# NVIDIA describe la evaluación con NeMo Gym de un agente de diseño de chips

> En una prueba de desarrollo comunicada por NVIDIA, Siemens EDA redujo los turnos del agente de 155 a 53 y elevó la puntuación compuesta de verificación de aproximadamente el 55% al 95%.

- URL canónica: https://newsverum.com/es/news/nvidia-nemo-gym-improves-chip-design-agent-evaluation-october-2026
- Publicación: Newsverum
- Sección: Tecnología
- Publicado: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- Actualizado: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- Período del evento / de los datos: 2026-10-14
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NVIDIA afirmó que Siemens EDA utilizó NeMo Gym para probar archivos Liberty generados por su agente de IA Fuse EDA durante la caracterización de celdas estándar. Un verificador comprobó la cobertura de celdas y condiciones operativas, la validez de los archivos y si los valores de temporización y potencia estaban dentro de la tolerancia. El equipo revisó los fallos y modificó de forma iterativa las habilidades del agente y las descripciones de herramientas del Model Context Protocol.

En la prueba de desarrollo comunicada por NVIDIA, la puntuación compuesta de verificación subió de aproximadamente el 55% al 95%, los turnos del agente bajaron de 155 a 53 y los tokens de salida cayeron de unos 81.000 a 29.000. El entorno cubrió 229 celdas y 36 condiciones del kit abierto GF180MCU, mientras que las pruebas de ajuste del agente evaluaron dos celdas; el equipo realizó unas 25 iteraciones. Son resultados de NVIDIA y Siemens en tareas representativas, no una medida general de productividad en diseño de chips.

## Datos

### Cambios medidos en el agente de Siemens EDA

Puntuaciones aproximadas y recuentos del flujo de trabajo comunicados por NVIDIA para su prueba de caracterización de celdas estándar.

Metodología: Valores anteriores y posteriores a la mejora de las habilidades del agente y las descripciones de herramientas MCP, comunicados en el caso de Siemens EDA publicado por NVIDIA el 14 de octubre de 2026. La prueba utilizó 229 celdas estándar y 36 esquinas PVT del PDK GF180MCU; las iteraciones de ajuste del agente evaluaron dos celdas. Son cifras de desarrollo comunicadas por el proveedor para tareas representativas.

| label | value | unit | period | basis | value_qualifier |
|---|---|---|---|---|---|
| Puntuación compuesta de verificación antes | 55 | percent | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Puntuación compuesta de verificación después | 95 | percent | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Turnos del agente antes | 155 | count | 2026-10-14 | observed |  |
| Turnos del agente después | 53 | count | 2026-10-14 | observed |  |
| Tokens de salida antes | 81000 | count | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Tokens de salida después | 29000 | count | 2026-10-14 | observed | approximate |

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

## Fuentes

- [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/>) (Fuente comprobada: 2026-10-15; Publicado: 2026-10-14)

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