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1中国芯片设计云技术白皮书中国芯片设计微软（中国）有限公司由微软智能云提供计算服务2中国芯片设计云技术白皮书第一章前言第二章设计云平台中国市场规划第 1 节芯片设计企业技术生态环境第 2 节芯片设计云生态规划1.11.21.31.4IP 资源库以及技术支持工艺库资源以及技术支持EDA 资源以及技术支持IT 与 CAD 技术支持2.1 2.2 2.3统一云平台，集成五要素各自上云，永不落地云计算三层架构(1)(2)(3)CAD 技术支持IT 基础架构与技术支持IT 与 CAD 管理发展路径CONTENT目录03160405081111131517171801033中国芯片设计云技术白皮书基于 Azure 的 MVP成本节省模型探讨一切都刚刚开始，一切都即将结束MVP 架构设计MVP 中的三个独立隔离子区静态模型动态方法论的探讨MVP 测试报告MVP 演示视频第 1 节第 2 节第 3 节第 4 节第 1 节第 2 节第 3 节第 4 节第 1 节第 2 节系统拓扑设计云计算基础架构层设计云管理平台平台安全方案3.13.24.14.22.12.22.3资源规划与实现PaaS 层资源管理规划与实现SaaS 层中央管理子区IP 供应商子区设计公司子区云计算安全基础数据传输和指纹技术293134352424272936363941192121192223313232第三章第四章第五章尾声设计生态云技术架构详解1中国芯片设计云技术白皮书第一章前言 在多方面因素的推动下，中国的芯片设计行业迎来了前所未有的发展契机。当前，我国芯片设计业的产品范围已经涵盖了几乎所有门类，且部分产品已拥有了一定的市场规模，但我国芯片产品总体上仍然处于中低端，正处在逐步向高端芯片研发演进的过程中。纵观过去两年的全球半导体设计市场，芯片设计公司、EDA 工具供应商与公有云服务供应商也都开始探索云计算如何与芯片设计的流程与仿真设计更好的结合，以实现大规模的弹性计算，更快的面向市场，并获得更低的成本。可以说主流的设计公司都有 1-2 款芯片在做全面利用云技术的设计。可以预见的是，在先进制程的竞争中，如何更好地应用云计算，实现更快的产品面世，更顺畅的设计流程，是芯片设计企业不能忽视和跳过的领域。随着国家级芯片战略的明确和发布，众多的芯片设计企业也逐步提升产品技术水平，再加上国内在全球领先的消费电子类企业，本着其拥有大量终端应用场景的优势，也全面涉足芯片设计领域。在这样的背景下，对于芯片设计企业/部门来说，如何快速地实现产品研发，提升效率，同时实现更低的成本，具有巨大扩展性的“云”就成为了一个很好的倚仗。但如何安全可控的将更多的设计流程搬到云端，利用云计算弹性可扩展，与下端工厂更好的对接，实现更快的产品上市，就成为了一个值得探讨的话题。对于芯片设计企业，产品迭代加速，标准不断演变，以及不断需要更高的性能，都压缩了设计周期和上市时间。随着设计越来越复杂，企业需要在开发的每个阶段实现更好的设计流程和全面验证，而新的工艺也需要大量的计算能力来解决这种过程变异。这样技术发展现状和市场竞争态势下，微软的公有云 Azure 提供了一整套公有云/混合云的架构。该架构提供了资源优化、性能增强、成本节省的方案，使得开发团队能够专注在比较小的时间窗口中，运行更多的迭代、增加模拟和回归测试次数，专注提升产品品质和质量。这套方案已经在全球各领域的芯片研发企业进行过验证，见证了此解决方案帮助芯片行业公司实现更高的产量、更高质量的设计、创新的解决方案和更快的产品交付速度，这些也是当今芯片行业需要取得成功的要素。随着国内“大兴土木”、“千家争鸣”的大局面的兴起，半导体行业的基础设计平台EDA 设计环境平台也呈现出逐渐升温的局面。尤其是基于“云”计算的EDA 设计环境的发展，虽然还处于非常初期的阶段，从各个方面的需求来看，已经是呼之欲出。