Semiconductor Engineering與AMD的CAD基礎(chǔ)設(shè)施和物理設(shè)計研究員Philip Steinke、 Cadence負責(zé)云業(yè)務(wù)開發(fā)的副總裁Mahesh Turaga、Lightmatter硬件工程副總裁Richard Ho、Siemens數(shù)字工業(yè)軟件公司云解決方案副總裁Craig Johnson，以及Synopsys研究員Rob Aitken討論了芯片設(shè)計向云上的轉(zhuǎn)變速度是如何加快的，在云上進行芯片設(shè)計的好處有哪些，以及當(dāng)今芯片云上設(shè)計面臨的一些最緊迫的挑戰(zhàn)。

SE：向芯片云上設(shè)計的轉(zhuǎn)變正在加速，相應(yīng)的商業(yè)模式也正在制定，工作負載也得到了更好的理解，半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)中的幾大參與者之間的一些合作就是最好的證明。那么，從用戶的角度來看，在云上進行芯片設(shè)計帶來的最大好處有哪些？在云上設(shè)計一定能有好處嗎？

Steinke:在AMD，我們采用了混合多云策略。采用云的最大好處是幫助我們擴展了計算基礎(chǔ)設(shè)施，使我們在需要進行計算時獲得更大的靈活性，也和我們的項目周期和路線圖非常契合。

我們也很好奇在云上探索差異化解決方案會有什么樣的收獲。云基礎(chǔ)設(shè)施在一些方面可能會為我們帶來便利，如一些我們選擇不部署或難以部署的東西，例如真正的高速網(wǎng)絡(luò)或一些不同的存儲模型。這些都是我們一直在進行探索的，看看它們能給我們帶來什么樣的價值。

Ho：作為一家無晶圓廠半導(dǎo)體初創(chuàng)公司，在云上設(shè)計對我們至關(guān)重要。這樣我們無需為了進行設(shè)計而建設(shè)自己的基礎(chǔ)設(shè)施。但優(yōu)勢還不僅僅就這一個。靈活和增加資源的能力，尤其是在驗證等方面，對我們來說也至關(guān)重要；我們不必為一個工作負載就調(diào)整整個基礎(chǔ)設(shè)施的大小，而是可以根據(jù)需要進行調(diào)整。當(dāng)達到峰值負載，并要進行流片時，云能夠根據(jù)我們的需求同時進行擴展。

無論是從應(yīng)用的容量角度，還是從性能角度，這種外包整個基礎(chǔ)設(shè)施的方式都具有極大的價值。我們可以使用最新的CPU核心，而無需不斷升級自己的內(nèi)部CPU，事實上我們還可以受益于云運營商在后臺進行的自動升級。

此外，我們也能減少IT部門的人員配置，并能夠利用云上的安全性和他們提供的支持，這是我們能夠快速實現(xiàn)流片并向前邁進的關(guān)鍵因素之一。在云上的這些工具，以及可以在云上使用的一系列工具，對我們來說都非常有價值。

SE：從EDA工具提供商的角度來看，你們怎么看芯片云上設(shè)計的優(yōu)勢？

Johnson：云基礎(chǔ)設(shè)施對于服務(wù)動態(tài)需求的應(yīng)對非常好。另一個令人驚訝的是其硬件的可用性。這和五年前的情況大相徑庭。新冠疫情導(dǎo)致的供應(yīng)鏈問題，讓交付周期變得非常長，即使是大公司也要比正常情況下等待更長的時間。能夠利用云基礎(chǔ)設(shè)施來解決這一問題已經(jīng)毋庸置疑。

Turaga：我們從客戶那里聽到了很多商業(yè)優(yōu)勢，包括工程生產(chǎn)力的提高、創(chuàng)新的增加、更快的上市時間，這些都是一些商業(yè)利益。有一個例子是基于Arm的服務(wù)器在云上對Cadence工具進行基準測試，他們預(yù)測能夠以多快的速度將上市時間縮短兩個月。他們工作得也非常愉快。

還有一件我們都很在意的事，那就是如果無需等待工作運行，無需排隊，但我們所有人工作起來都會很快樂。這提高了生產(chǎn)力和整體吞吐量。然后你也可以有時間做更多的事。

Aitken：另一個好處是能夠進行控制和監(jiān)控，因此，作為云管理員，你可以跟蹤用戶在做什么，這和以前不同，每個人都需排隊等待。在這種情況下，你能夠了解在既定時間內(nèi)，項目需要計算的級別，所以這對設(shè)施的管理也很有幫助。

SE：芯片云上設(shè)計需要解決的最大挑戰(zhàn)是什么？

Ho：需要解決的問題之一是啟動大型項目時需要的延遲非常低。有時，云中會有一定數(shù)量的虛擬機（VM），并且想運行100,000個模擬項目時，拆分這些額外的VM實際上需要很長時間，這樣就會變成一個問題。在基礎(chǔ)設(shè)施方面，我們可以做一些事情來進行準備，讓虛擬機也做好準備，并能夠管理這些事情，以實現(xiàn)大容量的低延遲啟動。

