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Sima.ai und Synopsys geben Gas

Beschleunigte Automotive KI-SoC-Entwicklung

11. Januar 2026, 11:39 Uhr | Heinz Arnold

Krishna Rangasayee, Präsident und CEO von SiMa.ai: »Die Softwareentwicklung vor den Start der Siliziumfertigung zu verlagern, führt dazu, dass die Entwicklungskosten sinken und sich die Softwarequalität verbessert. Das trägt auch dazu bei, die Risiken beim Produktionsstart zu reduzieren und die Markteinführung von Autos zu beschleunigen.«

Auf der CES hat Sima.ai eine gemeinsam mit Synopsys erstellte integrierte Architektur- und Entwicklungsumgebung vorgestellt, die das Design und die Validierung kundenspezifischer Automotive-Edge-AI-SoCs und SDVs beschleunigt.

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Mit Hilfe der neuen integrierten Entwicklungs- und Design-Plattform von Sima.ai und Synopsys können die Anwender die Softwareentwicklung und Validierung auf einer virtuellen Plattform starten, bevor echte Hardware existiert. Beide Firmen nennen ihr Ergebnis einen »Blueprint«, der vorintegrierte virtuelle SoC-Prototypen sowie einen integrierten Tool-Workflow bietet.

Auf Basis des Blueprints können die Anwender zu einem frühen Zeitpunkt den Code testen und optimieren, was die Entwicklungszeit für KI-fähige Automobil-SoCs der nächsten Generation, die in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) und im In-Vehicle-Infotainment (IVI) Einsatz finden, deutlich verkürzt und Designrisiken reduziert.

Genau darin bestand das Ziel der Ende 2024 verkündeten strategischen Zusammenarbeit zwischen Sima.ai und Synopsys: leistungseffiziente SoC-Architekturen der nächsten Generation zu entwickeln, die auf Machine-Learning optimiert sind. Sie sind für zunehmend autonom fahrende, Software-definierte Autos (SDVs) erforderlich.

Krishna Rangasayee, Präsident und CEO von SiMa.ai, zeigte sich auf der CES mit dem ersten Ergebnis der Kooperation hochzufrieden: »Die Teams beider Unternehmen haben schnell zusammengefunden, um in kurzer Zeit auf Basis unserer ML-Plattform und auf Basis des Automotive-IP und der Software-Automation von Synopsys die Grundlage für OEMs zu legen, von der aus sie innovative Funktionen für zunehmend autonom fahrende Autos entwickeln können. Die Softwareentwicklung vor den Start der Siliziumfertigung zu verlagern, führt dazu, dass die Entwicklungskosten sinken und sich die Softwarequalität verbessert. Das trägt auch dazu bei, die Risiken beim Produktionsstart zu reduzieren und die Markteinführung von Autos zu beschleunigen.«

Das sind die wesentlichen Ergebnisse der Kooperation von Sima.ai und Synopsys:

Mit dem Tool »SiMa.ai MLA Performance and Power Estimator« (MPPE) können Automobilkunden ihr ML-Beschleuniger-Design für ihre Workloads auf ihren Anwendungsfall hin passend dimensionieren und schnell eine Vielzahl von Beschleunigerkonfigurationen durchspielen, um die für sie geeignetste zu finden.
Mit dem »Synopsys Platform Architect« können Automobilunternehmen Workloads modellieren und das beste Verhältnis zwischen Leistung, Stromaufnahme, Connectivity und Speichergröße auf Systemebene noch vor dem RTL-Design analysieren. Das versetzt sie in die Lage, sich schon sehr früh im Designzyklus für die Architektur zu entscheiden, die für sie am geeignetsten ist.
Mit dem »Virtualizer Development Kit« (VDK) von Synopsys können Kunden mit der Softwareentwicklung anhand eines virtuellen SoC-Prototyps beginnen, noch bevor der reale Siliziumchip verfügbar ist. So ist das gesamte System innerhalb weniger Tage nach Verfügbarkeit des ersten Siliziums einsatzbereit, was die Markteinführung des Fahrzeugs um bis zu zwölf Monate beschleunigt.
Das »SiMa.ai Palette SDK« vereinfacht die Bereitstellung komplexer Edge-KI-Anwendungen und unterstützt jeden ML-Workflow, ohne Kompromisse hinsichtlich Leistung und Benutzerfreundlichkeit eingehen zu müssen. Es handelt sich also um einen kompletten ML-Stack für die Entwicklung von Edge-Systemen in Fahrzeugen.
Die »Synopsys ZeBu«-Emulation bietet eine umfassende Validierung der Hardware-/Software-Leistung und der Stromaufnahme, bevor erstes Silizium zur Verfügung steht. Damit ist gewährleistet, dass die Systemarchitektur den Anforderungen der erwarteten Workloads entspricht.

»Automobilhersteller müssen softwaredefinierte, KI-fähige Fahrzeuge immer schneller auf den Markt bringen, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Dies erfordert eine frühzeitige Leistungsoptimierung und Validierung der Rechenplattform, um die Gesamtentwicklungskosten und die Zeit bis zur Serienreife zu reduzieren«, sagt Ravi Subramanian, Chief Product Management Officer bei Synopsys. »Unsere Zusammenarbeit mit SiMa.ai, die eine ML-fähige Architektur und einen Softwareentwicklungsplan liefert, unterstützt durch eine umfassende integrierte Suite von Tools, ermöglicht es unseren Automobilkunden, ADAS- und IVI-Funktionen der nächsten Generation beschleunigt auf den Markt zu bringen.«

Der komplette gemeinsame Stack von Sima.ai und Synopsys einschließlich der unterstützenden Tool-Workflows steht Kunden ab sofort zur Verfügung.