在2中国芯片设计云技术白皮书以下是云计算应用于 EDA 行业的典型事例介绍：TSMC2019 年 6 月，Microsoft Azure 和 Mentor 及台积电在 10 小时内验证了 AMD EPYC 上的大尺寸 Radeon Instinct Vega20 集成电路设计，这是产业多方共同成就“云中 EDA”的一个典型案例。AMD 这款芯片设计中有 132 亿颗晶体管，数量是惊人的，通过在 Microsoft Azure 云平台上运行台积电认证的 7nm Mentor Calibre 设计套件，AMD 在 19 个小时内完成了两次验证，大幅缩短了物理验证的总周转时间。此外，AMD 还将 Calibre nmDRC 扩展到 69 个 HB 虚拟机上的 4140 个内核，使工程师能够平衡紧迫的时间与苛刻的成本。台积电的开放式创新平台(OIP)云联盟将 EDA 公司和云服务供应商紧密联系在一起，共同挖掘基于云计算的解决方案，释放 EDA 的“云价值”，助力用户拥有更多选择，实现简便、快速、可扩展且安全的 EDA 能力。AMDCadenceCadence 已经为超过 100 家客户提供了基于不同模式的云环境搭建、部署服务及支持：全托管业务模式目前与 Azure 与 AWS 云平台合作；客户自行管理环境的业务模式支持 Azure、AWS 和 Google 云平台。2020 年 6 月，Cadence 宣布使用在 Microsoft Azure 云 上 基 于 TSMC 技 术 的 Cadence CloudBurst 平 台 提供 Cadence Signoff 解决方案，为客户完 Timing Singoff 提供了一条加速路径。Cadence 在 150 台机器上演示了其 Tempus Timing Signoff 方案可扩展性，可实现最快的 TAT 和并除 timing signeoff 成本降低 2 倍。作为行业内唯一专业的 IT/CAD 技术服务团队，摩尔精英 IT/CAD 事业部曾于 2019 年 11 月 21 日的南京 ICCAD 大会上发表的芯片设计云计算白皮书 1.0中，初步探索了基于公有云的 EDA 计算平台的实现方案。随着进一步的探索和方案优化，我们今天将发布白皮书 2.0，进一步升级迭代 EDA 云计算的实现方案。在这一稿白皮书中，将基于 Azure 云平台，呈现包括弹性算力、安全方案、EDA 设计生态云模型等。本白皮书分析中国半导体行业的技术生态环境，上云趋势对于半导体行业的技术生态带来的影响和改变。2中国芯片设计云技术白皮书3中国芯片设计云技术白皮书第二章设计云平台中国市场规划在半导体行业中，芯片设计公司无疑是行业产业链的上游业态。根据魏少军教授的报告，中国目前芯片设计公司大约有 2000 家左右，这 2000 家左右的芯片设计企业，营业收入超过 1 亿元的不足 100 家，有超过 90%处于初创期。每一颗芯片设计研发过程是一个需要 2 到 3 年技术积累和自我迭代的漫长过程。对于芯片设计企业或团队来说，需要五个内部的或外部的技术支持角色，给予芯片设计团队专业的和长期的技术支持，这种支持将伴随整个芯片的开发和迭代过程。这五个技术支持角色缺一不可，然而对于中国半导体目前的发展阶段来说，大多数中小企业这五个方面的技术支持资源还是比较稀缺的。IP 资源库与技术支持EDA 工具库与技术支持Foundry 工艺库与技术支持第 1 节 芯片设计企业技术生态环境五个技术支持角色：芯片设计公司CAD 技术支持IT 基础架构与技术支持IPFoundryITEDACAD4中国芯片设计云技术白皮书IP 的初期投入很高，主要包括 IP 的研发投入（包括芯片设计的人力成本，IT/CAD 系统及 EDA 费用等）、为了验证 IP 功能与性能的投入（包括芯片代工厂的流片与 IP 的测试费用等），以及拓展市场的商务投入。