvidija navodi da je dionice platila 414,79 dolara po dionici kako bi odgovorila na rastuću složenost radnih procesa, povećane troškove razvoja i pritisak da se proizvodi što brže pojave na tržištu.
Američki Synopsys planira koristiti Nvidijine CUDA-X biblioteke i AI tehnologije fizikalnih simulacija kako bi ubrzao i optimizirao vlastite aplikacije, uključujući dizajn čipova, molekularne simulacije i simulacije optike. Izvršni direktor Nvidije, Džensen Huang (Jensen Huang), izjavio je da GPU-ubrzano CUDA računarstvo mijenja način na koji se dizajnira tehnologija jer omogućava izuzetno brze i masovne simulacije te kreiranje digitalnih blizanaca, što inženjerima otvara prostor za razvoj naprednih budućih proizvoda.
Druge faze saradnje uključivat će integraciju Synopsysove AgentEngineer tehnologije s Nvidijinom platformom agentne umjetne inteligencije, čime će se omogućiti autonomne funkcije dizajna u EDA procesima i simulacijama. Kompanije će istovremeno razvijati zajedničke prodajne i marketinške aktivnosti kako bi povećale prihvatanje ovih rješenja u različitim industrijama. Partnerstvo nije ekskluzivno, pa će i Nvidija i Synopsys nastaviti sarađivati s drugim akterima globalnog poluvodičkog i EDA ekosistema radi novih prilika za rast.
Ovaj potez dodatno potvrđuje strategiju Nvidije da duboko poveže hardver, softver i AI ekosistem, naročito u segmentu EDA alata koji su ključni za dizajn sve kompleksnijih čipova nove generacije. Tržište poluvodičkog dizajna prolazi kroz ubrzane promjene: razvoj 2.5D i 3D pakiranja, naprednih čiplet arhitektura i HBM memorija zahtijeva sve sofisticiranije simulacije i visoko automatizirane procese. Analize Gartnera i Mekinzi kompanije (McKinsey) pokazuju da EDA sektor raste rekordnim tempom zahvaljujući velikoj potražnji za AI čipovima i kraćim razvojnim ciklusima.
