EDA 上云,听听大咖怎么说
(本文阅读时间:5分钟)
由云计算驱动的数字技术,让人类变得更具智慧,也让我们能够更高效地利用时间,更有效地提高生产力,并且更顺畅地互相交流。
芯片设计成本昂贵与云计算发展
共同驱动 EDA 上云
一直以来,云计算都是传统行业用来进行数字化转型的变革“利器”,但在近年来也有很多半导体行业的公司开始尝试芯片设计上云。为数字化服务的芯片行业,为何也要在设计环节用上云服务器?
事实上,这主要是芯片设计自身属性和云计算本身的演进共同驱动的。
众所周知,芯片设计在经历手动输入和工程自动化之后,于上世纪80年代走向商业化,但 EDA 本身依然面临成本大、资源利用率低等问题,这与愈发追求高效的社会背道而驰。
EDA 工具分为前端、后端和验证三个部分,在长达大约18个月的芯片设计周期中,每个阶段所用到的设计工具的数量和种类都不尽相同。因此,中小公司如果购买完整的芯片设计工具来设计芯片,成本昂贵且极有可能造成资源的浪费,大公司如果有多个项目需要同时推进,也要购买额外的设计工具开展工作。
▲EDA设计流程
微软云 Azure 赋能 EDA
释放芯片设计上云潜能
周鸣炜表示, EDA 上云主要需要关注三点,一是在性能上如何用最优的配置满足复杂的芯片设计场景,二是上云的成本优化,即云厂商提供的方案能否真正做到快速扩容和回收,三是能否保障芯片设计各层级的安全。
微软云 Azure 在这些方面优势明显,据微软中国半导体行业负责人孙海亮的介绍, CPU 、内存、 IO 等方面在微软云上都有良好适配,另外在资源调度上,微软能够免费提供 CyberCloud 资源编排工具,帮助厂商优化成本。
▲ Microsoft Azure 的合作伙伴生态
早在去年,微软就已经和 Mentor Graphics 、台积电、 AMD 多方合作,在微软云 Azure 上验证了 7nm 的芯片设计。
其中,在同 Mentor 的合作过程中, Mentor 的 AMS 使用了微软云 Azure 专门针对 HPC 开发的虚拟机类型 HC44rs ,每个核心有 8GB 的内存来调用,大幅度缩短 EDA 的过程,提升效率加速产品上市。
Synopsys 使用微软云Azure 运行 IC Validator 物理验证解决方案,在不到9小时的时间内完成了对 AMD Radeon Pro VII GPU (包括超过130亿个晶体管)的验证,大幅缩短了验证时间。
总得来说,微软云 Azure 能够为芯片设计厂商提供几乎无限的资源池,帮助其缩短研发周期,以按使用量计费的方式降低总体成本与资产投入。
值得一提的是,微软云 Azure 不只是为 EDA 提供庞大的云端算力,由于过去许多年里微软作为应用方,同芯片行业的上下游产业链与工具厂商有深度合作,因此拥有完整的生态体系,更加能够释放云上 EDA 的全部潜能。
随着微软云 Azure 等云厂商云计算技术的进步,以及芯片设计厂商对设计上云的接受度提升,芯片设计正在进入一个全新的时代。
*本文部分内容引用自摩尔精英 IT / CAD 与 EDA 云计算高级技术总监周鸣炜
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