De belofte van schaalbaarheid en efficiëntie versnelt de migratie van elektronische ontwerpautomatisering (EDA) naar de cloud. Onbeperkte on-demand computerbronnen veranderen fundamenteel het chipontwerpparadigma, waarbij tools en werklasten niet langer worden beperkt door gelokaliseerde hardware.
Dit is echter gemakkelijker gezegd dan gedaan. Het optimaliseren van bestaande tools en infrastructuur, het creëren van een nieuwe generatie EN VAN applicaties die native draaien op de wolk, en het integreren van geavanceerde AI-mogelijkheden in de ontwikkelingsstack zijn niet triviaal voor zowel EDA-leveranciers als chipbedrijven. Chipmakers hebben stromen en aangepaste tools ontwikkeld voor hun specifieke behoeften. Hoeveel van dat maatwerk naar de cloud wordt overgedragen, kan bepalen welke tools en workloads on-premises moeten blijven.
Deze overwegingen vereisen een grondige evaluatie van de mogelijkheden, vereisten en siliciumontwerpstrategieën. Maar nu chipontwerpen steeds heterogener en complexer worden, en partities specifieker worden voor de werklast, groeit het besef dat ten minste sommige aspecten van het ontwerp cloudbronnen zullen vereisen om zowel de tijd tot resultaten te versnellen als innovatief en wendbaar te blijven in een zeer veeleisende omgeving. concurrerende markt.
EDA beheren in de cloud
De meeste grote chipbedrijven hebben een hybride model aangenomen, waarbij bepaalde EDA-tools en workloads zijn verschoven naar clouds die worden beheerd door interne IT-teams. Veel siliciumstartups hebben intussen nooit geïnvesteerd in dure on-premise tools, maar kiezen in plaats daarvan voor end-to-end cloudgebaseerde EDA. Voor deze bedrijven vindt elke fase van het chipontwerpproces (ontwerp, verificatie, debuggen en testen) volledig plaats in een door de leverancier beheerde cloud.
“Er zijn heel veel klanten die in de cloud zijn geboren”, zegt Vikram Bhatia, hoofd cloudproductmanagement en GTM-strategie bij Synopsys. “Ze beschikken niet over hardware op locatie die is ingericht om welk type EDA dan ook uit te voeren. Ze doen gewoon alles in de cloud. En dan zijn er klanten die zeer grote on-premise datacenters hebben, sommige groter dan de datacenters van cloudproviders. Ze gebruiken ook de cloud, maar de behoeften zijn iets anders.”
Deze grote klanten hebben mogelijk specifieke workloads of projecten die kunnen profiteren van cloudinstances die worden beheerd door EDA-leveranciers. “Ze kunnen binnen een paar weken snel aan de slag, met een paar uur insteltijd, en gewoon doen wat ze moeten doen”, aldus Bhatia. “Ze kunnen snel een aantal workloads uitvoeren.”
Niettemin blijft het percentage grote chipbedrijven dat een aanzienlijk deel van hun ontwerpen in de cloud ontwikkelt relatief klein. Grote siliciumleveranciers besteden uitgebreide budgetten aan het optimaliseren van hun eigen cloud-EDA-activiteiten. Daarentegen geven kleinere siliciumstartups en zelfs middelgrote bedrijven wellicht de voorkeur aan door leveranciers beheerde kant-en-klare cloudinstances die op dynamische wijze tools en infrastructuur optimaliseren om aan specifieke werklasten tegemoet te komen.
“Veel bedrijven beginnen opnieuw, dus ze beschikken niet over de bestaande datacenters”, zegt Mahesh Turaga, vice-president business development voor cloud bij Cadans. “Middelgrote bedrijven beschikken wel over enige datacentercapaciteit, maar kunnen niet snel genoeg opschalen. Dit zijn dus allemaal de ideale situaties waarin ze echt kunnen zeggen: 'Kun je ons deze kant-en-klare omgeving geven om dit in de cloud te doen?' Grotere bedrijven doen al veel enorme investeringen in datacenters, maar brengen vervolgens de cloud in hun eigen omgevingen om de piekgebruiksbehoeften aan te pakken, en doen dit meestal in een door de klant beheerde cloud.”
