對話(huà)紫光云：“芯片設計上云”已成共識， 云計算有望助力國產(chǎn)EDA彎道超車(chē)

紫光云公司CTO辦公室主任鄧世友表示，芯片上云的本質(zhì)，就是用算力換時(shí)間，用云端CAD工具解放生產(chǎn)力。

圖 | 紫光云公司CTO辦公室主任鄧世友

整個(gè)芯片設計環(huán)節中，仿真驗證不僅復雜，還是最耗時(shí)的。不夸張地說(shuō)，在部分芯片設計中，這一過(guò)程耗費時(shí)間的整體占比更是高達70%。

如果是一家資金充足、人員團隊上規模的IC公司，他們大可以采購服務(wù)器自建算力中心，自建團隊運維CAD研發(fā)環(huán)境。反之，如果一家資金和團隊規模均有限，時(shí)間人力成本的消耗和響應速度快慢就成為了一道“攔路虎”。

而現實(shí)情況是，截至2020年底，國內共有2218家芯片設計企業(yè)，其中高達87.9%都是人員規模不足100人的。在芯片性能迭代速度不斷加快的當下，他們可以怎么做？

帶著(zhù)這個(gè)問(wèn)題，在6月10日由鎂客網(wǎng)承辦的IC設計開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，我們對紫光云公司CTO辦公室主任鄧世友先生進(jìn)行了采訪(fǎng)。

一場(chǎng)時(shí)間與算力的博弈

芯片迭代速度加快的另一面，是摩爾定律被打破，這背后不僅存在技術(shù)的進(jìn)步，也有著(zhù)市場(chǎng)需求的“倒逼”。

針對這一事實(shí)，有一個(gè)數據已經(jīng)被多次拿出來(lái)討論，那就是OpenAI于3年前發(fā)布的一份報告，里面提到，從2012年到2018年，AI算力需求增長(cháng)超過(guò)了30萬(wàn)倍，平均每3.43個(gè)月就會(huì )翻一倍，這已經(jīng)遠遠超過(guò)了摩爾定律。

反過(guò)來(lái)，正是市場(chǎng)對算力需求的急切需求，逼迫著(zhù)芯片設計者們不斷提高性能、加快芯片迭代速度。顯然，摩爾定律中時(shí)間與算力之間的平衡已經(jīng)被打破，企業(yè)需要找到一條新路徑，在保證性能穩定提升的前提下，進(jìn)一步縮短時(shí)間成本。

而說(shuō)到芯片設計，這其中有五大核心要素，分別是IP、PDK、EDA、IT和CAD，這對于芯片設計公司而言，從自主性角度出發(fā)，考慮到仿真驗證過(guò)程的耗時(shí)之長(cháng)，從IT處下手增加算力支持算是一個(gè)見(jiàn)效最快的方法。

“我們發(fā)現，隨著(zhù)芯片設計工藝制程越來(lái)越先進(jìn)，規模越來(lái)越大，諸如紫光集團內部的紫光展銳、新華三半導體，對于算力的需求是非常龐大的，為了支撐新的芯片研發(fā)投片，每年都會(huì )投入大量的服務(wù)器、存儲等相關(guān)IT設備。”鄧世友表示。

但同時(shí)他也表示，芯片設計業(yè)務(wù)本身對于算力的需求都不是恒定變化的，而是呈現出一條波動(dòng)性很強的曲線(xiàn)，尤其是投片前3個(gè)月，對算力的需求是“無(wú)限”的。

“面對這種波動(dòng)性很強的業(yè)務(wù)需求，IT團隊很難通過(guò)自購設備來(lái)滿(mǎn)足。若是買(mǎi)多了，可能會(huì )出現設備閑置，若是買(mǎi)少了，可能算力又不能完全滿(mǎn)足，不管是哪一種，都是成本在無(wú)謂消耗。”

這么一來(lái)，芯片設計企業(yè)在采購IT設備的時(shí)候，既需要考慮到項目算力的需求，又要避免無(wú)謂的時(shí)間消耗，該如何做？

云，或者說(shuō)“讓芯片設計上云”，似乎是當下的最優(yōu)解。鄧世友解釋?zhuān)?ldquo;云，天然具備彈性特征，能夠滿(mǎn)足算力需求的波動(dòng)性，且是非常契合的。”

芯片上云=用算力換時(shí)間

簡(jiǎn)單來(lái)講，“芯片上云”的背后，就是用算力換時(shí)間。

云服務(wù)的商業(yè)模式是按時(shí)長(cháng)付費，這意味著(zhù)在云端用1臺服務(wù)器運轉100小時(shí)的成本，和100臺服務(wù)器運轉1小時(shí)的成本相差無(wú)幾，但這對于芯片設計的工作任務(wù)來(lái)講，效率提升的是100倍。

