在Google做芯片，是一種什么體驗？

　　一位Google芯片設(shè)計師回答：就像小朋友走進了一家糖果店。

　　IT資源~~得不到的永遠在騷動~~

　　要么花更長時間，要么降低對質(zhì)量的追求，這種無奈的取舍是半導(dǎo)體行業(yè)一直以來的痛。

　　如果說EDA工具的出現(xiàn)是半導(dǎo)體行業(yè)的第一次革命，幫助芯片設(shè)計人員用更簡單的方法從事設(shè)計工作，以縮短研發(fā)周期，降低設(shè)計成本。

　　那么，云計算可能是第二次產(chǎn)業(yè)革命的開端。雖然云計算本身已經(jīng)出現(xiàn)十年之久，但直到現(xiàn)在，也許才能看出一些端倪。

　　我們看一下現(xiàn)在的全球半導(dǎo)體行業(yè)上云格局一覽圖（基于最新公開資料整理）:

　　1、  整個半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈核心角色：EDA供應(yīng)商/ Foundry/Fabless無一缺席，都已經(jīng)開始上云的步伐。

　　2、  全球各大云廠商不僅積極擁抱半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，甚至自己主導(dǎo)設(shè)計開發(fā)云端AI芯片，在產(chǎn)業(yè)鏈中扮演雙重角色。

　　3、  圖上只是根據(jù)公開資料整理出來的半導(dǎo)體云玩家，更多公司還在冰山之下。這意味著，不光是上云企業(yè)與本地企業(yè)之間，云上企業(yè)之間的競爭也已經(jīng)暗流涌動。

　　如果下面這張圖代表整個半導(dǎo)體行業(yè)對云的接受度，也許我們已經(jīng)站在跨越鴻溝的邊緣：

　　云有一個奇妙的特性：花同樣的錢，你可以讓100臺機器跑1個小時，也可以讓1臺機器跑100個小時，但是不同時間消耗帶來的結(jié)果完全不一樣，可能事關(guān)生死。

　　半導(dǎo)體企業(yè)上云并不是直接把本地數(shù)據(jù)中心生態(tài)系統(tǒng)搬到另一個地方，是一個涉及資產(chǎn)與成本，當(dāng)下與未來的綜合決策。

　　而在這場生死之戰(zhàn)中，在半導(dǎo)體企業(yè)到一朵云或者多云服務(wù)之間，速石的角色是什么？

　　我們辛總給我打了個樸實的比方：假如你要打掃家里，以前你買的是N把掃把，現(xiàn)在你買的是一個智能掃地機器人。地是云服務(wù)商掃的，我們主要是智能機器那部分。

　　嗯，話說得有點糙，而且簡化得有點過分，大家意會~~

　　拒絕意會的，歡迎文末掃碼聯(lián)系小F，我們用五個詳細(xì)案例告訴你我們是怎么解決半導(dǎo)體行業(yè)三種模式（純云SaaS/混合云+多區(qū)域/EDA云平臺）下不同企業(yè)用云需求的。

　　十個上云實踐問題的解答

　　DAC是集成電路設(shè)計界的大聚會，是全球EDA、Foundry、IP提供商的盛會，今年是第35屆了。

　　從去年開始，DAC有了專門的“design on cloud” 部分。如果說去年是云廠商(AWS/Azure/Googlecloud，包括阿里云)和眾多IT服務(wù)商張開懷抱對芯片公司說：我可以。

　　過去一年，有了明顯變化。

　　今年6月，我們看到了不少芯片設(shè)計公司的身影，他們作為過來人出來現(xiàn)身說法，講自己上云的那點事兒。

　?。奔褾oundry，１家EDA，４家Fabless。

　　上云的模式是什么？

　　最開始，為什么選擇上云？

　　上云的挑戰(zhàn)主要有哪些？

　　你覺得EDA供應(yīng)商準(zhǔn)備好上云了嗎？

　　上云的缺點是什么?