Elk bedrijf met schaalgrootte heeft jarenlang geïnvesteerd in zijn eigen datacenters, dus grotere klanten zijn niet noodzakelijkerwijs op zoek naar software die wordt beheerd door de EDA-leverancier. “Als je het ziet als een meer traditionele SaaS, waarbij je alleen maar hoeft in te loggen en via je browser toegang hebt tot de functionaliteit, is dat niet aantrekkelijk voor grotere bedrijven die meerdere projecten uitvoeren met honderden en honderden ingenieurs en een wereldwijde voetafdruk. ', aldus Craig Johnson, vice-president van cloudoplossingen bij Siemens EDA. “Die klanten gaan zelf naar de cloud.”
Beheerde cloudaanbiedingen zijn een goede keuze voor kleinere bedrijven die niet over grote ontwerpteams en een on-premise infrastructuur beschikken. "Als je een startup bent op het gebied van silicium, heb je je architecten en een aantal van je verificatie-experts ingeschakeld, maar je hebt nog niet altijd je back-endmensen op hun plaats", zei Johnson. “Sommige bedrijven besteden de back-end uit aan een ASIC-provider of iemand die de lay-out voor hen doet, maar de projectbehoeften veranderen in de loop van een jaar of twee. Dan kunnen flexibele alles-in-één-pakketten heel zinvol zijn.”
Geoptimaliseerde versus cloud-native EDA-tools
EDA-leveranciers optimaliseren voortdurend hun tools in de cloud om end-to-end chipontwerpworkflows te stroomlijnen. Tegelijkertijd werken ze nauw samen met klanten om nieuwe cloud-native EDA-tools te ontwikkelen. In plaats van een traditionele lift-and-shift (of port-en-optimalisatie), bieden deze tools nieuwe flexibele licentiemodellen en beschikken ze over een gespecialiseerde gebruikersinterface (UI) voor cloud-native workloads, bibliotheken en bestandsstructuren.
Een voorbeeld hiervan is DSim Cloud, dat Metrics Design Automation aanbiedt als een op Kubernetes gebaseerde SaaS. “Je logt in en je gaat het gebruiken”, zegt Joe Costello, uitvoerend voorzitter bij Metrics. “Ik hoef me helemaal geen zorgen te maken over het beheer van mijn machines en gegevens: waar deze zich bevinden en hoe deze worden verwerkt of opgeslagen. Het maakt niet uit of ik duizend computers één seconde gebruik, of één computer duizend seconden. Wij rekenen per minuut, geen licentie. Dat is wat onze aanpak fundamenteel anders maakt dan wat mensen tot nu toe bij EDA hebben gedaan.”
Bovendien is de gebruikersinterface van DSim Cloud van onderaf opgebouwd, in plaats van overgenomen van oudere on-premise tools. Deze cloud-native aanpak elimineert frustrerende gebruikerservaringen die sommigen hebben vergeleken met het draaien van Informix-4GL of FoxPro op moderne versies van Windows.
"Als ik mijn resultaten wil zien, hoef ik geen enorm golfvormbestand naar mijn computer te downloaden en al die tijd en energie te besteden aan het doornemen ervan en het aanbrengen van enkele wijzigingen", merkte Costello op. “Ik kan alle analyses en foutopsporing in de cloud doen, in IDE-stijl, wat eenvoudiger, schoner en gemakkelijker is. Een hardwarebeschrijvingstaal is immers software. Zo’n omgeving is dus veel logischer.”
Fig. 1: DSim Cloud-interfacescherm, dat realtime golfvormsimulatieresultaten toont voor een in de cloud ingediende taak. Bron: Metrieken
Het ontwikkelen van cloud-native EDA-tools blijft echter een uitdaging voor de sector, vanwege traditionele licentiemodellen en de ingrijpende veranderingen in de infrastructuur die daarvoor nodig zijn. “Je moet je kerncloudinfrastructuur herschrijven. Het moet op Kubernetes gebaseerd zijn”, voegde Costello eraan toe. “Je moet je gebruikersinterface herschrijven om deze cloud-georiënteerd te maken. Dat is hard werken, maar het is geen rocket science.”