IP 业务的收入主要包括：授权金（license fee）与版税（royalty）两个部分。授权金一般在 IP 授权确定时预先支付，版税在使用 IP 的芯片设计公司项目量产时收取，一般按照加工晶圆价格的一定百分比收取（一般不超过 3%的晶圆价格）。IP 的商务需求主要是由芯片设计公司与芯片代工厂主导的。芯片设计公司除了自己的设计之外，会需要大量的标准单元库，各类存储器以及 CPU，DSP 和高速接口类型的 IP，这种需求会与 IP 供应商和芯片代工厂直接讨论。另一方面，芯片代工厂为了方便客户的项目设计并进一步增加自己工艺平台的吸引力，也会直接与 IP 供应商合作，布局和完善工艺平台上的 IP 种类。IP 业务前期研发投入大，验证周期长，客户定制化需求多，研发阶段结束后由于 IP 市场竞争的关系价格端也会遭遇类似摩尔定律的价格下降，导致如果 IP 不能尽快多次出售，可能无法覆盖研发成本的被动局面。这将进一步导致没有足够的投入到新的 IP 研发中，造成 IP 业务的恶性循环。从投入产出比的角度来看，如果 IP 研发出来后不能够多次复用或者从客户的成功量产中获得一部分的版税（royalty）收益，从商务模式上看确实是一门难做的生意。相比于整个芯片销售来说，IP 的营业额也相对有限，这也是国内资本市场对 IP 业务投入比较谨慎的一个原因。因此，如果想要 IP 行业能够良性快速发展，必须从商务上确保研发出的 IP 能够被多次授权使用，并能够从客户芯片成功量产中产生版税收益。纵观整个 IP 市场，ARM 一家就占据了近一半的市场份额，究其原因除了 ARM IP 本身的产品力之外，商务上能够很好的复用并有持续不断的版税收入起到了关键作用。纵观近几年国内芯片行业的发展，AIoT 物联网应用芯片快速崛起但呈现碎片化特征，很多中小型的芯片设计公司在利基市场快速涌现。摩尔云端与这些客户的高效互动大大增加了 IP 复用的机会，多次的 IP 使用分摊了 IP 研发阶段的投入；摩尔芯片设计云与供应链云的协作，确保了 IP Royalty 商务模式的实现与比重的上升，使得 IP 供应商可以从客户芯片的成功量产中长期获利，更多投入 IP 研发当中形成良性循环。对于置于云平台的 IP 供应商来说，更详细的 IP FQA 说明可以协助客户的 IP 选型，大大减少 IP 售前的人力投入与成本，使 IP 供应商把更多的精力用在 IP 的研发与 IP 售后支持中，这又是一个良性的循环过程，使得 IP 选型的过程变得更加高效和低成本。1.1 IP 资源库以及技术支持4中国芯片设计云技术白皮书5中国芯片设计云技术白皮书工艺库文件是连接晶圆厂同芯片设计公司以及 EDA 供应商之间最主要的桥梁和媒介，是 Foundry 晶圆厂为客户提供的最基础设计文件和数据支持。工艺库文件是晶圆厂根据本身工艺能力,技术节点及所专注的不同晶圆产品的特色，在通过公司内部所有相关技术部门经过多年不断的工艺数据收集验证而总结出来的，所以工艺库文件是晶圆厂的技术精华和服务客户关键核心。通常晶圆厂为客户提供基础工艺库文件为 PDK(Process Design Kit),而 PDK 一般会包含“Pcell(Parameterized Cell,参数化单元)，Layout Techfiles,Spice Models,及 PV Rule(物理验证规则)文件（DR/DRC/LVS,Parasitic Extraction）”等各种文件，PDK 是晶圆厂用本生的语言所定义的能反应 Foundry 各种工艺的文档资料；正是由于 PDK 及相关设计文件的重要性，所以 Design House 如何能及时向 Foundry 申请并得到正确的设计文件对设计公司开展新的芯片项目设计就十分关键了。