另一個大問題是，這不僅僅與基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)，還與許可證有關(guān)。EDA供應(yīng)商仍在以10年前的模式，按三年為期簽訂合同。在云端，則需要他們具有靈活性。當(dāng)我們處于項目低峰時，EDA供應(yīng)商需要允許我們在任何情況下都能取得許可。然后，當(dāng)我們達到項目高峰時，他們則需要能夠快速為我們提供許可，并能夠讓我們立即調(diào)度它們，這樣我們就不會受到資源的阻礙和約束。

這是目前比較麻煩的事情之一。我們不僅要為機器進行預(yù)案，還要為獲得許可進行提前預(yù)案。如果一切都是無縫銜接的，那就完美了。

Steinke：目前云計算能力分布全球，但我們?nèi)允褂?0年代風(fēng)格的數(shù)據(jù)中心，算法仍在低數(shù)量的CPU內(nèi)核上運行，并尋找某種非常接近計算的POSIX存儲。你能擴展的只有這么多。

從現(xiàn)代計算基礎(chǔ)設(shè)施的角度來看，云帶來的是一個真正的全球分布式網(wǎng)絡(luò)，在這里，每個云提供商都建立了一個跨越不同地理位置的龐大骨干網(wǎng)，以及基于對象存儲的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能實現(xiàn)在不同位置都可使用數(shù)據(jù)。例如我可能想要在南極洲或廷巴克圖進行計算，而其他人可能不需要它，那里的價格就會變得最低，我的數(shù)據(jù)也可以在合理的時間內(nèi)到達那里。但要做到這一點，我們將需要能夠在這種分布式環(huán)境中工作的工具，并了解如何在需要數(shù)據(jù)時獲取數(shù)據(jù)，而且不需要一直增加工作負載。我們還需要能夠擴展CPU的數(shù)量，以真正加快這些大項目的周轉(zhuǎn)時間。

Ho：如今，假如許多工具流都使用POSIX風(fēng)格，共享NFS存儲，這樣導(dǎo)致將數(shù)據(jù)從一個云移動到另一個云既昂貴又耗時。這是個大問題?，F(xiàn)在很多EDA工具都預(yù)設(shè)了您已經(jīng)擁有共享數(shù)據(jù)存儲，我們必須解決這種情況。

Aitken：就某些算法來說，這說起來容易做起來難。有一些類型的工作負載，如模擬等，很容易轉(zhuǎn)移到云計算模型。還有一些，比如布局布線，則會很難，因為這些算法本身是在很久之前的時代——人坐在工作站前打字和文件系統(tǒng)進行交互——開發(fā)的。該解決方案的結(jié)構(gòu)使得使用現(xiàn)代文件系統(tǒng)和通信在數(shù)據(jù)中心上擴展該算法變得毫無意義。

因此，研究團隊需要做的工作就是要如何設(shè)計一個新的布局布線算法，或者其他可以映射到云環(huán)境的本地數(shù)據(jù)密集型算法。實際上，如果你要從頭開始，在還沒有人意識到這個問題前，你可能需要另一種不同的方法來解決這一問題。但在這個領(lǐng)域經(jīng)營了三四十年之后，移動是很困難的。

Johnson：對于大多數(shù)問題，如許可，甚至計算的存儲和可用性，總是有三個限制，即經(jīng)濟限制、技術(shù)限制和運營限制，通常他們是代表這些不同派別的公司的不同利益相關(guān)者。

從技術(shù)角度來看，可能很容易找到一個解決方案，但它不能兼顧經(jīng)濟利益或運營的便利性。之所以一直無法解決這些問題，歸根結(jié)底是如何找到組合的最小公分母和最佳公分母。我們認為這些是EDA供應(yīng)商的共同問題。

Turaga：我同意以上都是我們目前面臨的一些挑戰(zhàn)，我們也正在努力解決其中的一些挑戰(zhàn)。我們已經(jīng)開始提供靈活的許可模式。就數(shù)據(jù)問題，我們?nèi)栽谘芯空_的數(shù)據(jù)量到底是多少，并在正確的時間以正確的數(shù)量提供。這是一個挑戰(zhàn)。有一些行業(yè)解決方案具有flex緩存，IBM有一些開源解決方案可以解決一些數(shù)據(jù)同步問題，可以使數(shù)據(jù)在預(yù)置型(on-prem)模型和云之間無縫傳輸。

正如Rob指出的，有一件事仍然是一個問題，那就是一些工作負載更適合于此，而另一些工作負載則更復(fù)雜，這取決于特定的數(shù)據(jù)需求。例如，通過驗證，將正確的項目數(shù)據(jù)發(fā)送到云中并返回結(jié)果變得非常有意義。對于像實現(xiàn)或多物理分析這樣的大數(shù)據(jù)項目，你必須采取不同的策略。

采用混合工具也是我們正在考慮解決這一問題的另一個方法，因此基本上，處于預(yù)處理工具舒適區(qū)的客戶可以只發(fā)送所需的數(shù)據(jù)，然后只返回他們所需要的結(jié)果。

責(zé)任編輯：彭菁