對話紫光云：“芯片設計上云”已成共識， 云計算有望助力國產EDA彎道超車

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

圖 | 紫光云公司CTO辦公室主任鄧世友

整個芯片設計環節中，仿真驗證不僅復雜，還是最耗時的。不夸張地說，在部分芯片設計中，這一過程耗費時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器自建算力中心，自建團隊運維CAD研發環境。反之，如果一家資金和團隊規模均有限，時間人力成本的消耗和響應速度快慢就成為了一道“攔路虎”。

而現實情況是，截至2020年底，國內共有2218家芯片設計企業，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？

帶著這個問題，在6月10日由鎂客網承辦的IC設計開發者大會上，我們對紫光云公司CTO辦公室主任鄧世友先生進行了采訪。

一場時間與算力的博弈

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的進步，也有著市場需求的“倒逼”。

針對這一事實，有一個數據已經被多次拿出來討論，那就是OpenAI于3年前發布的一份報告，里面提到，從2012年到2018年，AI算力需求增長超過了30萬倍，平均每3.43個月就會翻一倍，這已經遠遠超過了摩爾定律。

反過來，正是市場對算力需求的急切需求，逼迫著芯片設計者們不斷提高性能、加快芯片迭代速度。顯然，摩爾定律中時間與算力之間的平衡已經被打破，企業需要找到一條新路徑，在保證性能穩定提升的前提下，進一步縮短時間成本。

而說到芯片設計，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，考慮到仿真驗證過程的耗時之長，從IT處下手增加算力支持算是一個見效最快的方法。

“我們發現，隨著芯片設計工藝制程越來越先進，規模越來越大，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投片，每年都會投入大量的服務器、存儲等相關IT設備。”鄧世友表示。

但同時他也表示，芯片設計業務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性很強的曲線，尤其是投片前3個月，對算力的需求是“無限”的。

“面對這種波動性很強的業務需求，IT團隊很難通過自購設備來滿足。若是買多了，可能會出現設備閑置，若是買少了，可能算力又不能完全滿足，不管是哪一種，都是成本在無謂消耗。”

這么一來，芯片設計企業在采購IT設備的時候，既需要考慮到項目算力的需求，又要避免無謂的時間消耗，該如何做？

云，或者說“讓芯片設計上云”，似乎是當下的最優解。鄧世友解釋：“云，天然具備彈性特征，能夠滿足算力需求的波動性，且是非常契合的。”

芯片上云=用算力換時間

簡單來講，“芯片上云”的背后，就是用算力換時間。

云服務的商業模式是按時長付費，這意味著在云端用1臺服務器運轉100小時的成本，和100臺服務器運轉1小時的成本相差無幾，但這對于芯片設計的工作任務來講，效率提升的是100倍。

當然了，上云也并不意味著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、資源作為一個常備算力進行儲備，再輔以云上算力資源的彈性補充，兩者協同，才是一個最優的性價比方案。”

但是回到幫助企業縮短芯片設計周期這個問題，僅僅在云端提供算力支持只是基礎服務。因為缺乏專職IT人員、CAD工程師等人才，致使一些企業即便拿到了云端算力資源，也很難快速地搭建芯片設計環境。

針對這個問題，紫光芯片云也交出了自己的成果。就在今年4月新發布的2.0版本中，算力之外，紫光芯片云開始注重起芯片設計環境。

具體來看，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、工藝技術文件、集群作業調度、項目管理和數據管理等模塊集成在此平臺之上，IC研發工程師可以通過圖形化GUI界面，直觀快速的進行PPA（Performance, Power, Area/Cost）評估和完備嚴苛的物理實現過程控制。U-Imp/U-Chip支持多模塊并發執行、自動化RTL-GDSOUT流程、自動化的Checklist檢查和QOR報告收集，大幅縮短IC設計項目實施中的Syn綜合/FV形式化驗證/ STA靜態時序分析/物理設計/Sign Off等流程時間，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、紫光國芯等企業的芯片設計服務能力，也與EDA、IP、Foundry等生態合作伙伴對接，為IC企業提供一站式的設計服務+云服務打包Turnkey方案交付。

上云之前，先聊聊這兩個問題

國內芯片上云領域中，紫光是領先者。而從紫光芯片云2.0版本來看，其更為強調的是一種“生態”，這也是當前芯片上云的重點工作之一。

只是在這之前，有兩個問題我們必須得提出來，一個是安全，另一個是帶寬與時延。

· 安全

眾所周知，芯片設計是一個高門檻行業，面對數據信息等牽一發而動全身的核心資產，芯片云該如何做，才能讓客戶放心地在云上部署芯片設計等工作？

目前在行業中，這一問題的解決方案主要有兩類，一類是直接對設備作物理隔斷，另一類則是在虛擬層面進行加密。

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，在為客戶提供的芯片云服務設備，與通用公有云資源池物理隔斷，同時與互聯網Internet物理隔離。