1.2 工艺库资源以及技术支持DRCLVSPEX(RC Extraction)Pcell LibrarySPICE ModelLayout TechFilePDKModel SiliconDesign Rule/PcmEDAPDKDesignProcess对于晶圆厂，因为 PDK 及相关设计文件代表 Foundry 的技术核心所在，目前各不同 Foundry 在先进技术节点的技术竞争又十分激烈，所以晶圆厂对本身的设计文件的管控都有十分严格的规定和完善复杂的审批流程，这也导致中小型的设计公司往往需要经过较为繁琐的申请手续才能够得到晶圆厂提供的完整设计文件。6中国芯片设计云技术白皮书中小型设计公司在申请晶圆厂提供的设计文件和技术支持过程中，也经常会遇到如下的问题及痛点(有些问题甚至会直接导致芯片设计项目的整体延迟甚至产品失败):设计文件和技术支持，而设计公司在晶圆厂能最终注册成功，通常需要经过晶圆厂的法务部，市场部，销售部等各相关部门的复杂详细的审批流程，这也大大延长了后续设计文件申请的流程时间及不确定性，对芯片产品正常评估和设计进度往往会有很大的影响；在 PDK 中，而其它设计文件需要客户再额外单独提申请;但有些中小型设计公司由于对某些新计划流片的晶圆厂文件分类和命名方式不熟悉，往往只申请到部分甚至是错误的设计文件，这可能就会造成后续芯片项目采用了不完全甚至错误的设计文件，而最终导致芯片产品的验证失败；果某一芯片设计公司没有及时收到晶圆厂设计文件进版的信息，还是采用之前申请到的旧版设计文件进行新产品设计，这样就可能会导致新产品在最终验证时不能达标甚至失效；本公司负责代工厂联络的同事，再通过该联络人员联系晶圆厂的 Contact Window,然后才能将问题提交到晶圆厂负责设计文件技术支持的部门，这个流程往往耗费很多时间和沟通的环节，对整个芯片产品的设计进度会造成影响。如果中小型芯片设计公司是第一次计划在 Foundry 流片并需要申请相关设计文件进行评估，就得首先向晶圆厂注册并申请成为晶圆厂认为合格 Qualified 的客户，然后才能开始申请不同 Foundry 晶圆厂对自己设计文件的分类及命名管控流程都不同，比如有的晶圆厂会把所有同一技术节点的设计相关文件都包在 PDK package 中，但有些晶圆厂只把部分文件包晶圆厂为了能实时纠正所发现的工艺偏差，通常会定期或不定期地将设计文件进行进版更新，而这个文件进版更新的信息往往不能及时传达到所有相关设计公司 Design House。如芯片设计公司的设计技术人员在使用设计文件 setup PDK 时，往往会遇到各种难题或疑问需要晶圆厂提供技术支持，而这时候可能因为一个小的技术问题就需要设计技术人员先找到ABCD7中国芯片设计云技术白皮书芯片设计云平台能利用平台优势为客户提供如下重要的服务：12345保证按相对应代工厂的申请流程及使用授权书要求，在短时间内协助客户能在设计云平台上评估所需要的代工厂设计文件把不同晶圆厂的设计文件清楚的分类并标记，形成 PDK 库，从而协助芯片设计人员能通过平台快速找到正确并完整的设计文件实时同步更新晶圆厂最新版本的设计文件，并在平台统一发布更新通知提供自助的 PDK 安装/配置服务，并能无缝将新的PDK 加入到芯片设计项目环境中在客户和晶圆厂之间建立技术支持的桥梁，使得用户能在线获得代工厂快速和高效的技术支持设计公司通过芯片设计云平台提供的流畅的文件申请评估流程及充分的技术支持服务，能够充分避免上面列举出的在使用晶圆厂设计文件和技术支持经常遇到的问题和痛点。7中国芯片设计云技术白皮书8中国芯片设计云技术白皮书EDA，即电子设计自动化（Electronics Design Automation）的缩写。一般来说，EDA 设计工具的形态是一套计算机软件。EDA 产业是集成电路设计产业的最上游，也是整个电子信息产业的基石之一。集成电路的设计离不开 EDA 工具，如果说芯片是子弹，是粮食的话，那么芯片 EDA 工具则是制造子弹，加工粮食的工具，其重要性可见一斑。