De meeste EDA-applicaties werden traditioneel geschreven in talen op een lager niveau, zoals C of C++, en geoptimaliseerd voor prestaties op locatie. "De algoritmen zelf zijn rekenintensief en hebben een zeer nauwkeurige controle over welke processen parallel lopen, wat in volgorde wordt uitgevoerd en hoeveel geheugen je toewijst", aldus Johnson van Siemens. “Dat alles wordt heel erg gecontroleerd op applicatieniveau, en als je helemaal opnieuw begint in de cloud, moet je al je algoritmen en software opnieuw uitvoeren en in wezen de omvang van je technische team verdubbelen.”
De meeste cloud-native applicaties zullen waarschijnlijk opduiken in gebieden waar ze niet simpelweg de functionaliteit herhalen. Het Siemens EDA-portfolio omvat bijvoorbeeld een aantal cloud-native applicaties, waaronder PartQuest, dat PCB-ontwikkelteams verbindt met het ecosysteem van elektronische componenten, en Connect for PADS Professional om de samenwerking te stroomlijnen.
Fig. 2: De PartQuest Explore-interface van Siemens, die de toegang tot uitgebreide simulatiemodelbibliotheken uit de industrie toont. Bron: Siemens EDA
“Er zijn plaatsen waar we momenteel cloud-native zijn aan de systeemkant met PCB, vanwege het collaboratieve karakter van die ontwerp-ecosystemen”, aldus Johnson. “Er zijn jaren en jaren werk aan de winkel voor cloud-native applicaties, en uiteindelijk zullen het onze klanten zijn die het tempo van de adoptie zullen bepalen. Ondertussen optimaliseren we onze tools in de cloud op parallellisme, standaardtolerantie en geheugenvoetafdruk.”
Alle grote EDA-leveranciers hebben stappen ondernomen om cloud-native EDA-tools te creëren. “Tools die deze nieuwe generatie EDA zullen aandrijven, zijn tools die samenwerking in de cloud vereisen, tussen ontwerpteams, gieterijpartners en chipontwerpers met de enige bron van waarheid van de gegevens die zich in de cloud bevinden, toegankelijk vanaf elke locatie en op elke locatie. apparaat,” zei Cadence's Turaga. “PCB-ontwerptools in de Allegro- en OrCAD-families zijn perfecte voorbeelden. We hebben ook veel van onze tools ontworpen voor de cloud, met hybride mogelijkheden, waarbij klanten met één klik op de knop toegang hebben tot cloudgebaseerde computing. Xcelium Cloud, ADE Cloud, Clarity Cloud en OrCAD X zijn perfecte voorbeelden van dergelijke architecturen die het voor gebruikers naadloos maken om de kracht van de cloud te benutten.”
Fig. 3: Cadence's Virtuoso EDA Suite, die verschillende S-parameterreacties en power-added efficiency (PAE)-grafieken weergeeft, kan op locatie of in de cloud worden uitgevoerd. Bron: Cadans
De rol van AI EDA in de cloud
Veel AI-toepassingen worden als cloud-native beschouwd, waardoor een optimale omgeving ontstaat voor Synopsys.ai en zijn generatieve AI Co-Pilot. “Klanten van halfgeleiders die chips ontwerpen, maken gebruik van generatieve AI-modellen die als een service in de cloud worden gehost”, aldus Bhatia. “Het is duidelijk dat de tools die worden gebouwd hier ook native gebruik van maken in de cloud. Er zijn maar heel weinig klanten die erover nadenken of zelfs maar aan hun reis zijn begonnen om hun eigen modellen helemaal opnieuw te bouwen. Het wiel opnieuw uitvinden heeft geen zin, want het is heel erg duur om je eigen modellen te bouwen en te trainen.”
