作者 王樹桐

微軟客戶工程師

電子設計自動化（英語：Electronic design automation，縮寫：EDA）是指利用計算機輔助設計（CAD）軟件，來完成超大規模集成電路（VLSI）芯片的功能設計、綜合、驗證、物理設計（包括布局、布線、版圖、設計規則檢查等）等流程的設計方式。在傳統芯片設計環境中，計算平臺是核心職能之一，它依賴IT硬件底層的支撐，滿足更高效、安全的大量EDA計算的需要。然而，隨著應用需求的發展，以及設計復雜性的提升，這樣的芯片設計環境的不足愈加凸出。具體包括：IT資源不足、數據安全擔憂、機器負載不均衡、仿真速度慢、圖形界面卡頓、項目環境不一致、運維工作量大、技術支持困難、服務器配置不一致以及協同困難 等等問題。這些問題往往會對芯片設計工作效率造成持續影響。

從云計算的角度來看，Azure 作為 HPC 平臺提供的安全性、可靠性和可伸縮性非常適合 EDA。此外，Azure 一直在不斷發展。各種企業組織可以從眾多的不斷增長的云服務中進行選擇，這些云服務使開發人員能夠使用他們喜歡的工具和框架在龐大的全球網絡上構建，管理和部署應用程序。

對于考慮遷移到云的半導體公司，Azure 提供：

高性能且可銷售的基礎架構，能夠支持生產級芯片設計工作。

將EDA工具遷移到Azure上的策略，幫助企業優化成本并且提高效率。

豐富的合作伙伴生態系統，包括半導體公司、代工廠、工具供應商、SOT（外部半導體組裝和測試）和系統集成商（實施顧問）。

解決常見行業障礙的解決方案，例如產品差距、安全性和自身成本。

01Azure 上的芯片設計工作流

復雜芯片設計過程中的每個步驟（從前端設計的初始規范到后端設計的最終 GDSII 流片）都有一套專用的 EDA 工具。Azure 服務和開發者工具可以優化這些工作流中使用的設計和協作環境，使得團隊擁有最佳產出。Azure 還提供了一些機制來幫助組織做出最佳性能和成本組合的工作流選擇。

前端（邏輯）設計

使用軟件進行仿真模擬，前端設計能夠從規范式形式轉向邏輯驗證設計。與軟件研發一樣，此階段是具有一些塊級的仿真模擬和代碼調試。此工作流受益于 Azure DevOps 工具和服務，這些工具和服務通過提高團隊協作和敏捷實踐來改進設計周期。

圖 1.前端設計階段的步驟使用軟件仿真

當開發設計模塊時，團隊可以通過運行功能仿真來驗證設計元素的正確性。RTL（寄存器傳輸級）仿真使設計人員能夠確認設計在邏輯上將按預期運行。為了最大限度地減少仿真時間，這些不同的設計元素在數十到數千個系統中并行仿真，具體取決于設計的規模和可用資源。Azure 具有近乎無限的計算資源，可以通過允許更多作業并行運行來加速驗證過程，從而縮短總周轉時間。

圖 2.EDA 軟件將邏輯設計映射到物理設計和代工流程

許多后端工作有非常大的計算和內存需求。這些工作負載可以擴展到多核，并依靠高性能存儲來訪問龐大的數據集。對于許多產品團隊，甚至是大公司的產品團隊來說，維持如此大的內核數量和內存系統的可用性是一個非常大的挑戰。即使系統位于數據中心，保持訪問這幾個系統的可行性來運行大型后端工作仍是一個挑戰，這同時會限制這些工作負載的規模，從而延長周轉時間。

此類工作流非常適合在 Azure 上運行，可以在數小時內啟動數千個內核以交付結果，而不是本地設置所需的幾天

02、適用于EDA工作的Azure 架構

用于硅設計的 Azure 基礎架構對計算和內存密集型應用程序進行了優化，用高性能文件系統和高效的作業調度來支持這些應用程序，來最大限度地提高 EDA 軟件許可投資的吞吐量和性能。圖 3 顯示了 Azure 上 EDA 的高級體系結構，并介紹了計算、存儲、網絡和業務流程組件，這些組件將在本節中更詳細地介紹。

圖 3. 此高級體系結構支持 Azure 上的 EDA 工作負荷

此體系結構包括以下組件子：

Azure compute。Azure 提供具有一系列內存與核心成比率的虛擬機類別，可滿足不同的工作負載要求。

Azure NetApp Files. 這種高性能的計量文件儲存服務讓用戶遷移和運行基于文件的EDA工具更方便，不需要額外改變代碼。在 Microsoft 的支持下，Azure NetApp Files 構建在 NetApp ONTAP 存儲操作系統上，為 EDA 客戶提供他們已經熟悉的界面和功能。

Azure HPC Cache. HPC 緩存優化了 NFS 延遲和元數據和讀取操作的吞吐量，以支持大型橫向擴展 HPC 集群。 HPC 緩存支持單個文件每秒高達 20 GiB 的讀取吞吐量，對元數據讀取請求提供微秒級響應，并橫向擴展需要數百萬個文件和目錄的工作負載，從而減少對高需求讀取量的爭搶和網絡瓶頸。

Azure Blob storage. 憑借巨大的容量和可擴展性，Blob 存儲在熱、冷或存檔層中存儲了數百到數十億個對象，具體取決于數據訪問的頻率。 Azure Blob 存儲提供了一種更具成本效益的方式來存儲數十年的歷史設計數據，同時保持對該數據的即時可訪問性

Azure CycleCloud. 這是一個免費工具，可以在 Azure 中創建、管理、操作和優化 HPC 集群。例如，您可以在 20 分鐘內預置 50，000 個計算核心。

網絡。 Azure 虛擬網絡架構基于軟件定義網絡 （SDN） 技術，為過度配置的網絡資源提供高帶寬和低延遲。建議使用 Azure ExpressRoute 線路，在 Azure 數據中心和本地基礎結構之間建立快速連接。

此外，Azure還支持流行的并行虛擬文件系統，例如 Lustre 和 BeeGFS，這些系統在Azure Marketplace中隨時可用。

03、遷移到Azure的步驟

Azure 提供了一種系統化的方法來支持當今的云遷移，以及一個有助于未來創新的平臺。一些世界上最大的半導體公司已經在Microsoft的幫助下使用 Azure，對其高要求的基礎結構 EDA 工作流提供支持。這些公司可以隨著需求動態地添加和刪除資源，并只需為所需的部分付費 。Azure 還提供可靠的安全性，幫助保護其芯片知識產權。受信任的Azure 解決方案能讓公司可以根據需求靈活地選擇云模型 - 以高倍數、附加或專用資源突發到云，或者將整個工作遷移到 Azure 中。

開始的六個步驟

許多半導體 IT 組織都在猶豫遷移決策，而這些考慮既復雜又耗時。我們建議采用六步過程來開始使用 Azure：

1 對軟件和工作負載進行編目。

2 對性能或工作負荷進行分類。

3 定義在 Azure 中移動到工作流或啟動工作流的成功條件。

4 構建用于云集成的核心基礎架構組件。

5 獲得開發所需的技能。

6 開發云生產支持的模型，為改變而替換一些必要組件 和變更管理。