EDA 工具的产业规模并不大，2018 年全球 EDA 市场规模仅有 97.15 亿美元而已，相对于几千亿美金的集成电路产业来说占比不到 5%。但在目前，EDA 产业是一个非常明显的寡头垄断结构。最大的三家 EDA 供应商Synopsys，Cadence 和 Mentor（已被西门子收购）的市场占有率达到了 60%以上。而在集成电路设计领域，三家大厂的市场占有率就更高了。前 3 家 EDA 公司（Synopsys、Cadence 及 Mentor）垄断了国内芯片设计 95%以上的市场，他们能给客户提供完整的前后端技术解决方案。所以，EDA 对集成电路产业具有“卡脖子”的战略地位，如果这三家大厂对某个集成电路供应商关闭工具供应的话，那同直接下手“掐死”这个供应商是没什么两样的。这两年的中兴、华为事件，我们都看到三大 EDA 公司一旦对国产芯片公司断供带来的长远影响。垄断市场、技术差距和专利壁垒等，带来了三家大厂 EDA 工具的普遍高价格，对于芯片设计企业来说，购买 EDA 工具和获得 EDA 供应商的支持需要付出高昂的代价。而在当下，国内 EDA 公司还处于艰难的生存阶段，市占率不到 5%，客户使用意愿相对偏低。国产 EDA 产业同国际先进水平相比，还是有着巨大的差距，主要体现在以下几个方面：1.3 EDA 资源以及技术支持123国外大厂有相对完整的产品线，可以支撑集成电路设计的全流程国外大厂积累了一批经过反复优化和验证的 IP 库，并同他们的工具产品紧密结合起来，极大的提升了他们产品的可用性国内电子设计工程师的 EDA 应用培训及相关教材和参考书籍主要是以国外大厂的工具为基础的，有着多年来积累的人才和生态优势9中国芯片设计云技术白皮书当前国家大力发展芯片产业也给国内 EDA 公司带来了新的机遇，我们看到机会点主要来自于以下几个方面：中小型设计公司在申请 EDA 大厂提供技术支持过程中，经常会遇到如下的问题及痛点:国内芯片设计公司对于国产 EDA 的接受度更高，尤其是在中兴、华为事件之后，国产芯片供应商都看到了打造自主可控供应链的重要性，在 EDA 这一卡脖子的环节，积极试用和购买国产 EDA 工具，加速产品的迭代和升级，将极大地促进本土 EDA 工具和生态的发展国家层面认识到 EDA 工具的重要性，在资金和人才政策上予以了倾斜，以及投资机构对这一集成电路细分领域的关注和资金流入云端软件和服务的趋势对于国产 EDA 生态的促进，一是软件按照服务的时间长短和调用的 License 数量收费，对于客户可以节省 EDA 的购买费用，国产 EDA 供应商针对新市场需求的销售策略更加灵活弹性；二是提供 EDA 云服务也能有效的防止软件盗版的发生，推进了软件的正版化010203123EDA 公司通常会定期或不定期地对工具版本进行更新，修正一些历史版本中的代码错误（Bug)，或者增加一些对客户有用的新功能（New Feature)，而这个版本更新的信息往往不能及时传达到所有相关芯片设计公司中小芯片设计公司往往不具备足够的经验将市场上的点工具配置成无缝衔接的自动化设计流程，从而造成使用不便，影响芯片设计人员的协作效率芯片设计公司的设计人员在使用 EDA 工具时，往往会遇到各种难题或疑问需要 EDA 供应商提供技术支持，而这时候可能因为一个小的技术问题就需要设计技术人员先找到本公司负责 EDA 供应商联络的同事，再通过该联络人员联系 EDA 公司的技术支持部门，这个流程往往耗费很多时间和沟通的环节，对整个芯片产品的设计进度会造成影响9中国芯片设计云技术白皮书10中国芯片设计云技术白皮书芯片设计云平台能利用平台优势为客户提供如下重要的服务：保证按相对应 EDA 供应商的申请流程及使用授权书要求，在短时间内协助客户能在芯片设计云平台直接调用所需要的 EDA 工具和 license提供自助的 EDA 工具安装/配置服务，并能无缝将新的 EDA 工具加入到芯片设计项目环境中把不同 EDA 供应商的 