14.10.2026 <\/p>\n
ChipAgents hat den Build-A-Chip-Bench vorgestellt, einen gemeinsam mit NVIDIA entwickelten Benchmark, der testen soll, ob KI-Agenten eine digitale Chipdesign-Aufgabe durchg\u00e4ngig bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen – von der Spezifikation \u00fcber die physische Implementierung bis hin zu einem verifizierten GDS. Damit soll der tats\u00e4chliche Fortschritt auf dem Weg zu einer Superintelligenz f\u00fcr das Halbleiterdesign gemessen werden. ChipAgents entwickelte den Build-A-Chip-Bench gemeinsam mit NVIDIA, um KI-Agenten entlang des gesamten digitalen IC-Designprozesses zu bewerten – von der Spezifikation \u00fcber die physische Implementierung bis hin zum verifizierten Graphic Design System (GDS). Anders als punktuelle Benchmarks, die sich vor allem auf die RTL-Generierung oder die Verifizierung konzentrieren, pr\u00fcft der Build-A-Chip-Bench, ob Agenten gleichzeitig funktionale Anforderungen sowie Vorgaben f\u00fcr Timing, Energieverbrauch, Fl\u00e4che und physische Verifizierung erf\u00fcllen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Der Build-A-Chip-Bench erweitert die Bewertung auf den gesamten Chipdesignprozess. Dazu geh\u00f6ren die Architektur, die Mikroarchitektur, RTL, die funktionale Verifizierung, die logische Synthese, die Floorplanung, die Platzierung, die Synthese des Taktnetzes, das Routing, der Timing- und Power-Signoff sowie die physische Verifizierung. Erste Auswertungen ergaben, dass die getesteten Agenten im Durchschnitt bei rund 40 % der Aufgaben die funktionale Verifizierung bestanden, w\u00e4hrend nur etwa 10 % die vorgegebenen Ziele f\u00fcr physische Leistung, Energieverbrauch und Fl\u00e4che (PPA) erreichten. Die Ergebnisse verdeutlichen einen wichtigen Unterschied beim KI-gest\u00fctzten Halbleiterdesign: Die Generierung funktional korrekter RTL ist nur ein Teil der ingenieurtechnischen Herausforderung.<\/p>\n
Diese Ergebnisse zeigen, wie schwierig es ist, funktional korrekte Designs unter den Testbedingungen des Benchmarks bis zur physischen Implementierung zu f\u00fchren. Autonome Systeme m\u00fcssen zudem \u00fcber mehrere Abstraktionsebenen hinweg Schlussfolgerungen ziehen, validiertes Verhalten bei \u00dcberarbeitungen bewahren, spezialisierte Engineering-Tools bedienen und ihre Planung auf kostspieliges physisches Feedback aus der Praxis ausrichten. Der Build-A-Chip-Bench wurde von ChipAgents entwickelt, wobei NVIDIA technisches Fachwissen f\u00fcr die Benchmark-Suite und die Bewertungsmethodik beisteuerte.<\/p>\n
Gemessen werden sowohl die funktionale Korrektheit als auch die F\u00e4higkeit, nachgelagerte Anforderungen des physischen Designs zu erf\u00fcllen.<\/p>\n