至于加密，這也是各類型云服務廠商的“慣有手段”了。只不過鄧世友向鎂客網指出，將數據進行加密存儲雖然保證了安全性，但傳統的加密會導致性能下降。芯片上云的本質是用算力換時間，但如果加密后，導致性能下降而使得算力大打折扣，最終延長芯片設計任務時間，這就有點得不償失了。

圖 | 紫光芯片云芯片仿真統一解決方案

針對這一點，紫光芯片云選擇采用CPU加密指令集加速等底層技術，進而對啟用加密后的性能做出優化，“目前，我們已經做到在滿載運行的情況下，將性能損失縮小至10%以內。”

此外，同樣是加密，鄧世友告訴鎂客網，紫光芯片云還做了一個創新，所瞄準的是加密的核心——密鑰。

“一般云廠商的做法，是將密鑰管理放在云端，由云服務端為客戶分發鑰匙，相當于配鑰匙的機器掌握在云廠商手中，這樣一來，客戶肯定是不放心的。”他介紹到，“紫光的方案與之不同，是將配鑰匙的機器打造成一個物理設備，并且放置在用戶端，或他們自己的機房中，由客戶自己管理、分發密鑰。”

· 帶寬與時延

提及云服務，安全和帶寬基礎性能，也是客戶最先關心的兩個問題。

在云服務上，帶寬小、時延長意味著卡頓，而一旦出現卡頓現象，留給芯片工程師的的體驗會大打折扣。

針對這一點，紫光芯片云的做法是將云節點建設在離用戶最近的地方，在芯片設計企業頗多的北京和上海部署兩個節點資源池，將云駐地化，實現數據不出城，同城裸光纖網絡接入。

“以上海為例，如若是上海本地的企業，我們可以做到萬兆裸光纖直接接入云端，時延控制在5ms以內。”

“芯片上云”已成業內共識，也是“彎道超車”的機會

嚴格向前追溯，國內芯片上云的開端始于2019年，但是更早的，在2017年，國外三大EDA巨頭（Synopsys、Cadence、Mentor），以及亞馬遜、微軟和谷歌三大云服務廠商就開始部署相應方案，并相當成熟，也有了相關成果與案例。

“雖然起步較晚，但是現在，包括很多芯片設計企業、其他云服務廠商在內，都已經達成了一個共識——EDA上云是大勢所趨。”鄧世友表示。

大家都認同了這一趨勢，且國外的案例也證明了這一模式的可行，隨著國內云服務模式的不斷推廣，越來越多的企業開始嘗試在云端進行芯片設計驗證。在助力國產芯片設計這條道路上，云、AI等技術的參與比重正不斷增加，且方法上也是各有特色。

比如紫光云，充分利用云服務的特性，滿足計算彈性、存儲彈性和訪問便捷性的同時，也通過接入第三方設計公司的能力，全方位地為芯片設計企業打造一個完整的芯片設計環境，從算力、CAD工具等關鍵環節出發，達到降本增效的效果。

另外，我們還看到一些企業也在嘗試搭建平臺，只不過這類平臺旨在利用AI技術，來幫助芯片設計企業優化IC設計，力求在最優模式下設計出性能最優的芯片。

而眾所周知，在芯片設計環節，國產芯片最為“卡脖子”的環節在于EDA軟件。數據統計，2020年的國內EDA市場中，三大巨頭就占去了85%，國產廠商市場份額雖在近兩年內有所增長，但也僅有14%。

看到這里，我們不禁發問，隨著云計算、AI等技術以一種創新方式參與到EDA等關鍵領域中，能夠助力國產EDA等實現“彎道超車”嗎？

當鎂客網問及此，鄧世友認可道，云計算、AI在各行業的滲透率越來越高，對于EDA也不例外。“云計算與AI帶給EDA軟件不僅僅是技術上的輔助與加速，同時也是商業模式上的創新與變革。”

他進一步表示，雖然在全流程上，國產EDA軟件依舊與三大巨頭存在不少差距，但在不少EDA點工具上，國內卻也是存在不少優秀產品的。

而以云服務對國產EDA的助力為例，“基于云平臺，可以融合國內多家優秀的EDA點工具，組合成全流程EDA，實現優勢互補，進而推廣給芯片企業。只有讓更多的芯片企業用起國產EDA工具，才能幫助國產EDA工具實現迭代優化，達到更好的良性發展。”

與此同時，鄧世友也指出，EDA工具云化，一方面可以降低芯片企業使用正版EDA工具的門檻，另一方面也可以從根本上解決軟件授權問題。

不過，我們也可以看到，近年來，已經有不少三巨頭的高管選擇離職創業，同時國內的利好政策以及國產化需求，也在推動EDA行業走向突破。這一點上，國產EDA軟件國內市占率從5%到14%的增長事實就是一個有力證明。

而如同國產EDA軟件的發展與突破，在其他關鍵領域如IP等，隨著智能芯片的出現也正產生有別于傳統IP的新需求。

可以確定，云計算、AI等前沿技術的深度參與，給國產芯片“卡脖子”的現狀撕開了一個小口，帶來了一線生機。

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