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新思科技為創芯和產業發展提供全新驅動引擎

科技綠洲 ? 來源:新思科技 ? 作者:新思科技 ? 2022-04-18 17:16 ? 次閱讀

你能想象不能用手機進行線上付款,不能通過APP看電影、以及不能線上購物在家坐等快遞送貨上門的日子嗎?

如果沒有云計算,我們的生活就將回到十幾年前的樣子。

云計算這一概念對眾多企業來說并不陌生,世界500強企業已經逐步將它們的銷售、人力資源、財務、工程等關鍵信息遷移至云端,大家幾乎都一致認可云的重要性。云計算的“按需提供”特性可為各種類型和規模的公司提供更高的靈活性和更好的經濟效益。

然而半導體行業對上云這一做法一直持保留態度。雖然應用廣泛、性能更出色、更安全是云計算的幾大優勢,但芯片開發者們依然擔心上云后的IP安全性問題,數據把控問題,以及芯片開發所需要的專業化程度極高的EDA軟件是否能夠滿足設計所需的高性能計算等問題。

行業發展往往由市場需求推動。通信行業在從4G5G再向6G進行遷移,生物科學和藥物等研究需要大數據支持,氣候學家需要對環境建模以便更好地了解氣候變化,為實現碳減排則需要探索新的發電模式…所有這些需求都需要大量的計算資源,而高性能芯片是實現這些先進應用的基礎,因此對芯片設計進行創新是加速實現市場需求的關鍵。

新思科技始終與云服務商保持合作,在EDA上云這一領域已經取得了顯著成功。在中國市場,新思科技助力楷領科技在上海臨港新片區共同打造集成電路設計產業賦能云平臺,為創芯和產業發展提供全新的驅動引擎。

哪些因素在推動芯片設計上云?

云解決方案在其他行業的廣泛采用,讓芯片設計行業也逐漸開始接受EDA上云。其實云服務商可以為企業提供精細化的遙測、監視、和控制,安全性已經不再是需要考量的大問題。

以下幾個關鍵因素的疊加共同推動了芯片設計上云:

超融合集成的系統復雜性以及規模復雜性使得超融合設計流程成為必須,也需要更多的計算資源和EDA資源

云服務商提高了經HPC優化的基礎設施的可用性、經濟性,并提升了能夠處理HPC工作負載的容量

人工智能已被更多的芯片設計流程和設計工具所采用,這將進一步擴大以上兩種情況的疊加效應

靈活性、可擴展性和性能是EDA上云的主要驅動因素。芯片設計和驗證流程通常只在有需求時才需要使用額外的計算資源,對于這種對資源呈現周期性需求規律的情況,在企業內部不斷設置和管理更多的服務器顯然是不現實的。云服務可為任何規模的公司和任何應用提供足夠的靈活性,企業可以根據需要,在安全的云環境中擴展其設計和驗證的能力。

新思科技的客戶通過使用基于云進行優化的設計工具,在數字實現、庫表征、簽核、布局布線和物理驗證等方面取得了巨大成功。對于芯片設計企業而言,通過EDA上云,開發團隊可以獲得優質的計算和存儲資源,并降低系統維護成本(甚至完全消除這些成本),并基于使用量采取更靈活的模式,從而滿足某些芯片設計流程對極高使用量的需求。新思科技還可提供強大的安全工具套件,幫助開發者們降低云環境中的風險。

芯片設計企業為何要上云

在過去兩年,傳統的工作模式發生了很大變化,線上辦公成為常態,其實這種遠程辦公的工作模式非常適合芯片公司。很多頂級的芯片公司為了讓項目保持全天候運轉,在全球范圍內設立團隊,并通過共享全球資源,實現跨地區之間的無縫協作,讓效益最大化。這種模式在以云為中心的第三方托管模式的輔助下將更上一層樓。

云解決方案對于芯片設計領域尤為關鍵。芯片設計領域對計算資源的需求異常龐大,以大型芯片驗證項目為例,強大的計算能力比開發者自身的專業知識和技能更為重要。且對于計算密集型任務,比如功耗估算、噪聲分析和形式驗證,通過云,這些任務可以更好的利用分散的計算資源和存儲資源。

對于企業來說,采用云解決方案需要從多個角度進行考量。從用戶體驗角度,以數據傳輸速度為例,在不投入更多人力及技術的情況下,云存儲必須能夠支持更快的數據傳輸,以確保更流暢的用戶體驗。從商業角度來看,更靈活的定價模式可以滿足峰值使用需求。芯片設計行業通常習慣采用傳統的長期許可協議模式,因為可以根據使用量按月甚至按小時付費。

EDA上云是將EDA工具進行基于云的優化,使其更適合新的多線程和多處理架構?;谠频姆植际接嬎愫头植际酱鎯Φ幕驹硐嗤?,未來將會有更多的EDA工具基于云進行優化。

在云端設計芯片已經實現

由于市場對計算密集型應用的需求不斷增長,芯片的設計規模和復雜度因此不斷攀升,但因為要追趕緊迫的上市時間,留給開發者們的芯片設計和驗證周期卻越來越短。在這種情況下,如果想要對芯片設計不斷創新,不僅要從工具和設計方法出發,也要考慮開發團隊應該如何更有效率的使用和管理EDA資源從而充分發揮開發者自身的潛力?;谠频慕鉀Q方案無疑是開發者們的不二選擇。

芯片設計上云在安全性、性能、商業模式和用戶體驗方面已經取得了巨大進步,相信未來會有更多開發者采用EDA上云解決方案。

審核編輯:彭菁
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