NVIDIA a présenté Nemotron 3 Ultra, un modèle d'intelligence artificielle ouvert spécialement conçu pour optimiser la conception et la vérification de puces électroniques, un processus technique désigné sous le nom de programmation RTL. Cette initiative répond à un goulot d'étranglement historique de l'industrie : la lourdeur du temps de développement requis pour générer, modifier et déboguer le matériel numérique. Pour surmonter cette limitation, NVIDIA associe le modèle à un agent logiciel nommé ACE-RTL, qui fonctionne selon un cycle itératif de génération, de test et de réflexion. L'évaluation des performances s'appuie sur le benchmark CVDP, conçu pour simuler des tâches réalistes de conception matérielle. Il couvre la complétion de code, l'adaptation de spécifications, la création de bancs de test et le débogage. L'association de Nemotron 3 Ultra à l'agent ACE-RTL permet d'atteindre un taux de réussite moyen de 97,1 % sur l'ensemble des catégories testées, avec un score parfait sur plusieurs d'entre elles. Ce résultat surpasse les performances d'autres modèles open source notables comme GLM 5.2 et Kimi K2.6, tout en profitant de la capacité de l'agent à consoliter le contexte technique au fil des itérations, évitant ainsi les erreurs répétitives. Au-delà de la précision, l'efficacité computationnelle constitue un avantage stratégique majeur. Nemotron 3 Ultra consomme en moyenne 6 629 tokens par itération, soit 28 % de moins que GLM 5.2 et 71 % de moins que Kimi K2.6. Cette optimisation, couplée à une architecture hybride Mamba-Attention à experts moïetés de 550 milliards de paramètres au total et 55 milliards actifs, permet de gérer des contextes de travail allant jusqu'à 1 million de tokens. Le modèle délivre ainsi un débit de traitement cinq fois supérieur et réduit les coûts d'inférence de 30 % par rapport à ses concurrents directs. Pour les agents de codage, cette efficacité est cruciale, car chaque boucle de débogage ajoute rapidement des spécifications, des codes générés et des retours de simulation dans la mémoire du système. Pour ancrer ces capacités dans les pratiques réelles, NVIDIA a mis au point un pipeline de génération de données synthétiques. Partant de conceptions publiques, ce processus crée des jeux d'entraînement variés qui incluent non seulement la production de code à partir de descriptions, mais aussi la modification ciblée et la correction d'erreurs matérielles fréquentes, comme les violations de synchronisation ou les bugs d'états logiques. Cette méthode d'apprentissage permet au modèle de maîtriser le raisonnement sur des échecs de simulation et des corrections progressives, imitant ainsi le flux de travail quotidien des ingénieurs hardware. Nemotron 3 Ultra est dès à présent accessible aux équipes de développement industriel. Il est intégré aux plateformes de plusieurs leaders des outils de conception électronique. Cadence l'utilise pour orchestrer la conception frontale et les vérifications à travers ses solutions d'agents autonomes. Siemens l'intègre à son environnement de développement pour une détection anticipée des anomalies, tandis que Synopsys l'exploite afin d'automatiser les boucles de validation, transformant des semaines de tests manuels en quelques heures d'exécution. En alliant haute précision, optimisation des ressources et compatibilité avec les chaînes de fabrication existantes, Nemotron 3 Ultra consolide le rôle de l'IA agentic comme un composant central de la prochaine génération de conception de semi-conducteurs.