# NVIDIA beschreibt mit NeMo Gym die Bewertung eines Chipdesign-Agenten

> In einem von NVIDIA gemeldeten Entwicklungsbenchmark senkte Siemens EDA die Agentenschritte von 155 auf 53 und erhöhte den zusammengesetzten Verifizierungswert von etwa 55 auf 95 Prozent.

- Kanonische URL: https://newsverum.com/de/news/nvidia-nemo-gym-improves-chip-design-agent-evaluation-october-2026
- Herausgeber: Newsverum
- Rubrik: Technologie
- Veröffentlicht: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- Aktualisiert: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- Ereignis- oder Datenzeitraum: 2026-10-14
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NVIDIA zufolge nutzte Siemens EDA NeMo Gym, um Liberty-Dateien zu prüfen, die der Fuse-EDA-KI-Agent bei der Charakterisierung von Standardzellen erzeugte. Ein Verifizierer kontrollierte die Abdeckung von Zellen und Betriebsbedingungen, die Dateigültigkeit und ob Timing- und Leistungswerte innerhalb der Toleranz lagen. Das Team untersuchte Fehler und überarbeitete schrittweise die Agentenfähigkeiten und Beschreibungen der Model-Context-Protocol-Werkzeuge.

Im von NVIDIA gemeldeten Entwicklungsbenchmark stieg der zusammengesetzte Verifizierungswert von etwa 55 auf 95 Prozent, die Agentenschritte sanken von 155 auf 53 und die Ausgabetoken von rund 81.000 auf 29.000. Der Versuchsaufbau umfasste 229 Zellen und 36 Bedingungen des offenen GF180MCU-Prozessdesignkits; die Optimierungsläufe des Agenten prüften zwei Zellen, das Team führte rund 25 Iterationen durch. Dies sind Ergebnisse von NVIDIA und Siemens für repräsentative Aufgaben, keine allgemeine Messung der Produktivität im Chipdesign.

## Daten

### Gemessene Veränderungen beim Siemens-EDA-Agenten

Von NVIDIA gemeldete ungefähre Werte und Arbeitsablaufzahlen für den Benchmark zur Standardzellencharakterisierung.

Methodik: Vorher-Nachher-Werte nach der Überarbeitung von Agentenfähigkeiten und MCP-Werkzeugbeschreibungen aus der Siemens-EDA-Fallstudie von NVIDIA vom 14. Oktober 2026. Der Benchmark nutzte 229 Standardzellen und 36 PVT-Ecken des GF180MCU-PDK; die Agentenoptimierung bewertete zwei Zellen. Es sind vom Anbieter gemeldete Entwicklungswerte für repräsentative Aufgaben.

| label | value | unit | period | basis | value_qualifier |
|---|---|---|---|---|---|
| Zusammengesetzter Verifizierungswert zuvor | 55 | percent | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Zusammengesetzter Verifizierungswert danach | 95 | percent | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Agentenschritte zuvor | 155 | count | 2026-10-14 | observed |  |
| Agentenschritte danach | 53 | count | 2026-10-14 | observed |  |
| Ausgabetoken zuvor | 81000 | count | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Ausgabetoken danach | 29000 | count | 2026-10-14 | observed | approximate |

Quellen: <https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-agent-reliability-and-tool-calling-efficiency-for-chip-design-using-nvidia-nemo-gym/> · Daten herunterladen: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/nvidia-nemo-gym-improves-chip-design-agent-evaluation-october-2026/data/siemens-eda-agent-evaluation?lang=de&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/nvidia-nemo-gym-improves-chip-design-agent-evaluation-october-2026/data/siemens-eda-agent-evaluation?lang=de&format=csv)

## Quellen

- [NVIDIA Technical Blog, Siemens EDA case study](<https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-agent-reliability-and-tool-calling-efficiency-for-chip-design-using-nvidia-nemo-gym/>) (Quelle geprüft: 2026-10-15; Veröffentlicht: 2026-10-14)

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