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            選云,EDA廠商上云的第一步

            E4Life ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:周凱揚 ? 2023-04-28 00:59 ? 次閱讀

            電子發燒友網報道(文/周凱揚)隨著云服務的發展以及相關廠商不遺余力地推廣,半導體產業整體上云的進度已經逐漸加快,無論是EDA廠商、Fabless設計廠商還是代工的Foundry,都開始把他們的工具、設計流程搬到云端來。

            而到了如今這個時間節點,促進EDA上云的主要原因已經不再是居家辦公,而是更低的成本、更靈活高效的設計流程以及云端海量的硬件資源。但縱觀國內EDA市場,廠商其實上云進度并不算快,這既有國內EDA產業起步慢的原因,但也少不了對各種云服務的選擇困難因素在內。

            EDA廠商如何選“云”

            為了進一步推動EDA上云,公有云服務廠商也在順勢拉攏各大EDA廠商成為其客戶,比如亞馬遜AWS、阿里云、華為云、騰訊云、紫光云等等。還有就是一些私有云、混合云的方案提供商,比如英諾達、速石科技等。

            要說目前公有云這塊對EDA廠商吸引力最大的必然還是亞馬遜,首先AWS是全球第一大云服務供應商,已經成了頭部幾個EDA大廠的首選。其次在國內EDA廠商的持續耕耘下,出海擴張海外業務是必行之路,而亞馬遜可以提供這樣完備的全球覆蓋方案。

            最后,也是更重要的一點,那就是亞馬遜已經有了成功的EDA上云案例和應用經驗,其自研芯片陣容就是慢慢從混合云轉為現在的完全云端開發的。同樣以自身為范例的還有紫光,據公開信息,在其芯片云平臺上線之前,集團旗下某5G 7nm SoC項目就是在芯片設計上云的產物。

            雖然亞馬遜提供的主要是一些靈活方案,比如針對計算優化、針對內存優化和通用實例,但這對于EDA成本控制來說至關重要,新一代的x86和Arm處理器也可以充分發揮出EDA工具的最佳云端性能。為了進一步估算成本,亞馬遜還提供了開源的HPC成本模擬器,從而讓客戶在選擇實例時就能知曉最佳的購買方案。

            值得一提的是,這種針對EDA特定負載的優化,國內的云服務廠商也在發力。比如針對芯片仿真耗時長、EDA仿真壓力大、上市周期壓縮等行業痛點,華為推出了對EDA存儲的解決方案OceanStor。

            華為云根據EDA設計及MASK仿真過程中的業務訴求,針對海量小文件場景進行優化,通過OceanStor Dorado全閃存存儲的FlashLink以及全局共享分布式文件系統等高效算法加速數據操作,保障高負載下操作不卡頓,實現EDA仿真海量小文件場景仿真效率提升30%。

            此外,面向IC初創企業,華為云還推出支持EDA一體化設計及仿真系統的計算型存儲。單個設備融合計算、存儲、網絡和虛擬化的能力并提供豐富的企業級NAS特性,為初創EDA設計企業提供物超所值、簡單易用的高性能方案。

            上云并不簡單,軟硬件都要準備好

            不少人對EDA上云的難易度可能有所誤解,EDA上云如果只是簡單地將軟件移植到云上,靠著云服務廠商準備好的現有的x86服務器就能萬事大吉,那么這樣的產品或許遠不算“云原生”,并不具備很高的競爭力,只不過是給到客戶另一種收費和使用模式而已。

            從EDA廠商的角度來說,EDA軟件本身的交互方式、商業模式都不一定適合云端,更何況在硬件資源的利用上,并不能用過去的方式來完成靈活云端算力資源的調度。所以于任何一家EDA廠商而言,做好云端的適配或是開發云原生的EDA才是最佳的選擇,不僅可以優化其運行效率,也能很好地與其他云端軟硬件資源完成匹配。

            同時,EDA工具的另一大痛點,就是沉重的老舊技術包袱,這些包袱使其接口、底層架構沒法與云平臺上的其他AI工具進行結合。所以如果云服務供應商在已經提供了資源調用接口、AI分析、計算平臺的情況下,EDA廠商自己也要想辦法去做好對接,這樣才能發揮上云的全部優勢。

            其次就是硬件,固然現有的x86服務器可以滿足運行EDA的需求,但要說真正做到流暢高效,還是逃不開專用的硬件平臺。尤其是在驗證、仿真環節上,硬件加速器可以說是復雜芯片設計不可或缺的。在老一代硬件上運行EDA負載可能會有較低的起始成本,但效率、性能上的差距可能會導致軟件授權成本進一步增加。

            而云服務廠商往往不會為了EDA這一個應用,去采購這樣的專用硬件并部署實例,也不適合自行購買然后托管在第三方數據中心,哪怕他們也擁有一定的FPGA硬件,因為其維護和優化會成為問題。更重要的是,這些專用硬件本身價值不菲,如果達到資源上限的話,廠商還要繼續擴容、迭代硬件,其成本與規模不下于一臺小型超算。所以針對這類特殊場景,一些混合云、私有云的方案更吸引人。

            就拿英諾達為例,他們的云平臺二期工程不僅增加了Cadence的Palladium Z2硬件仿真加速器,Protium原型驗證系統也進行了擴容,總門數、吞吐量和編譯速度等都得到了大幅提升。這也是Cadence等廠商依然在云端維持優勢的原因,他們在開發之際已經提前考慮到了軟硬件同步上云。

            寫在最后

            無論用戶是否接受EDA上云這種模式,其已經收獲了不錯的市場反響,甚至很可能是未來初創芯片設計公司選擇EDA的首選考慮因素。國內EDA廠商上云進度各不相同,但基本都已經找到了合作對象,比如國微芯與騰訊云達成合作、概倫電子與鴻之微云達成合作等等。

            而且大部分EDA上云場景不需要與云服務廠商進行綁定,就以Cadence自己的Cadence云為例,與亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌云都達成了合作,同樣選擇了這三家作為合作伙伴的還有新思的Synopsys Cloud。

            如果還考慮在云端引入Foundry的設計資源的話,那么又有另外的考量了,畢竟Foundry的設計資源往往都是保密的,除非是代工廠信任或在合作聯盟內的云服務供應商,否則是沒辦法拉著他們一起上云的。

            最后是芯片設計廠商仍在擔心的一個問題,那就是其設計團隊都不足100人,有必要選擇上云嗎?這就是廠商自己的取舍了,從筆者自己觀察到的現象來看,這類企業往往初創不久,更需要依賴算力資源來縮短TTM,否則其商業化進程無疑會放慢。

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