在Google做芯片，是一種什么體驗？

　　一位Google芯片設計師回答：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，要么降低對質量的追求，這種無奈的取舍是半導體行業一直以來的痛。

　　如果說EDA工具的出現是半導體行業的第一次革命，幫助芯片設計人員用更簡單的方法從事設計工作，以縮短研發周期，降低設計成本。

　　那么，云計算可能是第二次產業革命的開端。雖然云計算本身已經出現十年之久，但直到現在，也許才能看出一些端倪。

　　我們看一下現在的全球半導體行業上云格局一覽圖（基于最新公開資料整理）:

　　1、  整個半導體產業鏈核心角色：EDA供應商/ Foundry/Fabless無一缺席，都已經開始上云的步伐。

　　2、  全球各大云廠商不僅積極擁抱半導體產業，甚至自己主導設計開發云端AI芯片，在產業鏈中扮演雙重角色。

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

　　如果下面這張圖代表整個半導體行業對云的接受度，也許我們已經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果完全不一樣，可能事關生死。

　　半導體企業上云并不是直接把本地數據中心生態系統搬到另一個地方，是一個涉及資產與成本，當下與未來的綜合決策。

　　而在這場生死之戰中，在半導體企業到一朵云或者多云服務之間，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，現在你買的是一個智能掃地機器人。地是云服務商掃的，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，歡迎文末掃碼聯系小F，我們用五個詳細案例告訴你我們是怎么解決半導體行業三種模式（純云SaaS/混合云+多區域/EDA云平臺）下不同企業用云需求的。

　　十個上云實踐問題的解答

　　DAC是集成電路設計界的大聚會，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計公司的身影，他們作為過來人出來現身說法，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？

　　上云的挑戰主要有哪些？

　　你覺得EDA供應商準備好上云了嗎？

　　上云的缺點是什么?

　　對于芯片設計，云廠商已經準備好了嗎？

　　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虛擬設計環境+ 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架構，所以直接選擇了上云。當然，結果非常好，我們成功在規定期限前完成了任務。

　　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計環境周期太長，流程又長又復雜；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。

　　TSMC：

　　我們2018年宣布OIP云端聯盟成立。一方面是受AI/5G等大環境驅動，另一方面，我們不可能永遠有足夠的本地計算資源，內部我們開始用云端方案來協助芯片設計，既然我們用了，我們就覺得也應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計。

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　　獲取某Foundry EDA設計云平臺模式解決方案

　　Cadence：

　　2018年發布Cadence Cloud Portfolio，臺積電、亞馬遜、微軟和谷歌都是合作伙伴。2019年４月，我們發布了CloudBurst平臺，６月又發布了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。但現在這個行業的新公司大量涌現，都在認真考慮云這件事，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，也不用考慮搭建設計環境等等。

　　所以現在我感覺趨勢是：小公司正在考慮把整個基本架構都換成云，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，在用傳統方法做了20年ASIC芯片后，eSilicon決定放棄本地，把整個芯片設計都搬到云上。

　　我們的轉變開始于2014年，當CEO Jack Harding問了一個問題：計算硬件設施到底給我們帶來了什么？那時候我們是租的數據中心的機器，設計一枚芯片的過程中，我們至少需要把租用的機器數量翻一倍，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。

　　我們現在的目標是：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。關于上不上云，做決定前，我們有三個決策原則：

　?。?、我們想把所有的資源放在創造價值上；

　?。?、本地沒有專門的IT團隊，這也不是我們的強項；

　　３、隨著公司的成長，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供應商限制了我的工具使用范圍，有限的計算架構

　　純公有云模式：同時具備規模擴張性和彈性，外包支持服務

　　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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　　獲取芯片設計公司混合云+SaaS模式上云解決方案

　　上云的挑戰主要有哪些？

　　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境下共同順利完成工作。

　　TSMC：

　　安全是一切的基礎。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，檢測所有細節?，F在我們有了云安全資質計劃，還有一些安全方面的合作伙伴在我們的云聯盟里。

　　Cadence：

　　云一種全新的架構。我們在努力朝這個方向前進。

　　eSilicon：

　　1、對本地芯片設計工作流最小影響，最好不影響

　　2、降低IP開發工作負載的成本

　　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務之外的工作任務上

　　2、最頭疼的是在云上管理排隊任務。

　　3、大量并行工作任務意味著大量數據管理，技術資源成為最大的瓶頸

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　　了解我們怎么幫你智能調度本地及云上資源

　　你覺得EDA供應商準備好上云了嗎？

　　TSMC：

　　我們既和各大云廠商合作，也跟EDA供應商合作.當我們嘗試在云上做一些互動式的任務，因為我們在臺灣，最近的數據中心可能在新加坡，距離有3000公里，不管你怎么優化路由，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，怎么優化。