　　對于芯片設(shè)計，云廠商已經(jīng)準(zhǔn)備好了嗎？

　　在云上，一切都需要付錢。怎么控制云上的成本？

　　你覺得在云上設(shè)計安全嗎？

　　目前為止，上云的成果是什么？

　　對后來的上云實踐者有什么建議？

　　上云的模式是什么？

　　QST：純公有云模式+AWS為主

　　AFRL：純公有云模式+AWS為主

　　TSMC：OIP VDE虛擬設(shè)計環(huán)境+ AWS+ Google Cloud+Azure

　　Cadence：Cadence Cloud Portfolio+AWS+ Google Cloud+Azure

　　eSilicon：混合云模式逐漸過渡到純公有云模式+Google Cloud

　　Astera Labs：純公有云模式+AWS

　　最開始，為什么選擇上云？

　　QST：

　　我們公司是2018年8月成立的，主要做基于MEMS傳感器的解決方案。

　　剛成立的時候接到一個客戶需求，只有6個月的時間就要Tapeout，根本沒有給我們時間搭本地基礎(chǔ)架構(gòu)，所以直接選擇了上云。當(dāng)然，結(jié)果非常好，我們成功在規(guī)定期限前完成了任務(wù)。

　　AFRL：

　　不要覺得AFRL是一個大公司，其實我們就是一個獨立的小組，更像一個小公司。

　　我在做的這個項目其實是個DOD（國防部）的項目，我們空軍這塊只是整個芯片項目的PoC。

　　我們選擇云的原因主要原因是完全搭一套本地設(shè)計環(huán)境周期太長，流程又長又復(fù)雜；另一個原因是我們的人員包括了海軍、軍隊、空軍研究員和小組，分散各地，搭建一套本地的IT合作環(huán)境讓所有外部人員遠程登錄非常麻煩，最好可以有一套無視大家地理位置的解決方案，讓所有人盡管分散在各地也能在一起順利完成任務(wù)。

　　TSMC：

　　我們2018年宣布OIP云端聯(lián)盟成立。一方面是受AI/5G等大環(huán)境驅(qū)動，另一方面，我們不可能永遠有足夠的本地計算資源，內(nèi)部我們開始用云端方案來協(xié)助芯片設(shè)計，既然我們用了，我們就覺得也應(yīng)該開放給我們的用戶用，讓他們能受益，不用受資源所限，能更快完成他們的設(shè)計。

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　　獲取某Foundry EDA設(shè)計云平臺模式解決方案

　　Cadence：

　　2018年發(fā)布Cadence Cloud Portfolio，臺積電、亞馬遜、微軟和谷歌都是合作伙伴。2019年４月，我們發(fā)布了CloudBurst平臺，６月又發(fā)布了Cloud Passport合作伙伴項目。

　　以前跟我的用戶們聊云，基本上一聊到安全就聊不下去了。但現(xiàn)在這個行業(yè)的新公司大量涌現(xiàn)，都在認(rèn)真考慮云這件事，因為的確幫他們省了一大堆麻煩和注意力，不用考慮搭建一套工作流，也不用考慮搭建設(shè)計環(huán)境等等。

　　所以現(xiàn)在我感覺趨勢是：小公司正在考慮把整個基本架構(gòu)都換成云，而大一些的公司，正在評估接下來到底怎么走。是做一個單獨項目，還是把某項功能放在云上運行，平衡本地和云的資源，這是一個謹(jǐn)慎的決策。

　　我聊的每一個人都表示對云感興趣，所以我覺得現(xiàn)在的問題在于什么時候上云，而不在于上不上云這件事。

　　eSilicon：

　　2000年成立，在用傳統(tǒng)方法做了20年ASIC芯片后，eSilicon決定放棄本地，把整個芯片設(shè)計都搬到云上。

　　我們的轉(zhuǎn)變開始于2014年，當(dāng)CEO Jack Harding問了一個問題：計算硬件設(shè)施到底給我們帶來了什么？那時候我們是租的數(shù)據(jù)中心的機器，設(shè)計一枚芯片的過程中，我們至少需要把租用的機器數(shù)量翻一倍，這我們實在有點沒法接受。那時候，我們的團隊才真正開始研究到底要怎樣才可以有效使用云資源。

　　我們現(xiàn)在的目標(biāo)是：到2020年前，全面上云，我們將成為一個Serverless的公司，不擁有任何硬件。

　　Astera Labs：

　　我們公司2017年成立的。關(guān)于上不上云，做決定前，我們有三個決策原則：

　?。薄⑽覀兿氚阉械馁Y源放在創(chuàng)造價值上；

　?。病⒈镜貨]有專門的IT團隊，這也不是我們的強項；

　?。场㈦S著公司的成長，我們需要快速迭代。

　　所以對我們來說，其實選擇很簡單：

　　本地＋云混合模式：第一時間否決，既要管本地，還要管云，雙重頭疼

　　完全本地模式：專業(yè)的IT團隊，大量的前期投入，只能不斷擴張（不能減少），同樣否決

　　Synopsys/Cadence平臺：EDA供應(yīng)商限制了我的工具使用范圍，有限的計算架構(gòu)

