万物皆可云：芯片设计上云的正确打开方式

2022-06-15 19:25:17 来源: 互联网

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半导体赛道很热门、竞争也非常的激烈。对于芯片设计公司而言，如何快速设计出芯片并流片成功是一件复杂的系统工程。当前，芯片设计公司高度依赖于算力资源，流片前的每个步骤都是依赖算力平台来进行编码、仿真及验证，目前行业中普遍是自建数据中心来进行资源配套。公有云产品日趋成熟，各行各业选择也有诸多的上云实践与案例，那么芯片设计平台是否值得上云呢？

芯片开发周期和IT资源配置关系就如同下图的波浪曲线，随着项目进度，算力的需求总体是成阶段性的波动，这个里面就涉及到算力的规划部署和平衡成本的考量。

项目启动阶段：

突增的算力需求，工程师因为资源不足，相关的作业需要排队等待算力。用户提交相关的需求报告，询价、采购、到货和实施，整个过程往往需要6至8周的时间，严重延缓了项目进度。这个过程中，用户和IT双方压力都很大。

痛点：是否有足够的服务器资源能快速的部署？

建议方案：局部上云，可以通过云上资源快速启动和衔接，甚至有客户团队采购了线下设备，等待期要求上云快速推进工作的……线上和线下可以形成混合云，作为互补。

项目稳定阶段：

算力需求总体是偏于收缩状态，芯片设计方面还较少涉及到后端验证，前序的coding阶段算力需求是比较稳定和有限。

痛点：如果没有资源池化部署和其它项目组进行错峰，会造成部分算力利用率不高，乃至闲置。

建议方案：混合云架构，局部多余的算力就可以释放，从而节省费用。

Tips：上云方案一种是按需付费，另外一种是年度打包用量，释放资源减少目前的用量，可以在需要的时候启用更多的资源。

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项目冲刺阶段：

特定项目周期，需要大量的算力资源支持业务需求，比方Tape-Out。算力需求会是成倍的增长，2到3倍的之多，如何进行响应？

痛点：猛增的算力需求如何响应？如何保证投资的设备利用率而不是浪费？线下采购耗时耗力，过了这个时期后相关设备的利用率数据就会很难看，造成了大量设备的闲置；但是不响应又不行，项目的关键阶段，造成的不良后果谁来担责的问题。

建议方案：弹性的算力需求用云上方案来解决，使用费用会贵一点，解决需求是关键；用完之后可以释放资源，不造成任何的浪费，从投入产出的整体成本来看，这个是最大的节省。

上云从观念角度看和外卖、共享单车一样的简单，很多用户感兴趣但是没有考虑和启用的另外一个原因就是担心安全问题，或者部署问题，总结一句话就是：如何保证企业安全性的前提下，进行相关的上云业务规划和部署，以达到预期的目标 --- 而不是一次试错。

对于未知或者没做的事情，从企业的IT人员而言，是存在一定的风险性的，所以是否要主动的推动这个事情，特别是对于整个行业中采用比例就不高的情况。这个时候，如果有专业的行业系统服务商来帮助您进行规划，那整个过程就会变得异常简单和清晰，目标、效果和实施路径都是非常明确的。

上云如何评估，路径如何处理，以及是否足够安全。您可以通过这些内容获得答案：

芯片设计上云——路径篇

构建芯片设计环境上云安全体系

摩尔精英从2018年开始关注“芯片设计上云”并和AWS、Azure、紫光云等各大云厂商合作尝试了多种“芯片设计上云”的方案，并于2019年和2020年分别出版了《芯片设计云计算白皮书 1.0》、《中国芯⽚设计云技术⽩⽪书2.0》。

摩尔精英的实施交付和实施中，到目前为止积累了不少的芯片上云客户，主要聚焦在两个领域：

客户类型：初创芯片企业，需要快速启动的芯片团队

快速的部署：上云方案是非常快速的，比方用微软Azure云举例，从下单到可以进行相关的设计工作，最短可以在9天内完成。

客户类型：接近Tape Out的芯片企业，成本平衡考虑的芯片团队

弹性的算力：项目开发中对于算力的需求是波动的，这个就造成了现有算力限制或者算力的闲置，弹性的算力，则是上云就可以轻松搞定的部分，按需进行采购和扩展，极快的满足研发人员的算力需求。算力需求峰值阶段过去之后，云上的资源就可以快速的释放，从而节省了相关的费用投入。

上云是企业IT架构中可供选择方向之一。选择与否，看企业核心的痛点是什么，需要多少的时间、成本和精力来解决的问题。我们看到了为快速启动上云的客户，为平衡成本上云的客户，为减少固定资产投入上云的客户，为解决异地办公（海外）上云的客户……选择各有不同，但是芯片设计平台上云不再是艰难的选择，只是看用户希望能解决什么核心问题，通过什么路径来实现。

摩尔精英IT/CAD设计平台服务已为100+家芯片设计公司/团队提供了完整的芯片设计平台交付，涉及GPU/MCU/IoT等不同类型的芯片设计方向，其中包括了Top10的芯片设计公司。我们致力于帮助用户更好的聚焦芯片设计核心工作，无论您处于什么样的体量和阶段，我们都将尽可能的为您提供当前阶段更契合的解决方案。