當然了，上云也并不意味著(zhù)將本地設備全部搬到云上。以紫光芯片云為例，鄧世友指出，“我們眼下主推混合云模式，建議將本地設備、資源作為一個(gè)常備算力進(jìn)行儲備，再輔以云上算力資源的彈性補充，兩者協(xié)同，才是一個(gè)最優(yōu)的性?xún)r(jià)比方案。”

但是回到幫助企業(yè)縮短芯片設計周期這個(gè)問(wèn)題，僅僅在云端提供算力支持只是基礎服務(wù)。因為缺乏專(zhuān)職IT人員、CAD工程師等人才，致使一些企業(yè)即便拿到了云端算力資源，也很難快速地搭建芯片設計環(huán)境。

針對這個(gè)問(wèn)題，紫光芯片云也交出了自己的成果。就在今年4月新發(fā)布的2.0版本中，算力之外，紫光芯片云開(kāi)始注重起芯片設計環(huán)境。

具體來(lái)看，紫光芯片云提供的U-Imp/U-Chip芯片設計工作流執行平臺，將EDA工具、工藝技術(shù)文件、集群作業(yè)調度、項目管理和數據管理等模塊集成在此平臺之上，IC研發(fā)工程師可以通過(guò)圖形化GUI界面，直觀(guān)快速的進(jìn)行PPA（Performance, Power, Area/Cost）評估和完備嚴苛的物理實(shí)現過(guò)程控制。U-Imp/U-Chip支持多模塊并發(fā)執行、自動(dòng)化RTL-GDSOUT流程、自動(dòng)化的Checklist檢查和QOR報告收集，大幅縮短IC設計項目實(shí)施中的Syn綜合/FV形式化驗證/ STA靜態(tài)時(shí)序分析/物理設計/Sign Off等流程時(shí)間，提高芯片設計效率、節約成本，并為芯片投片一次性成功進(jìn)行流程上的保障。

此外，紫光芯片云還融入了紫光集團旗下新華三半導體、紫光國芯等企業(yè)的芯片設計服務(wù)能力，也與EDA、IP、Foundry等生態(tài)合作伙伴對接，為IC企業(yè)提供一站式的設計服務(wù)+云服務(wù)打包Turnkey方案交付。

上云之前，先聊聊這兩個(gè)問(wèn)題

國內芯片上云領(lǐng)域中，紫光是領(lǐng)先者。而從紫光芯片云2.0版本來(lái)看，其更為強調的是一種“生態(tài)”，這也是當前芯片上云的重點(diǎn)工作之一。

只是在這之前，有兩個(gè)問(wèn)題我們必須得提出來(lái)，一個(gè)是安全，另一個(gè)是帶寬與時(shí)延。

· 安全

眾所周知，芯片設計是一個(gè)高門(mén)檻行業(yè)，面對數據信息等牽一發(fā)而動(dòng)全身的核心資產(chǎn)，芯片云該如何做，才能讓客戶(hù)放心地在云上部署芯片設計等工作？

目前在行業(yè)中，這一問(wèn)題的解決方案主要有兩類(lèi)，一類(lèi)是直接對設備作物理隔斷，另一類(lèi)則是在虛擬層面進(jìn)行加密。

這兩種方式也是紫光芯片云所采用的。鄧世友表示，物理隔斷方面，除了物理機房間的隔斷，在為客戶(hù)提供的芯片云服務(wù)設備，與通用公有云資源池物理隔斷，同時(shí)與互聯(lián)網(wǎng)Internet物理隔離。

至于加密，這也是各類(lèi)型云服務(wù)廠(chǎng)商的“慣有手段”了。只不過(guò)鄧世友向鎂客網(wǎng)指出，將數據進(jìn)行加密存儲雖然保證了安全性，但傳統的加密會(huì )導致性能下降。芯片上云的本質(zhì)是用算力換時(shí)間，但如果加密后，導致性能下降而使得算力大打折扣，最終延長(cháng)芯片設計任務(wù)時(shí)間，這就有點(diǎn)得不償失了。

圖 | 紫光芯片云芯片仿真統一解決方案

針對這一點(diǎn)，紫光芯片云選擇采用CPU加密指令集加速等底層技術(shù)，進(jìn)而對啟用加密后的性能做出優(yōu)化，“目前，我們已經(jīng)做到在滿(mǎn)載運行的情況下，將性能損失縮小至10%以?xún)取?/strong>”