　　純公有云模式：同時具備規(guī)模擴張性和彈性，外包支持服務(wù)

　　最后，我們選了AWS，外包IT團隊，免去所有頭疼的事情。

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　　獲取芯片設(shè)計公司混合云+SaaS模式上云解決方案

　　上云的挑戰(zhàn)主要有哪些？

　　QST：

　　6個月的時間就要Tapeout，時間非常緊。

　　AFRL：

　　希望可以有一套不用考慮大家地理位置的解決方案，讓分散在各地的小組成員能在一個環(huán)境下共同順利完成工作。

　　TSMC：

　　安全是一切的基礎(chǔ)。我們花了兩年多時間專心于安全問題，和我們公司的IT部門一起研究怎么和云廠商合作，檢測所有細(xì)節(jié)。現(xiàn)在我們有了云安全資質(zhì)計劃，還有一些安全方面的合作伙伴在我們的云聯(lián)盟里。

　　Cadence：

　　云一種全新的架構(gòu)。我們在努力朝這個方向前進。

　　eSilicon：

　　1、對本地芯片設(shè)計工作流最小影響，最好不影響

　　2、降低IP開發(fā)工作負(fù)載的成本

　　3、運行更多的IP仿真

　　4、云上的集成和運維問題

　　5、IP安全：公有云上的IP存儲

　　Astera Labs：

　　1、本地沒有IT團隊，不想把重心放在核心業(yè)務(wù)之外的工作任務(wù)上

　　2、最頭疼的是在云上管理排隊任務(wù)。

　　3、大量并行工作任務(wù)意味著大量數(shù)據(jù)管理，技術(shù)資源成為最大的瓶頸

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　　了解我們怎么幫你智能調(diào)度本地及云上資源

　　你覺得EDA供應(yīng)商準(zhǔn)備好上云了嗎？

　　TSMC：

　　我們既和各大云廠商合作，也跟EDA供應(yīng)商合作.當(dāng)我們嘗試在云上做一些互動式的任務(wù)，因為我們在臺灣，最近的數(shù)據(jù)中心可能在新加坡，距離有3000公里，不管你怎么優(yōu)化路由，都會有50-60分鐘延遲，這會給EDA工具帶來一些壓力。但積極的一面在于在過去的9個月時間，EDA合作伙伴都非常配合，找出問題在哪，怎么優(yōu)化。

　　我覺得，以前并沒有所謂的云使用范式或者標(biāo)準(zhǔn)，所以EDA廠商現(xiàn)在沒必要針對云端使用做全面優(yōu)化。直到有一天大家都在用了，自然就會做了。整體來說，現(xiàn)在使用上沒什么問題。這將是我們接下來幾年的共同未來目標(biāo)。

　　Astera Labs：

　　EDA工具在云上使用很順利，當(dāng)然，也有一些改進的空間。比如，基于云上架構(gòu)做優(yōu)化，能夠更好地利用云上的各種計算資源，存儲服務(wù)等。

　　重點提醒：出錯容忍度低的應(yīng)用可以使用云端可被搶占實例。

　　上云的缺點是什么?

　　QST：

　　因為安全的原因，所有的東西必須經(jīng)過cadence，一切問題都必須提交一個工單，不能直接打個電話或者走到辦公室的另一頭找IT部門，這會增加一些時間成本。但另一方面這又非常有用，因為一切事情都可以量化，雖然花了一點時間，但問題總是會及時得到解決。這花了我們團隊幾個月時間來適應(yīng)，但現(xiàn)在一切都很好。

　　第二個問題在于，如果你試圖評估到底在云上需要多少資源，多少用戶，怎么彈性擴張的，這是一個嘗試和學(xué)習(xí)的過程。

　　你需要增加你的運維團隊，你需要在不同的國家做擴張。我們有團隊在臺灣，有團隊在上海，還有外包團隊在印度，硅谷也有員工，一直在加人。怎么讓這些人在線，你有多少個接口登陸，開了多少個服務(wù)器，這中間有很多要權(quán)衡的東西。

　　當(dāng)你有一大堆驗證要做，你能用多少個license，你能有多少計算資源，你是全部都本地?fù)碛校€是考慮成本的原因，減少本地資源，在云上做彈性擴張。這些都需要花時間。

