选云，EDA厂商上云的第一步

电子发烧友网报道（文/周凯扬）随着云服务的发展以及相关厂商不遗余力地推广，半导体产业整体上云的进度已经逐渐加快，无论是EDA厂商、Fabless设计厂商还是代工的Foundry，都开始把他们的工具、设计流程搬到云端来。

而到了如今这个时间节点，促进EDA上云的主要原因已经不再是居家办公，而是更低的成本、更灵活高效的设计流程以及云端海量的硬件资源。但纵观国内EDA市场，厂商其实上云进度并不算快，这既有国内EDA产业起步慢的原因，但也少不了对各种云服务的选择困难因素在内。

EDA厂商如何选“云”

为了进一步推动EDA上云，公有云服务厂商也在顺势拉拢各大EDA厂商成为其客户，比如亚马逊AWS、阿里云、华为云、腾讯云、紫光云等等。还有就是一些私有云、混合云的方案提供商，比如英诺达、速石科技等。

要说目前公有云这块对EDA厂商吸引力最大的必然还是亚马逊，首先AWS是全球第一大云服务供应商，已经成了头部几个EDA大厂的首选。其次在国内EDA厂商的持续耕耘下，出海扩张海外业务是必行之路，而亚马逊可以提供这样完备的全球覆盖方案。

最后，也是更重要的一点，那就是亚马逊已经有了成功的EDA上云案例和应用经验，其自研芯片阵容就是慢慢从混合云转为现在的完全云端开发的。同样以自身为范例的还有紫光，据公开信息，在其芯片云平台上线之前，集团旗下某5G 7nm SoC项目就是在芯片设计上云的产物。

虽然亚马逊提供的主要是一些灵活方案，比如针对计算优化、针对内存优化和通用实例，但这对于EDA成本控制来说至关重要，新一代的x86和Arm处理器也可以充分发挥出EDA工具的最佳云端性能。为了进一步估算成本，亚马逊还提供了开源的HPC成本模拟器，从而让客户在选择实例时就能知晓最佳的购买方案。

值得一提的是，这种针对EDA特定负载的优化，国内的云服务厂商也在发力。比如针对芯片仿真耗时长、EDA仿真压力大、上市周期压缩等行业痛点，华为推出了对EDA存储的解决方案OceanStor。

华为云根据EDA设计及MASK仿真过程中的业务诉求，针对海量小文件场景进行优化，通过OceanStor Dorado全闪存存储的FlashLink以及全局共享分布式文件系统等高效算法加速数据操作，保障高负载下操作不卡顿，实现EDA仿真海量小文件场景仿真效率提升30%。

此外，面向IC初创企业，华为云还推出支持EDA一体化设计及仿真系统的计算型存储。单个设备融合计算、存储、网络和虚拟化的能力并提供丰富的企业级NAS特性，为初创EDA设计企业提供物超所值、简单易用的高性能方案。

上云并不简单，软硬件都要准备好

不少人对EDA上云的难易度可能有所误解，EDA上云如果只是简单地将软件移植到云上，靠着云服务厂商准备好的现有的x86服务器就能万事大吉，那么这样的产品或许远不算“云原生”，并不具备很高的竞争力，只不过是给到客户另一种收费和使用模式而已。

从EDA厂商的角度来说，EDA软件本身的交互方式、商业模式都不一定适合云端，更何况在硬件资源的利用上，并不能用过去的方式来完成灵活云端算力资源的调度。所以于任何一家EDA厂商而言，做好云端的适配或是开发云原生的EDA才是最佳的选择，不仅可以优化其运行效率，也能很好地与其他云端软硬件资源完成匹配。

同时，EDA工具的另一大痛点，就是沉重的老旧技术包袱，这些包袱使其接口、底层架构没法与云平台上的其他AI工具进行结合。所以如果云服务供应商在已经提供了资源调用接口、AI分析、计算平台的情况下，EDA厂商自己也要想办法去做好对接，这样才能发挥上云的全部优势。

其次就是硬件，固然现有的x86服务器可以满足运行EDA的需求，但要说真正做到流畅高效，还是逃不开专用的硬件平台。尤其是在验证、仿真环节上，硬件加速器可以说是复杂芯片设计不可或缺的。在老一代硬件上运行EDA负载可能会有较低的起始成本，但效率、性能上的差距可能会导致软件授权成本进一步增加。

而云服务厂商往往不会为了EDA这一个应用，去采购这样的专用硬件并部署实例，也不适合自行购买然后托管在第三方数据中心，哪怕他们也拥有一定的FPGA硬件，因为其维护和优化会成为问题。更重要的是，这些专用硬件本身价值不菲，如果达到资源上限的话，厂商还要继续扩容、迭代硬件，其成本与规模不下于一台小型超算。所以针对这类特殊场景，一些混合云、私有云的方案更吸引人。

就拿英诺达为例，他们的云平台二期工程不仅增加了Cadence的Palladium Z2硬件仿真加速器，Protium原型验证系统也进行了扩容，总门数、吞吐量和编译速度等都得到了大幅提升。这也是Cadence等厂商依然在云端维持优势的原因，他们在开发之际已经提前考虑到了软硬件同步上云。

写在最后

无论用户是否接受EDA上云这种模式，其已经收获了不错的市场反响，甚至很可能是未来初创芯片设计公司选择EDA的首选考虑因素。国内EDA厂商上云进度各不相同，但基本都已经找到了合作对象，比如国微芯与腾讯云达成合作、概伦电子与鸿之微云达成合作等等。

而且大部分EDA上云场景不需要与云服务厂商进行绑定，就以Cadence自己的Cadence云为例，与亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云都达成了合作，同样选择了这三家作为合作伙伴的还有新思的Synopsys Cloud。

如果还考虑在云端引入Foundry的设计资源的话，那么又有另外的考量了，毕竟Foundry的设计资源往往都是保密的，除非是代工厂信任或在合作联盟内的云服务供应商，否则是没办法拉着他们一起上云的。

最后是芯片设计厂商仍在担心的一个问题，那就是其设计团队都不足100人，有必要选择上云吗？这就是厂商自己的取舍了，从笔者自己观察到的现象来看，这类企业往往初创不久，更需要依赖算力资源来缩短TTM，否则其商业化进程无疑会放慢。