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云计算的参与,给国产芯片“卡脖子”的情况带来一线生机

整个芯片设计环节中,仿真验证不仅复杂,还是最耗时的。不夸张地说,在部分芯片设计中,这一过程耗费时间的整体占比更是高达70%。

如果是一家资金充足、人员团队上规模的IC公司,他们大可以采购服务器自建算力中心,自建团队运维CAD研发环境。反之,如果一家资金和团队规模均有限,时间人力成本的消耗和响应速度快慢就成为了一道“拦路虎”。

而现实情况是,截至2020年底,国内共有2218家芯片设计企业,其中高达87.9%都是人员规模不足100人的。在芯片性能迭代速度不断加快的当下,他们可以怎么做?

带着这个问题,在6月10日由镁客网承办的IC设计开发者大会上,我们对紫光云公司CTO办公室主任邓世友先生进行了采访。

一场时间与算力的博弈 

芯片迭代速度加快的另一面,是摩尔定律被打破,这背后不仅存在技术的进步,也有着市场需求的“倒逼”。

针对这一事实,有一个数据已经被多次拿出来讨论,那就是OpenAI于3年前发布的一份报告,里面提到,从2012年到2018年,AI算力需求增长超过了30万倍,平均每3.43个月就会翻一倍,这已经远远超过了摩尔定律。

反过来,正是市场对算力需求的急切需求,逼迫着芯片设计者们不断提高性能、加快芯片迭代速度。显然,摩尔定律中时间与算力之间的平衡已经被打破,企业需要找到一条新路径,在保证性能稳定提升的前提下,进一步缩短时间成本。

而说到芯片设计,这其中有五大核心要素,分别是IP、PDK、EDA、IT和CAD,这对于芯片设计公司而言,从自主性角度出发,考虑到仿真验证过程的耗时之长,从IT处下手增加算力支持算是一个见效最快的方法。

“我们发现,随着芯片设计工艺制程越来越先进,规模越来越大,诸如紫光集团内部的紫光展锐、新华三半导体,对于算力的需求是非常庞大的,为了支撑新的芯片研发投片,每年都会投入大量的服务器、存储等相关IT设备。”邓世友表示。

但同时他也表示,芯片设计业务本身对于算力的需求都不是恒定变化的,而是呈现出一条波动性很强的曲线,尤其是投片前3个月,对算力的需求是“无限”的。

“面对这种波动性很强的业务需求,IT团队很难通过自购设备来满足。若是买多了,可能会出现设备闲置,若是买少了,可能算力又不能完全满足,不管是哪一种,都是成本在无谓消耗。”

这么一来,芯片设计企业在采购IT设备的时候,既需要考虑到项目算力的需求,又要避免无谓的时间消耗,该如何做?

云,或者说“让芯片设计上云”,似乎是当下的最优解。邓世友解释:“云,天然具备弹性特征,能够满足算力需求的波动性,且是非常契合的。”

芯片上云=用算力换时间

简单来讲,“芯片上云”的背后,就是用算力换时间。

云服务的商业模式是按时长付费,这意味着在云端用1台服务器运转100小时的成本,和100台服务器运转1小时的成本相差无几,但这对于芯片设计的工作任务来讲,效率提升的是100倍。

当然了,上云也并不意味着将本地设备全部搬到云上。以紫光芯片云为例,邓世友指出,“我们眼下主推混合云模式,建议将本地设备、资源作为一个常备算力进行储备,再辅以云上算力资源的弹性补充,两者协同,才是一个最优的性价比方案。”

但是回到帮助企业缩短芯片设计周期这个问题,仅仅在云端提供算力支持只是基础服务。因为缺乏专职IT人员、CAD工程师等人才,致使一些企业即便拿到了云端算力资源,也很难快速地搭建芯片设计环境。

针对这个问题,紫光芯片云也交出了自己的成果。就在今年4月新发布的2.0版本中,算力之外,紫光芯片云开始注重起芯片设计环境。

具体来看,紫光芯片云提供的U-Imp/U-Chip芯片设计工作流执行平台,将EDA工具、工艺技术文件、集群作业调度、项目管理和数据管理等模块集成在此平台之上,IC研发工程师可以通过图形化GUI界面,直观快速的进行PPA(Performance, Power, Area/Cost)评估和完备严苛的物理实现过程控制。U-Imp/U-Chip支持多模块并发执行、自动化RTL-GDSOUT流程、自动化的Checklist检查和QOR报告收集,大幅缩短IC设计项目实施中的Syn综合/FV形式化验证/ STA静态时序分析/物理设计/Sign Off等流程时间,提高芯片设计效率、节约成本,并为芯片投片一次性成功进行流程上的保障。

此外,紫光芯片云还融入了紫光集团旗下新华三半导体、紫光国芯等企业的芯片设计服务能力,也与EDA、IP、Foundry等生态合作伙伴对接,为IC企业提供一站式的设计服务+云服务打包Turnkey方案交付。

上云之前,先聊聊这两个问题

国内芯片上云领域中,紫光是领先者。而从紫光芯片云2.0版本来看,其更为强调的是一种“生态”,这也是当前芯片上云的重点工作之一。

只是在这之前,有两个问题我们必须得提出来,一个是安全,另一个是带宽与时延。

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