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云上EDA实现的局限性都有什么

发布时间:2021-09-30 发布时间:
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“云”无处不在,各种供应商都在宣传他们的云产品。云是电子商务和SaaS产品的理想选择,因为可以按需实现弹性供需,可以在需求高时进行扩展,而在需求低时进行缩减。


然而,出于以下几个原因,设计业在采用云技术方面进展缓慢。


EDA软件环境非常复杂,其中包含许多可移动或自定义的组件。必须使用不同的自定义设置和脚本来安装来自不同供应商的软件,IP和PDK,以简化数十年来已开发和调整的设计流程。整个环境必须在云中复制和测试。


EDA软件和IP许可协议通常会限制您使用局域网。由于云位于公司局域网外部,因此需要采取其他法律和许可步骤,这些步骤可能既耗时又昂贵。某些PDK和IP可能具有非常严格的安全限制,可能难以满足。


云提供了各种各样的复杂选择。不同类型的设计活动,例如仿真,时序分析,DRC,LVS等,可能有不同的要求,需要不同的云配置。选择正确的配置并进行成本效益分析需要时间和专业知识。


CAD团队已经可以使用稀疏的管理软件,脚本和复杂工具链的许可,从而几乎没有时间或意愿承担另一项任务。


如何打造更多的吸引力


在两种情况下,云似乎获得了最大的吸引力:希望专注于其核心任务的初创公司和需要更多额外的临时计算资源来进行峰值模拟/验证运行的设计团队。


场景1:初创企业


创业公司的主要目标是尽快将他们的新想法推向市场。建立数据中心是不必要的支出和精力分散,需要不断维护。使用云似乎是一个显而易见的选择,但是现在您需要云专业知识。此外,您仍然必须处理安装和设置EDA软件和设计流程,这些不是设计团队擅长的任务,并且可能不保证雇用专职的IT和CAD人员。当然,仍然存在从代工厂获得批准以在云中部署PDK的问题。


主要的EDA供应商已经意识到了这一需求,并通过提供完全托管的云解决方案来满足这一需求。云基础架构、EDA软件和设计流程以及包括代工厂PDK批准在内的安全性均由EDA供应商管理和维护。启动时的设计团队可以非常快速地启动并运行,并且随着团队的成长和计算需求的增加(尤其是接近流片)而扩大规模。


这种方法的一个缺点是,您必须使用一个供应商及其认可的合作伙伴提供的工具链,并且要在设计流程的约束范围内工作。此外还假定所有的便利都需要一定的运营成本。现在看来,许多初创公司都选择了这种EDA供应商管理的云。我们已经看到越来越多的使用Cadence云解决方案的初创客户,该解决方案通常托管在Amazon AWS上。


场景2:针对峰值使用的云


较大的公司已经在建立自己的数据中心,使用一流的工具建立优化的设计流程以及在此EDA环境中训练有素的工程师方面进行了大量投资。在正常的设计周期内,此方法效果很好,但是在高峰流片时间可能无法充分满足需求,因为回归算法需要大规模并行化以减少运行时间,而全芯片验证可能需要企业数据中心中不具备的内存和计算资源。


使用内部部署数据中心进行正常使用并使用云来满足高峰需求的混合模型似乎越来越流行。既有设计团队的典型设计流程过于复杂,不可能很好地融入EDA供应商提供的混合云产品。这意味着公司需要建立内部专业知识来部署和管理混合云。


把事情简单化


IT人员将需要学习一套全新的特定于云的技术术语,以便能够从配置选择的超大型菜单中进行选择,错误的选择可能会导致延误或成本超支。


除此之外,所有其他数据管理需求,正确的文件修订版本需要上传到云中。任何差异都可能导致延误或代价高昂的错误。此外,验证工作的结果必须重新下载以进行进一步分析。数据需要优化往返云的传输,以节省时间和费用。


考虑到设计和EDA团队已经要处理的所有复杂性,最好使云部署尽可能简单,万无一失。大多数公司都有多个设计中心,通常遍布全球。IT和EDA员工已经熟悉如何在远程站点克隆设计环境。


将云视为另一个设计中心,使用用于工具安装和工作区的共享存储以及运行的计算服务器,在云中复制EDA环境。使用版本控制和设计管理在云中可靠地创建工作区。避免任何不必要的工具或并发。


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