移轉到雲原生EDA工具 這四件事得先想好
作者 : Arun Venkatachar，新思科技AI、雲端及系統研發副總
雲原生(Cloud Native)的電子設計自動化(EDA)解決方案，在晶片設計者族群中越來越受到歡迎。不過在移轉到雲端方案前，幾件事情或許大家得先想清楚...
當電路設計的複雜度與日俱增，摩爾定律效益逐漸開始減弱，就需要更具成本效益及時間效益，同時可在追求功耗持續降低目標的過程中，仍保持出色效能和功能性的解決方案。這也正是為何雲原生(Cloud Native)的電子設計自動化(EDA)解決方案在晶片設計者族群中越來越受到歡迎，並逐漸成為推動創和提高生產力的關鍵。
雲端技術能可為晶片設計者帶來的好處，包括系統維護成本的降低、先進的儲存及運算資源、以及可快速增加和彈性現收現付的模型等，那些模型從高峰使用期到整個晶片設計流程都能提供助益。即便我們看見內部可用運算資源仍有侷限性，但雲端已被證明能提供更彈性的擴充量產及驗證能力，確保能有更好的品質、更低的成本，並更快完成方案。
然而，在使用者運用雲端加速流程的旅程中，他們會需要非常謹慎的審視雲端技術以實現最佳的結果。以下有四個使用者在轉向使用雲原生技術實現更好、更快且更具成本競爭力的半導體時，需要特別關注的重要因素。
資料轉移和管理
當我們要將EDA負載移轉到雲端，確認甚麼資料被轉出或轉入雲端，是非常重要的要素。能減少數據傳輸開銷的解決方案，將加快完成方案的時間並提高生產力。雖然有許多模型對管理本地及雲端環境是非常有用的，但將所需的資料移轉到雲端，是最簡單且明確的模型。在資料管理的過程雲端環境必須要能複製本地環境，這得先從確認及編列對一個產品設計必要的元素開始。
雲端資料傳輸必須快速且有彈性，確保當資料從本地儲存空間移轉到雲端時，不會有資料遺失。雲端儲存空間會需要提供基於設計和驗證任務需求，靈活的彈性調度空間。
另一個在運用EDA解決方案設計時需注意的因素，為儲存效率。由於成本對工程團隊在做決策的過程中扮演關鍵要角，雲端供應商給予儲存形式的彈性。EDA解決方案被打造成可運用分佈式儲存、區塊儲存及記憶體內運算(In-memory compute)，這讓總體持有成本降低，同時改善設計周轉時間(turnaround time)。
雲端保護
對資安的顧慮是半導體產業迄今仍未加速導入雲端技術的主因之一，為確保敏感資料能被保護，就需要非常完善的資料管理計畫以確認個別使用者分別能存取哪些資料，隨之而來的還需要強大的存取及身分識別管理措施。
雲端基礎架構供應商在讓資安於基礎架構、應用和營運等面向上實踐，具備一定的經驗。為能兌現冗餘和高系統運行時間的承諾，供應商們一直都在採用最先進的保護措施來保護其資料中心。EDA供應商與雲端安全供應商密切合作，可調整其技術能安全運行其負載，同時避免資料外洩的風險。
綜上所述，晶片及系統設計者應找尋已移轉到雲端，同時可提供加密、故障排除工具及次世代監控能力的EDA供應商。
可存取性及部署
高性能運算及密集型網路檔案系統(NFS)儲存，使EDA負載對系統資料庫、工具、環境及硬體的高度依賴性。習慣本地EDA流程功能的晶片設計者，從使用雲端時更快設計周轉時間、近乎即時的配置、更好的消費者體驗獲得助力。
考量從投資到從建立網路連結到管理防火牆、打造完整雲端環境的時間，對晶片設計者來說也很重要。此外，對於設計團隊除和存取雲原生的工具、如何最佳可視化當前資源的使用狀況及方式、以及當前任務如何更快完成等事項提問，一樣非常重要。
如今，我們還看到人工智慧(AI)在晶片設計的流程中逐漸成為重要的參與者，它顯著提升了本地運算環境的效率，同時在雲端環境中依照運算需求擴充，使得「PPA (功耗(Power)、效能(Performance)及面積(Area))」獲得提升。
可擴充性和雲架構
擴充運算基礎架構的能力，是設計者之所以將EDA負載移轉到雲端的重要原因之一。當有些密集運算的任務，透過分佈式運算及儲存資源，被切分為個別的小任務，能被處理得最好，而這就是雲原生的方法。
EDA流程由強大、具備簡化的儲存以充分管理分佈式負載的排程所支持。許多EDA工具已經過重新架構，可將具備可高效運用資源分佈式調度程序的核心擴展到上千個。雲端的另一個優勢，為混合擴展的可行性，取決於任務的需求，其可允許負載在雲端或本地。
當要運用雲端技術時，EDA解決方案的重新設計式必要的。就如同EDA的產品能接受多種程序及多種線路設計，EDA解決方案必須在雲端架構上做一樣的事。當晶片設計者開始他們移轉到雲端的旅程，得接受像分佈式儲存、分佈式運算等新的技術，這將使他們帶來更大的創新。
責編：Ryan Tsai
(參考原文：4 basic considerations in migrating to cloud-based EDA tools，by Arun Venkatachar)
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