当云计算遇到芯片设计？碰撞怎样的火花

① 芯片设计环境启动门槛高：

• EDA 工具繁多，版本众多，许可昂贵；

• IP 市场庞大，很难找到性价比最优的 IP；

• Foundry 的 PDK 及服务很难获取；

• 很难获取 EDA 工具、IP、PDK、ITCAD 的专业技术支持 安全、高效的 EDA 系统架构搭建困难；

• 复杂的设计环境运维困难。

② 项目设计的峰值资源需求欠缺：

• 项目周期内非线性的算力需求和成本优化的需求往往很难兼顾；
• 项目后期存储需求暴涨；
• 用户申请和管理资源流程复杂；
• 传统算力和存储资源采购和配置周期较长；
• 机房的物理条件（电力、制冷）限制。

③ 项目多站点协同需求：

• 快速整合分布在全球的专业人才；

• 多站点协同研发的模式；

• 统一、标准化的中央 EDA 环境；

• 频繁的站点间数据同步；

• 复杂的灾备策略。

芯片设计云的模式，可以将IT基础架构层与技术服务、CAD 管理与技术服务、EDA工具与技术服务、IP 资源库与技术服务、 PDK 资源库与技术服务等五个方面的资源整合，来支撑芯片设计公司的项目需求。

在云计算平台上，可以充分利用弹性算力方案，将本地计算资源与云端计算资源灵活调用，无缝集成，形成混合云架构。通过快速高效的申请和管理资源流程，快速完成计算和存储资源的扩容和回收，云端的“弹性算力”可以快速无感地扩展计算集群，并可以在计算完成后及时释放闲置资源，控制好成本。

上图显示的，就是一个经典的将本地的计算集群与云端的计算集群，通过技术手段有机整合的弹性计算模式，通过作业调度工具，可以灵活地、智能地将作业指令发送到云端，自动开通并部署云端的计算节点，来满足作业计算的算力需求。在作业计算完成之后，可以自动缩容，释放计算节点，数据保存在云端存储中。而在这个作业调度过程中，对于研发用户的体验来说，是完全无感的，体会不到计算场景的切换，他们可以按照原有的习惯提交作业。我们使用的作业调度方案，是与他们所习惯使用的本地环境是一模一样的，一个作业是跑在本地还是云端，对他们来说是不需要关注的，从而提高用户体验。

上图显示的，是适合于多站点系统研发的场景，多个分散在各地的研发团队，通过专线接入到统一的云端计算中心，进行统一的开发设计，减少站点间数据交换和同步，简化数据灾备策略。