Synopsys ChipSpot, waarmee halfgeleiderbedrijven kunnen profiteren van goedkopere spotinstances zonder onderbreking of willekeurige beëindiging, is een ander voorbeeld van een op AI gebaseerde EDA-oplossing die alleen in de cloud bestaat. In wezen creëert ChipSpot virtuele machines (VM's) op aanvraag die zijn geoptimaliseerd voor specifieke EDA-tools en zeer hoge geheugenwerklasten. Op basis van voorspellende beëindigingssignalen migreert ChipSpot automatisch live EDA-workloads van en naar de VM-array.
“Je gebruikt nu cloud-native mogelijkheden die inherent zijn aan de infrastructuur en past deze toe als use case op het chipontwerpmodel”, aldus Bhatia. “ChipSpot is volledig cloud-native, en er zijn nogal wat gebruiksscenario’s – horizontale gebruiksscenario’s noem ik ze graag – infrastructuur of horizontale oplossingen die je kunt gebruiken en die cloud-native zijn voor de gebruikscasus van chipontwerp.”
Het benutten van AI en ML om EDA-cloudworkloads efficiënter en kosteneffectiever te schalen is een ander aandachtsgebied voor veel halfgeleiderbedrijven. “De gebruiker weet misschien niet hoeveel threads, parallelle taken, clusters en herinneringen nodig zijn”, zegt Rajath Narasimha, hoofdproductmanager voor cloud HPC bij Keysight Technologies. “Al deze parameters moeten automatisch worden geconfigureerd via een werkruimteanalyse. Je zou zeggen: 'Ik wil dit binnen 20 minuten of twee uur of twintig uur simuleren.' Op basis daarvan moet een algoritme automatisch de eisen stellen en de opdrachten versturen.”
Narasimha zei dat Keysight Design Cloud een stap in deze richting is en on-premise, hybride en kant-en-klare cloudconfiguraties aanbiedt. “Voor kant-en-klare cloudklanten bieden we een API aan een bedrijf genaamd Rescale, dat de taak van een laptop- of serveromgeving accepteert en in een wachtrij plaatst. Op basis van het verzoek dat u hen stuurt, optimaliseren zij dit op het gebied van kosten, tijd en locatie, evenals het type computer en de middelen die u nodig heeft. Rescale en Keysight Design Cloud is echt de goedkoopste manier voor startende bedrijven om te profiteren van EDA in de cloud. Het is ontworpen voor bedrijven met twee of drie technici en geen lokale omgevingen, behalve misschien een server waarop ze dingen kunnen installeren. Computerbronnen zijn gemakkelijk toegankelijk, on-demand en schaalbaar in de cloud: de beste balans tussen schaalbaarheid, prestaties en maatwerk.”
Fig. 4: Keysight's Design Cloud-interface met een API om te herschalen, demonstreert een RF-circuitsimulatie-opstelling voor S-parameteranalyse en parameter sweeps, geoptimaliseerd voor kant-en-klare cloud-EDA-oplossingen. Bron: Keysight
Verificatie, parallellisme beheersen de EDA-cloud
Hoewel veel EDA-werklasten naar de cloud verschuiven, is verificatie nog steeds het populairst bij de meeste chipbedrijven vanwege de hoge vraag naar middelen. “De plaatsen waar de grootste interesse in de cloud bestaat, zijn de plaatsen waar het grootste rekenvolume of de moeilijkste gebieden van rekenkracht aanwezig zijn”, aldus Johnson. “Dat is meestal logische verificatie aan de voorkant, vanwege de eindeloze aantallen simulaties die je uitvoert terwijl je je ontwerp debugt. Verificatie heeft een rekenprofiel dat over het algemeen uit heel veel kernen bestaat. De geheugenbehoefte is niet zo groot, maar je kunt wel een enorm aantal machines parallel gebruiken.”