　　我覺得，以前并沒有所謂的云使用范式或者標準，所以EDA廠商現在沒必要針對云端使用做全面優化。直到有一天大家都在用了，自然就會做了。整體來說，現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。

　　Astera Labs：

　　EDA工具在云上使用很順利，當然，也有一些改進的空間。比如，基于云上架構做優化，能夠更好地利用云上的各種計算資源，存儲服務等。

　　重點提醒：出錯容忍度低的應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，但現在一切都很好。

　　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，這是一個嘗試和學習的過程。

　　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，開了多少個服務器，這中間有很多要權衡的東西。

　　當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，你是全部都本地擁有，還是考慮成本的原因，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，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

　　對于芯片設計，云廠商已經準備好了嗎？

　　TSMC：

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

　　我們已經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。我們和產業內其他伙伴都在一個生態系統里，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。

　　現在我們半導體行業已經吸引了云廠商的關注，我們開始試圖與對方合作，提供一些解決方案讓芯片設計從業者能夠從中受益。

　　在云上，一切都需要付錢。怎么控制成本？

　　Cadence：

　　我們內部也有這樣的經歷，因為我們也在云上做一些開發工作。我曾經和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這件事，而當賬單來臨的時候，一個工程師可能跑了上千個任務，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論，最具性價比的方式是在本地擁有你的服務器并且100%地使用他們。而我們應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好處，更快占領市場，獲取更多客戶等等。這不是一個完全的替換關系，你看看靜態的歷史數據，就能比較出結果。

　　eSilicon：

　　在ASIC芯片的商業世界里，成本就是一切。

　　過去，當你的工程師要用大量的資源，都是按照過去預計未來用量?，F在用了云，很簡單，我們就直接規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化及控制云上成本

　　你覺得在云上設計安全嗎？

　　QST：

　　作為一家創業公司，我對安全的定義有些不一樣。

　　我們大部分時間是和AWS合作。作為一家做創意設計和IP的公司，你希望保障自己的全部。但現實情況是，你不可能確保擁有最優秀的IT和最好的安全人員。如果你在本地搭建你的整個設計系統和環境，服務器都在本地，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在云上開發和存儲，比如AWS，比如cadence，你知道AWS在云上遵循的安全準則，肯定比在本地要安全多了。目前階段，我們完全不擔心安全這個問題，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，你能夠審計一切安全文件。

　　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里，遵守了同一套準則。而不是制定一套準則，寄希望于他們能按這個標準實施。誰知道結果會怎么樣？

　　目前為止，上云的成果是什么？

　　TSMC：

　　臺積電的OIP 云端聯盟現在已經跟三大EDA供應商：Synopsys/Cadence/Mentor，以及云廠商AWS/Azure/GoogleCloud正式合作，運用云端技術輔助芯片開發。

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

　　eSilicon：

　　１、經過測試，云上的資源比原來本地硬件設備表現提升了15%，同時能跑的任務比原來多了一倍。

　　２、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

　?。础⒓铀傩酒O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

　　６、縮短推出市場的時間，提升設計結果質量

　　７、云上有天然自帶監控系統的架構，更容易追蹤記錄，進行用戶管理和監控

　?。?、未來發展機器學習的可能性

　　Astera Labs：

　?。?、過去存儲怎么使用都不夠，現在可以無限擴展

　?。?、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、可以根據不同任務使用獨立的云資源

　?。怠⑽覀兛梢宰龀龈哔|量的芯片

　　歡迎文末掃碼聯系小F

　　了解我們用戶案例的上云表現

　　對后來的上云實踐者有什么建議？

　　eSilicon：

　　1、把PDK、EDA工具和管理服務在云端做備份，減少本地和云端數據傳輸

　　2、只選取數據結果的一小部分在云端和本地同步

　　3、為了安全，云上的數據暫存區需要更高頻的清理

　　4、多云/多區域的資源整合和調度，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、不同的任務有獨占的分布式文件系統，提供必要的性能和服務質量

　　7、擁抱云上的彈性資源，不要用原來使用本地數據中心的方式來用云

　　8、根據不同的任務類型選擇更優化的云上資源

　　9、如果本地就有license不夠，任務排隊的問題，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、對數據分層，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/便宜三個標準之間，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，建議關注一下我們，大約下期發~~

　　Cadence：

　　1、花足夠的時間理清楚，公司用云的優先級是什么，這些討論/分析/研究接下來會節約你很多時間。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，你能用正確的架構來解決你的問題。

　　3、不只是在你的公司內部，包括Foundry，包括工具提供商，第三方IP供應商，會涉及到大量協作。