突破算力与存储,云服务厂商盯上“EDA上云”

2020-12-16 09:15:49 topmold 4

随着我国集成电路产业进入黄金发展期,在5G、人工智能、自动驾驶和边缘计算等应用的驱使下,设计工具也开始走向全新的道路。鉴于IC设计与IT产业密不可分的关系,在云端时代提供的诸多便利下,许多芯片设计公司纷纷将各自的业务迁往云端,这其中就包括EDA。

传统的EDA IT架构往往采用私有数据中心的形式,采用远程桌面分配给各个客户端,并自己部署授权管理、运算节点和共享文件存储。但在芯片设计变得愈发复杂的趋势到来后,算力和存储这两块开始出现了瓶颈,芯片设计要想沿用自建数据中心的方式,不仅成本大增,也很难做到云服务商那样的水平。因此不管是EDA软件商、IC设计企业以及代工厂,都开始追求EDA上云,全面交给云服务商部署托管或是采用混合云等方式。

亚马逊AWS

AWS为EDA提供的实例 / 亚马逊AWS为EDA提供的实例 / 亚马逊

为了让半导体公司及其IP和代工厂伙伴能从AWS受益,亚马逊提供了一个非常适合EDA的实例z1d。z1d实例具有极高的单线程性能,借助定制的Intel Xeon处理器,内核频率最高可达4.0GHz,每核提供16GB 内存和本地NVMe存储,因此无需担心算力和存储的问题。此外,AWS还为EDA的各个节点全部提供了加密,保证每个节点都能以优化安全的形式创建和关闭。

而这样安全、高性能且可扩展的EDA也为产品设计和验证铺平了道路,EDA流无论是全面部署还是部分部署都能缩短项目完成的时间,提高上市和产品革新的周期。不仅如此,计算环境的大小可以自行调整,以此满足不同应用的需求,降低部署成本。

其实亚马逊在自己的芯片上就已经实现了EDA上云的转变,在收购了以色列芯片制造商Annapurna Labs后,AWS就开始不断扩大芯片设计上云的版图,最终实现了完全基于云端的SoC开发,充分利用7nm工艺,而本地的数据中心仅仅只是用来仿真。在亚马逊自己的Graviton和Inferentia等芯片上,从RTL到GDSII全部实现云上开发。

就拿Xilinx来说,在与AWS合作的过程中,与混合云与全面上云不同,他们选择了一种突发式的云部署方案作为本地数据中心的补充。一个项目或工作流可以共存与云端和本地端,数据和许可也可以在云端和本地端共享,工作流或工具也可以在本地端和云端交替运行。通过与台积电和Synopsys在AWS上实现共同协作,Xilinx也开启了一条更快实现产品化的道路。

微软Azure

Azure为芯片设计提供的云端环境 / 微软

Azure为芯片设计提供的云端环境 / 微软

微软的Azure也是积极推进EDA上云的云服务商之一,而且拥有相当庞大的生态合作伙伴,既包括SiFive、ARM和Silvaco这样的IP供应商,也有Cadence、Synopsys、Mentor Graphics和ASML等EDA软件供应商,还包括台积电和三星的代工厂。AMD与Menor Graphics合作,成功在Azure上验证了台积电7nm工艺芯片的设计,用于其Radeon显卡和EPYC处理器,实现了更短的周期和更低的成本。

Mentor Graphics也在K库上遇到了挑战,比如大量的SPICE仿真,冗长的周转时间和重度运算工作下更大的算力资源需求。而Azure提供了专为HPC开发的虚拟机类型HC44rs,包含44个核心,每一个核心配有8GB的内存。

Azure利用独有的CycleCloud技术,可以动态分配资源以寻求最优化的使用方式。利用CycleCloud,客户可以轻松创建、管理和优化Azure上的HPC节点,比如说在20分钟内提供5万个运算核心。

台积电也运用微软的Azure平台打造了OIP VDE,与Cadence合作,提供给台积电下游一些IP设计的客户进行使用。去年台积电举办的前瞻布局大赛上,台积电还通过Azure构建了参赛学子专属的VDE,提供给他们12周的云端学习空间。

微软的EDA本土团队近两年来也开始在接触中国的本土晶圆厂商、工具厂商以及设计厂商,展开相应的合作,比如华大九天等等,从而服务与中国国内的芯片行业。

阿里云

阿里云提供的EDA机型配置 / 阿里巴巴
阿里云提供的EDA机型配置 / 阿里巴巴

国内近年来设计上云的动作也不算小,阿里巴巴集团旗下的平头哥半导体有限公司就在2019年初逐步开展基于设计上云的尝试和转移。平头哥通过设计上云主要瞄准三个目标,一是通过云端“无限”的资源投入到芯片设计上,从而实现快速迭代;二是实现高质量的验证过程,保证一次投片成功;最后是构建云端原生的芯片生态。

平头哥借助阿里云选取了全项目上云并结合服务器托管的方案,采用了阿里云的神龙裸金属服务器、NAS存储和E-HPC平台等。据实际测试得到的结果表明,设计上云实现了10%到50%的性能提升。

我们上面也提到了存储也是EDA本地端部署的限制之一,此处的限制不单单是指容量,还有IO。阿里云的高速NAS可以为EDA提供极致的性能,支持1亿的IOPS,1TBps的吞吐和100PB的容量。阿里云NAS还支持3-1000的存储节点扩展,并通过智能运维自动增加和缩减节点,自动实现负载均衡。

小结

尽管对于不少中国企业来说,EDA上云还是近期才兴起来的概念,但随着高性能芯片需求的提升、新工艺对算力要求的增长、上市周期成为决定竞争成败的关键,EDA上云已经成为一个必然的趋势。

就EDA软件来说,这种SaaS的服务模式在国内还属于生长初期,需要进一步推广才能发展壮大。而对于云服务厂商来说,往往都能和与多个EDA软件商、IP供应商或代工厂形成合作,这对更愿意在同一云服务下使用多种工具和设计流程的用户来说同样是一件好事。

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