伴隨集成電路60多年的發(fā)展歷程，EDA工具行業(yè)也歷經(jīng)了從計算機輔助設(shè)計（CAD）到電子系統(tǒng)設(shè)計自動化（EDA）的演變。未來，云端EDA工具或許將是一個新的發(fā)展趨勢。

EDA上云是不是偽需求

然而目前看來，除了一些大廠之外，EDA上云這個概念依然很少被提及，在普及率上似乎并沒有向傳統(tǒng)EDA看齊，這讓人不禁遐想，EDA上云究竟是否存在市場需求？

電子發(fā)燒友網(wǎng)采訪了國微思尓芯的總裁兼CEO林俊雄，他給出了自己的答案：EDA上云未來需求會很大，也是行業(yè)一個長期的發(fā)展趨勢，全球疫情下EDA云平臺的價值更是凸顯。但是企業(yè)對EDA上云這一新模式也在評估，是否采用、何時采用、如何使用等問題，使得考慮時間會比較久。如何保障數(shù)據(jù)安全、眾多點工具的遷移上云、并能讓工程師快速上手，都是云平臺面臨的挑戰(zhàn)。


云上EDA的缺點

在考慮將EDA和芯片設(shè)計轉(zhuǎn)移到云端時，最大和最明顯的風險之一就是安全性。

芯片設(shè)計相關(guān)文件是公司的知識產(chǎn)權(quán)，在許多情況下，它們可以說是公司最有價值的財產(chǎn)?？紤]到這一點，公司歷來將其所有EDA和其他設(shè)計文件專門托管在本地機器上，任何人都無法在其網(wǎng)絡(luò)之外訪問。云計算本質(zhì)上不如本地計算安全。遷移到云端，就意味著公司將信任其他實體，來托管可能價值數(shù)十億美元的知識產(chǎn)權(quán)。

此外，托管上云可以允許成千上萬的用戶同時訪問相同的硬件資源。此功能可能會增加信息被惡意對手竊取或黑客攻擊的風險。

公司如果能放心地將他們的設(shè)計遷移到云中，則一定需要云資源已經(jīng)驗證過端到端的安全性。過去，對半導體知識產(chǎn)權(quán) (IP) 和數(shù)據(jù)安全性的擔憂阻礙了EDA向云的遷移。


云上EDA的優(yōu)點

盡管存在安全性的主要缺點，但將EDA遷移到云端仍有好處。

云計算對EDA而言最顯著的優(yōu)勢之一是它允許公司根據(jù)需要向上和向下擴展其計算資源，能從效率、經(jīng)濟、結(jié)果角度提供顯著優(yōu)勢。

從效率的角度來看，將EDA遷移到云端是非常有益的，它為設(shè)計人員提供了無限的計算資源。IC 設(shè)計的仿真和驗證在計算上可能非常昂貴，在某些情況下需要一整天才能完成仿真。本地數(shù)據(jù)中心無法快速適應(yīng)不斷變化的設(shè)計和驗證工作負載。通過將EDA遷移到云端，云計算可以通過訪問更多和靈活的計算資源來幫助提高吞吐量，設(shè)計人員可以獲得比其他方式更多的計算資源，從而使他們能夠比更快地仿真和驗證設(shè)計。

在經(jīng)濟效益上，用于EDA的云計算也很有意義。IC設(shè)計生命周期的不同階段需要不同數(shù)量的計算。某些階段，例如驗證和模擬，可能需要大量計算，而其他階段可能不需要計算。 這在經(jīng)濟上成為一個挑戰(zhàn)，因為公司可能會購買驗證階段所需的計算，但隨后在計算密集度較低的階段，大部分時間硬件處于閑置狀態(tài)。這個過程可以被視為一種資源和資金浪費，他們的計算硬件沒有被使用，這意味著他們的投資沒有得到充分利用。具有“按需付費”結(jié)構(gòu)的云計算有可能通過允許公司根據(jù)需要擴大或縮小其計算資源來解決這個問題。這種彈性使公司能夠在給定的時間只支付和使用所需的資源，通過最小化間接成本來節(jié)省資金。 像初創(chuàng)公司這樣的公司可能會選擇全部上云。

另一方面，企業(yè)半導體公司可能會使用混合云模型來增強其本地數(shù)據(jù)中心。隨著云服務(wù)供應(yīng)商提供靈活的定價模式，如按需付費定價，設(shè)計團隊可以在IP設(shè)計開發(fā)周期的每個階段根據(jù)需要擴展和縮減計算資源。云計算資源有助于減少資本支出并降低全年升級和維護數(shù)據(jù)中心所需的成本。最重要的是，云計算可以允許訪問可用的最新硬件，否則使用最新硬件持續(xù)升級本地機器的成本太高。