　　哪怕你有一個好的IT部門和通過VPN連接的彈性計算資源，也會遇到同樣的問題。

　　AFRL：

　　整體來說，上云是一個積極的體驗。

　　如果你的IT部門不熟悉云架構(gòu)，不了解云的運行方式，這個跨越可能會有點痛苦。它跟在本地完全不一樣。云的運行方式不一樣，計費模式不一樣，存儲模式不一樣。所以你可能可以在云上運行起來，但如果你只是在云上復(fù)制在本地的一切，你可能沒辦法最大化利用云的價值。

　　我建議你最好確保有一個不錯的懂云的團隊。

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　　了解為什么我們能幫你最大化利用云的價值

　　對于芯片設(shè)計，云廠商已經(jīng)準(zhǔn)備好了嗎？

　　TSMC：

　　所有的云廠商都針對EDA工作任務(wù)推出了新的VM類型，我們不說CPU有多快，我們還要考慮內(nèi)存有多大，存儲IO有多快多有效，我們看的是整個服務(wù)包。

　　我們已經(jīng)對外公布了要在云上做5nm芯片，這給我們云合作伙伴帶來了很大的壓力，包括EDA合作伙伴。我們和產(chǎn)業(yè)內(nèi)其他伙伴都在一個生態(tài)系統(tǒng)里，大家明白我們都需要對方，所以我們的合作從理解各自的需求，在哪里可以增加價值開始。

　　現(xiàn)在我們半導(dǎo)體行業(yè)已經(jīng)吸引了云廠商的關(guān)注，我們開始試圖與對方合作，提供一些解決方案讓芯片設(shè)計從業(yè)者能夠從中受益。

　　在云上，一切都需要付錢。怎么控制成本？

　　Cadence：

　　我們內(nèi)部也有這樣的經(jīng)歷，因為我們也在云上做一些開發(fā)工作。我曾經(jīng)和IT部門的同事討論過，他們通常低估了跟蹤誰在什么時候用了什么服務(wù)這件事，而當(dāng)賬單來臨的時候，一個工程師可能跑了上千個任務(wù)，他們可能也記不清自己用了些什么。這是個值得注意的問題。

　　關(guān)于這個問題，如果只從成本支出的角度來考慮這個問題，很可能會得出這個結(jié)論，最具性價比的方式是在本地?fù)碛心愕姆?wù)器并且100%地使用他們。而我們應(yīng)該要考慮的是成本和收益的平衡問題。

　　通常，我們都從云上獲得了一些商業(yè)好處，更快占領(lǐng)市場，獲取更多客戶等等。這不是一個完全的替換關(guān)系，你看看靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，就能比較出結(jié)果。

　　eSilicon：

　　在ASIC芯片的商業(yè)世界里，成本就是一切。

　　過去，當(dāng)你的工程師要用大量的資源，都是按照過去預(yù)計未來用量?，F(xiàn)在用了云，很簡單，我們就直接規(guī)定某個人這次只能用一定量的資源。

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　　了解我們怎么幫你優(yōu)化及控制云上成本

　　你覺得在云上設(shè)計安全嗎？

　　QST：

　　作為一家創(chuàng)業(yè)公司，我對安全的定義有些不一樣。

　　我們大部分時間是和AWS合作。作為一家做創(chuàng)意設(shè)計和IP的公司，你希望保障自己的全部。但現(xiàn)實情況是，你不可能確保擁有最優(yōu)秀的IT和最好的安全人員。如果你在本地搭建你的整個設(shè)計系統(tǒng)和環(huán)境，服務(wù)器都在本地，我可以跟你保證你的安全措施肯定是很差的，很容易被外部破解。

　　如果你的IP在云上開發(fā)和存儲，比如AWS，比如cadence，你知道AWS在云上遵循的安全準(zhǔn)則，肯定比在本地要安全多了。目前階段，我們完全不擔(dān)心安全這個問題，但這不意味著如果有一天我們成長壯大之后我們不會改變。

　　AFRL:

　　盡管我們是云懷疑論者。但大的云廠商在云安全上的控制是對外公開的，每個人都知道你能得到什么，你能夠?qū)徲嬕磺邪踩募?/p>

　　像我們這個項目，不同的研究人員分散在不同的地方，還有外包商等等，鬼知道他們的IT情況怎么樣，我們把大家拉到一起，能確保大家在同一個系統(tǒng)里，遵守了同一套準(zhǔn)則。而不是制定一套準(zhǔn)則，寄希望于他們能按這個標(biāo)準(zhǔn)實施。誰知道結(jié)果會怎么樣？

