# NVIDIA descreve avaliação de agente de projeto de chips com NeMo Gym

> Num benchmark de desenvolvimento divulgado pela NVIDIA, a Siemens EDA reduziu os turnos do agente de 155 para 53 e elevou a pontuação composta de verificação de cerca de 55% para 95%.

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- Editora: Newsverum
- Seção: Tecnologia
- Publicado: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- Atualizado: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- Período do evento ou dos dados: 2026-10-14
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A NVIDIA afirmou que a Siemens EDA utilizou o NeMo Gym para testar ficheiros Liberty gerados pelo agente de IA Fuse EDA na caracterização de células padrão. Um verificador conferiu a cobertura de células e condições operacionais, a validade dos ficheiros e se os valores de temporização e potência estavam dentro da tolerância. A equipa analisou falhas e alterou iterativamente as competências do agente e as descrições das ferramentas Model Context Protocol.

No benchmark de desenvolvimento divulgado pela NVIDIA, a pontuação composta de verificação subiu de cerca de 55% para 95%, os turnos do agente caíram de 155 para 53 e os tokens de saída diminuíram de aproximadamente 81 mil para 29 mil. O teste cobriu 229 células e 36 condições do kit aberto GF180MCU, enquanto as iterações de ajuste do agente avaliaram duas células; a equipa realizou cerca de 25 iterações. São resultados da NVIDIA e da Siemens em tarefas representativas, não uma medida geral da produtividade no projeto de chips.

## Dados

### Alterações medidas no agente Siemens EDA

Pontuações aproximadas e contagens do fluxo de trabalho divulgadas pela NVIDIA para o benchmark de caracterização de células padrão.

Metodologia: Valores antes e depois do aperfeiçoamento das competências do agente e das descrições das ferramentas MCP, divulgados no estudo de caso Siemens EDA da NVIDIA em 14 de outubro de 2026. O benchmark utilizou 229 células padrão e 36 cantos PVT do PDK GF180MCU; as iterações de ajuste do agente avaliaram duas células. São resultados de desenvolvimento divulgados pelo fornecedor para tarefas representativas.

| label | value | unit | period | basis | value_qualifier |
|---|---|---|---|---|---|
| Pontuação composta de verificação antes | 55 | percent | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Pontuação composta de verificação depois | 95 | percent | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Turnos do agente antes | 155 | count | 2026-10-14 | observed |  |
| Turnos do agente depois | 53 | count | 2026-10-14 | observed |  |
| Tokens de saída antes | 81000 | count | 2026-10-14 | observed | approximate |
| Tokens de saída depois | 29000 | count | 2026-10-14 | observed | approximate |

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

## Fontes

- [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/>) (Fonte verificada: 2026-10-15; Publicado: 2026-10-14)

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