EDA 工具分类并标记，形成 EDA 工具库，从而协助芯片设计人员能通过平台快速找到正确并完整的 EDA 工具将不同 EDA 供应商提供的 EDA 工具组合成方便易用的设计流程供用户使用，降低学习和配置门槛，提升易用性实时同步更新最新版本的 EDA 工具安装包文件并在平台统一发布更新通知在客户和 EDA 供应商之间建立技术支持的桥梁，使得用户能在线获得 EDA 供应商快速和高效的技术支持设计公司通过芯片设计云平台提供的流畅的 EDA 工具设计流程及充分的技术支持服务，将能够充分避免上面列举出的在 EDA 工具技术支持经常遇到的问题和痛点。【参考资料】李敬，漫谈 EDA 产业投资 为什么 EDA 软件对芯片设计如此重要？11中国芯片设计云技术白皮书1.4 IT 与 CAD 技术支持(1)CAD 技术支持在集成电路设计工作中，CAD 服务是连接芯片设计工作和 IT 基础架构重要环节。CAD 管理工作的目标是为了通过在合理的 IT 基础架构上，优化 CAD 体系中的六大板块，以提供芯片设计工作得以高效顺利进行的管理体系。CAD 管理工作不仅要关注本身的六个模块，还需要深入了解芯片设计本身的要求，以及现有 IT 基础架构的具体情况，包括架构、容量、运行状况等。CAD 管理与 IT 基础架构服务以及设计团队的关系如下图所示：芯片设计公司的设计环境由 IT 基础架构以及基于 IT 基础架构的 CAD 技术构建而成，是支撑芯片设计工作顺利进行的基础技术平台。CAD 管理的范围包括以下六个模块：计算平台管理许可证管理设计数据管理设计环境管理工具管理设计流程管理硬件设计芯片设计CAD 服务设计流程管理流程分析/流程重建 新流程定制/流程出错分析/流程优化/日常维护/使用培训设计数据管理分析/重建/迁移/优化版本管理/管理文档维护工具管理使用培训/出错分析/使用优化许可证管理分析/采购/部署/使用监控/使用优化设计环境管理分析/重建/优化/使用培训计算平台管理配置分析/重建/使用培 训/资源监控/资源优化IT 服务IT Infrastructure Deployment/Maintenance/Monitoring H/W:Firewall/Switch/Storage/Server.S/W:SVN/Git/VNC/VDI/Scheduler/.Security：Accessibility/DLP/ACL/Rights/Data Exchange/.IT服务设计需求11中国芯片设计云技术白皮书12中国芯片设计云技术白皮书传统芯片设计公司中，CAD 管理工作的目标在于：在国外大的芯片设计公司中，CAD 管理工作典型分工方式如下图所示：13中国芯片设计云技术白皮书(2)IT 基础架构与技术支持半导体行业的 IT 基础架构，相对于大 IT 行业来说，还是一个相对封闭和技术相对保守的细分子行业。大 IT 行业的发展规律对于细分子行业的 IT 技术发展，是有着引领性的作用的。随着云计算技术的快速发展，以及半导体行业也从封闭转向半开放，国外一些大的半导体公司开始率先尝试利用混合云方式来优化成本和提高 IT 敏捷运维能力。半导体行业的 IT 基础架构，目前仍然以私有化部署数据中心的方式为主，典型技术范围包括：网络技术安全技术虚拟化技术高性能计算技术芯片设计企业上云的主要考量包括下面这些内容：13中国芯片设计云技术白皮书14中国芯片设计云技术白皮书混合云模式中多集群弹性调度的逻辑：云计算带来的 IT 敏捷运维、快速交付和高可用性:15中国芯片设计云技术白皮书(3)IT 与 CAD 管理发展路径从目前国内的 IT 及 CAD 管理水平来看，还处于比较初级的阶段，距离形成先进的 IT 与 CAD 管理体系还有很漫长的一段发展路程。大多数的芯片设计企业在芯片开发和迭代过程中，都是磕磕绊绊地一点点补充 IT 与 CAD 方面的管理漏洞，很多时候 IT 与 CAD 的管理水平不足，成为了制约芯片研发顺利进行的阻碍。