　　目前為止，上云的成果是什么？

　　TSMC：

　　臺積電的OIP 云端聯(lián)盟現(xiàn)在已經(jīng)跟三大EDA供應(yīng)商：Synopsys/Cadence/Mentor，以及云廠商AWS/Azure/GoogleCloud正式合作，運用云端技術(shù)輔助芯片開發(fā)。

　　已經(jīng)擁有臺積電云端平臺使用經(jīng)驗的SiFive位于美國硅谷與印度Bangalore的團隊，通過云端進行設(shè)計，在不到三個月時間就完成了整套前后端設(shè)計，創(chuàng)下速度上的新高記錄。

　　eSilicon：

　?。?、經(jīng)過測試，云上的資源比原來本地硬件設(shè)備表現(xiàn)提升了15%，同時能跑的任務(wù)比原來多了一倍。

　?。?、云運維成本跟原來相比大大降低，我們估計了一下如果有一個類似的本地解決方案達到現(xiàn)在的效果，大概要花公司幾百萬美元。

　?。?、沒有閑置資源，可以使用更多彈性資源，無限檔案存儲

　?。?、加速芯片設(shè)計完成周期，能完成更多客戶需求

　?。怠⒉皇鼙镜刭Y源限制，避免硬件投資

　?。丁⒖s短推出市場的時間，提升設(shè)計結(jié)果質(zhì)量

　?。?、云上有天然自帶監(jiān)控系統(tǒng)的架構(gòu)，更容易追蹤記錄，進行用戶管理和監(jiān)控

　?。浮⑽磥戆l(fā)展機器學(xué)習(xí)的可能性

　　Astera Labs：

　?。薄⑦^去存儲怎么使用都不夠，現(xiàn)在可以無限擴展

　?。?、工作安排可以排得比以前更多

　?。?、我們充分利用了云資源的可擴展性和最新型的實例類型

　　４、可以根據(jù)不同任務(wù)使用獨立的云資源

　?。怠⑽覀兛梢宰龀龈哔|(zhì)量的芯片

　　歡迎文末掃碼聯(lián)系小F

　　了解我們用戶案例的上云表現(xiàn)

　　對后來的上云實踐者有什么建議？

　　eSilicon：

　　1、把PDK、EDA工具和管理服務(wù)在云端做備份，減少本地和云端數(shù)據(jù)傳輸

　　2、只選取數(shù)據(jù)結(jié)果的一小部分在云端和本地同步

　　3、為了安全，云上的數(shù)據(jù)暫存區(qū)需要更高頻的清理

　　4、多云/多區(qū)域的資源整合和調(diào)度，對使用云上的可被搶占實例很重要，能降低成本

　　5、在云上必須使用SSD和高速存儲，提供足夠的擴展性和性能

　　6、不同的任務(wù)有獨占的分布式文件系統(tǒng)，提供必要的性能和服務(wù)質(zhì)量

　　7、擁抱云上的彈性資源，不要用原來使用本地數(shù)據(jù)中心的方式來用云

　　8、根據(jù)不同的任務(wù)類型選擇更優(yōu)化的云上資源

　　9、如果本地就有l(wèi)icense不夠，任務(wù)排隊的問題，這會在云上花更多的錢（排隊也花錢）

　　10、善于使用可被搶占實例等折扣

　　11、對數(shù)據(jù)分層，選擇不同存儲方式：SSD、HD和云上存儲

　　12、注意：不同賬戶在云上使用資源是有限額的

　　Astera Labs：

　　１、一定要用可被搶占實例

　　２、使用成本是一定會被低估的，所以在快/好/便宜三個標(biāo)準(zhǔn)之間，按自己的情況，選擇兩個就夠了

　　《六家云廠商價格比較：AWS、阿里云、Azure、Google Cloud、華為云、騰訊云》的下篇就講六大云廠商的可被搶占實例，建議關(guān)注一下我們，大約下期發(fā)~~

　　Cadence：

　　1、花足夠的時間理清楚，公司用云的優(yōu)先級是什么，這些討論/分析/研究接下來會節(jié)約你很多時間。因為不同人對云的期待可能不一樣，如果沒有達成一致，會浪費很多時間。

　　2、確定你的使用模式是什么，是一個完整的項目，還是一個功能，還是為了合作。明確這一點，你能用正確的架構(gòu)來解決你的問題。

　　3、不只是在你的公司內(nèi)部，包括Foundry，包括工具提供商，第三方IP供應(yīng)商，會涉及到大量協(xié)作。