從結(jié)果質(zhì)量角度來看，為了滿足規(guī)范并適應(yīng)更小、更先進的技術(shù)節(jié)點的挑戰(zhàn)，同時不影響結(jié)果質(zhì)量、性能、良率，設(shè)計人員需要進行廣泛的驗證以考慮所有潛在的設(shè)計變化。這些是高度計算密集型工作負載，需要的計算資源比本地數(shù)據(jù)中心所能容納的要多得多。芯片設(shè)計遷移到云端，能在生產(chǎn)運行時間內(nèi)以更高的芯片良率達到并超越結(jié)果質(zhì)量。


EDA云工具達到商業(yè)化節(jié)點

根據(jù)researchandmarkets數(shù)據(jù)，2020年全球EDA市場規(guī)模約為115億美元，預(yù)計到2025年可達到145億美元。在這其中，云平臺EDA工具所占的比例正在迅速提高。也正因如此，Synopsys、Cadence等國際EDA巨頭越來越重視EDA上云的進程。英特爾、英偉達等芯片巨頭也開始探索EDA云工具的應(yīng)用。

日前，Synopsys宣布，亞馬遜公司旗下的云計算服務(wù)平臺部署了新思科技的VCS FGP 技術(shù)。在云端運行相關(guān)技術(shù)，可讓設(shè)計團隊實現(xiàn)更高的效率，縮短驗證收斂時間，獲得優(yōu)異的硬件性價比。對此，新思科技中國區(qū)副總經(jīng)理許偉表示：“EDA上云是一個發(fā)展趨勢，不管是算力還是大數(shù)據(jù)等云計算端都有著自身的優(yōu)勢，將有越來越多設(shè)計公司從自建私有云向公有云過度?！?br style="white-space: normal; color: rgb(102, 102, 102); font-family: 宋體; font-size: 12px;"/>
隨著公有云架構(gòu)逐漸穩(wěn)固，數(shù)據(jù)安全體系逐漸成熟。目前，EDA云平臺工具和運行環(huán)境逐漸整合在一起，產(chǎn)品能夠規(guī)?；貜?fù)制到不同的行業(yè)，并提供給客戶。云技術(shù)的運算能力與存儲容量及EDA技術(shù)融合，可以在很大程度上解決當前IC設(shè)計面臨的算力缺口，為開發(fā)者提供實時可用的算力、更加靈活高效的開發(fā)環(huán)境、更加優(yōu)化的成本，并縮短產(chǎn)品上市時間?？梢哉f，EDA云平臺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)到了商業(yè)化發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點。

人工智能與EDA融合不斷加深

在云計算技術(shù)的加持下，人工智能與EDA的融合也在不斷加深。通過應(yīng)用AI技術(shù)優(yōu)化客戶體驗、提升效能是EDA迭代發(fā)展的一個重要方向。深度學習等算法能夠提高EDA軟件的自主程度，提高IC設(shè)計效率，縮短芯片研發(fā)周期。

報告顯示，機器學習在EDA的應(yīng)用可以分為四個方面：數(shù)據(jù)快速提取模型；布局中的熱點檢測；布局和線路；電路仿真模型。目前，諸多EDA企業(yè)都在人工智能方面進行了深入的布局與開發(fā)。Cadence公司中國區(qū)總經(jīng)理 汪曉煜表示：“人工智能在大規(guī)模數(shù)字芯片優(yōu)化、數(shù)字仿真驗證、PCB設(shè)計綜合等領(lǐng)域都有著巨大的發(fā)揮空間。以仿真驗證為例，當前企業(yè)花費在仿真驗證上的運算資源與時間呈指數(shù)級升高。采用機器學習，生產(chǎn)力提升的效率甚至可以達到10倍以上?！?/span>

將AI和算法應(yīng)用于自身的產(chǎn)品中，實現(xiàn)垂直領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案是各大EDA廠商共同的策略。2020年，Synopsys推出用于芯片設(shè)計的自主人工智能應(yīng)用程序DSO.ai，能夠在芯片設(shè)計解決方案中，搜索優(yōu)化目標，利用強化學習來優(yōu)化功耗、性能和面積。Cadence的Cerebrus直接集成到Cadence工具鏈中，從System C定義到標準庫單元、宏、RTL以及signOff，允許一個工程師給它以任何級別上定義的規(guī)范和優(yōu)化對象。西門子EDA的Solido產(chǎn)品可利用機器學習快速進行特征向量庫的生成和提取，以更少的時間實現(xiàn)更高的驗證精度，并將所得數(shù)據(jù)以可視化方式呈現(xiàn)。