Gedurende het grootste deel van de levenscyclus van siliciumontwerp worden verschillende categorieën verificatietools gebruikt. Als de ontwikkeling van een chip bijvoorbeeld doorgaans 18 maanden duurt, zal de verificatie waarschijnlijk minimaal 15 maanden consistent worden uitgevoerd. “Naarmate je er steeds meer toevoegt, ga je naar de volgende fase en verifieer je steeds opnieuw”, zegt Bhatia. “Cloud versnelt alles. Je kunt heel snel opschalen. Laten we zeggen dat u voor een bepaalde stap acht weken had gepland om uw timinganalyse uit te voeren. Als je dat kunt terugbrengen tot vijf of zes weken, heb je twee weken extra tijd. Nu kun je óf je chip sneller vrijgeven, óf meer verificatie doen en een chip van betere kwaliteit vrijgeven en toch op schema blijven.’
Hoewel rekenintensieve werklasten een van de oorspronkelijke katalysatoren waren voor de opkomst van de EDA-cloud, beschouwen veel chipbedrijven verificatie als een gateway-gebruiksscenario. “Over het algemeen beginnen veel klanten met verificatie, maar dan zien we dat ze hele projecten naar de cloud verplaatsen”, legt Turaga uit. “Het is niet meer alleen verificatie. Het is volledig full-flow en tape-out in de cloud. Dit is duidelijk het geval voor veel kleine klanten die al volledig in de cloud werken, maar ook voor veel van de grotere klanten die in hybride omgevingen opereren, vooral wanneer er een cruciaal project opduikt, vlak voor een tape-out of wat de situatie ook is. Ze voeren feitelijk volledige projecten uit, volledige stromen in de cloud.”
Wat op locatie blijft
Hoewel alle EDA-tools of workloads die lokaal draaien uiteindelijk naar de cloud kunnen worden verplaatst, zullen sommige waarschijnlijk langzaam migreren, terwijl andere de digitale reis wellicht nooit zullen voltooien. “Sommige van de zorgen die we van sommige klanten horen, gaan over zeer gevoelige chipontwerpgegevens”, legt Turaga uit. “Sommige klanten aarzelen nog steeds om dat allemaal in de cloud te zetten. Er zijn ook bepaalde workflows die u in de cloud een veel hogere ROI opleveren dan op locatie, en dat zal altijd het geval zijn. En sommige van die werklasten met een lage ROI kunnen mogelijk op locatie blijven.”
Bhatia is het daarmee eens. “Traditioneel hebben we de cloud altijd als goedkoper gezien. Maar als je het hebt over honderdduizenden rekencapaciteitskernen die nodig zijn om een bepaalde werklast uit te voeren, en je beschikt over voldoende infrastructuur op locatie voor die schaal, dan zijn schaalvoordelen in de cloud niet relevant, omdat je dezelfde schaal en op locatie hebt. is goedkoper. Neem de top 10 van halfgeleiderbedrijven en praat met een van hen en zij zullen u hetzelfde vertellen. De cloud is duur, maar ze gaan er nog steeds naartoe. Ik heb geen keus. Ik moet deze klus in een week af hebben in plaats van in een maand. Dus ik betaal wat ik moet betalen.”
Bhatia merkte ook op dat de zorgen over intellectuele eigendom de afgelopen maanden opnieuw zijn opgedoken, omdat kleinere startups die complex, uniek silicium ontwerpen, hevig concurreren met grotere, meer traditionele chipbedrijven. “Het gaat niet zozeer om veiligheid; het is gewoon IP-bescherming. Deze startups zijn erg onopvallend”, zei hij. “Ze weten dat als iemand erachter komt op welke gebruiksscenario's hij zich richt, het voor een grote organisatie met middelen niet zo moeilijk zou zijn om te proberen deze te kopiëren. De behoefte aan veiligheid en geheimhouding staat voorop, en dat is iets dat veel van deze organisaties ervan zal weerhouden bepaalde soorten projecten in de cloud te zetten.”
Maar hij voegde eraan toe dat hoewel er verschillende redenen kunnen zijn waarom bepaalde EDA-tools en werklasten op locatie blijven, technologie daar niet één van is. “De cloud is tegenwoordig heel, heel geavanceerd. Het bestaat al meer dan tien jaar en is geëvolueerd. De cloud bevindt zich in de zesde generatie, de zevende generatie in zijn oorspronkelijke ontwerp, en je kunt er alles mee doen.”
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://semiengineering.com/ic-tool-vendors-eye-cloud-native-future/
