為什么云在復雜設計中變得必要。

云計算不再是“下一件大事”;它已成為許多行業業務的主流工具。然而，我們自己的IC設計和EDA行業一直在觀望云趨勢。我們一直很謹慎，直到現在還沒有像其他行業那樣接受云。今年有什么變化？是什么促使設計公司和EDA工具供應商更加認真地研究基于云的解決方案？

SoC 設計的規模和復雜性每年都在繼續增長。當今以數據為中心的世界需要需要處理大量計算的芯片。不斷添加更多計算能力和新功能的需求促使設計人員在短時間內轉向工藝技術的前沿。這些因素給物理驗證閉合帶來了巨大的挑戰，特別是隨著工藝技術向7nm、5nm及以下發展。物理驗證是一項計算密集型任務。一個典型的 7nm 運行集可以有多達 10，000 個復雜規則，并且需要大約 100K DRC 計算操作來實現這些規則。因此，7nm 的全芯片 DRC 簽核可能需要數天時間才能進行一次迭代。云計算是應對物理驗證運行時挑戰的一種很有前途的方法。

下一個問題——為什么是現在？幾年前，使用云似乎很可怕。半導體公司對他們在云中的設計有幾個擔憂——數據的安全性、網絡延遲、生態系統支持等等。然而，今天，云解決方案被公開接受。隨著云采用成為我們行業其他領域的常態，我們現在對在云中提供 IC 設計更有信心。此外，生態系統的所有部分都在融合。一些 EDA 工具，如 Synopsys 的 IC 驗證器，已經發展成為完全云就緒的解決方案。臺積電代工廠最近推出了“開放式創新平臺虛擬設計環境”（OIP VDE），這是一個云設計平臺，允許臺積電客戶在云中安全地開發SoC設計環境。今年，當我與幾位客戶談論他們的物理驗證運行時問題時，他們中的大多數人都渴望在云中部署他們的物理驗證作業。他們不再猶豫使用云資源（在某些情況下多達 1000+ CPU），如果這意味著全芯片 DRC 簽核可以在數小時而不是數天內完成。

物理驗證是為數不多的非常適合云的設計步驟之一。運行集中的命令分布到多個并行作業中，這些作業在不同的 CPU 內核上獨立運行。IC驗證器的大規模并行分布式處理引擎充分利用了云的靈活性和彈性。

展望未來，這一領域有哪些令人興奮的新機遇？機器學習與云計算相結合，有可能為設計帶來重大價值。對于任何 ML 應用程序，構建大型數據集來訓練模型對于提高模型的預測能力至關重要。EDA中的機器學習開始受到關注，缺乏數據集是一個關鍵問題。云讓我們有機會以正確的方式收集數據，通過僅聚合運行中的相關數據而不泄露專有設計信息。還可以對數據集進行分組，以便為不同的細分市場（例如，所有設計師，特定鑄造廠的客戶，或一家公司內的設計師）定制不同的方法。云中設計的另一個優點是遠程調試;臺積電VDE等云設計平臺使EDA工具供應商能夠遠程快速地調試客戶問題。

現在是IC設計和EDA完全擁抱云計算的時候了嗎？答案是響亮的“是的！毫無疑問，持續的創新將使云計算在未來幾年成為IC設計的前沿。

審核編輯：郭婷