相较于 IT 基础架构管理水平的差距来说，CAD 管理水平的差距更为明显。我们曾经在第一版的芯片设计云计算白皮书中，阐述了集成电路 IT/CAD 设计环境发展路径（如下图）。一个优秀的 IT 与 CAD 开发平台，是需要有充分的芯片开发与迭代需求来驱动的，国外先进芯片设计公司达到下图中阐述的 5.0 阶段的整体标准化研发环境的管理水平，基本花了 30 年的时间，是伴随着公司内部的大量芯片开发和迭代需求逐渐形成的一套企业内部方法论和管理体系。IT 与 CAD 开发平台的规划与建设，往往是滞后于芯片开发和迭代需求的。目前国内的半导体行业发展还处在早期阶段，对于大多数芯片公司来说，大量的芯片开发和迭代带来的针对 IT 与 CAD 技术和管理需求还没到来，国内半导体行业 IT 与 CAD 的技术资源缺乏和知识积累不足，大多数的芯片企业的 IT 与 CAD 管理水平尚处于 2.0 以下的阶段。16中国芯片设计云技术白皮书第 2 节 芯片设计云生态规划国现在的半导体行业得天独厚，国内的半导体发展正处于一个“百舸争流千帆竞”的历史发展特定时期，充满机遇与挑战。当前芯片行业的特点，正由封闭模式转向半开放模式，市场投入以及政策支持，正加速中国当前出现越来越多的创业芯片公司，这些初创芯片公司都关注的是特定领域的芯片研发。在这样的大环境下，集大成的生态型设计云平台呼之欲出，以云平台的方式提供一个相对平等的环境，支持协作和共享，可以更灵活地帮助大量芯片公司共同发展。根据对半导体行业的深入研究和调查，摩尔精英 IT/CAD 事业部对即将到来的国内半导体行业战略发展面临的云计算平台作出了战略规划，“拥抱云计算，打造适合中国国情的芯片设计云生态模型”。对比于国外半导体发展轨迹来看，国外的半导体行业经过 30 多年发展，成就了一个个大公司，国外大公司的云计算之路的驱动力更多在于混合算力的需要，前面的案例中都显示了这一点。而国内的云计算之路的驱动力则更偏重于资源共享的需要。中国国内的芯片设计企业众多，规模小、阶段早，以云计算技术为基础，将 IP 资 源和技术支持、PDK 资源和技术支持、EDA 资源和技术支持、IT 基础架构资源和技术支持、CAD 技术支持资源整合、标准化，打造生态型的设计云平台，极大地实现资源共享、技术共享、平台共享，加速中国半导体事业发展。中16中国芯片设计云技术白皮书17中国芯片设计云技术白皮书设计生态云模型2.1 统一云平台，集成五要素2.2 各自上云，永不落地以云计算为 IT 基础底层，整合行业核心资源，打造统一的芯片设计云平台，集成包括：IT 基础架构层与技术服务、CAD 管理与技术服务、EDA 资源池与技术服务、IP 资源池与技术服务、PDK 资源池与技术服务等五大技术支持平台的整合型设计生态云平台。设计、EDA、IP、PDK 在云计算平台上可以各自成云，彼此安全隔离，数据共享可追溯，上传下载加密，形成安全高效的生态设计环境。核心资源包括 IP、PDK 等，可以在云平台上，拥有各自供应商的私有云空间，数据对设计公司的开放与否，一方面依赖于传统合作协议与商务条约，另一方面依赖于云平台技术安全管控手段。不同角色的用户，例如 IP 供应商、晶圆厂、EDA 公司，对各自的数据拥有完全的管理权限。重要数据在不同隔离区间进行传递，通过数据加密或指纹追踪技术，进行有效的安全监管，对核心数据资源的管控做到各自成云，永不落地。17中国芯片设计云技术白皮书18中国芯片设计云技术白皮书2.3 云计算三层架构基于云计算的 IT 架构包括 IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层，分别管理物理层资源、物理资源敏捷运维、应用层资源以及应用层资源自助管理。在设计生态云平台上，安全高效地整合了芯片设计开发所需的全部技术支撑，可以做到对众多芯片设计企业的平台化支持，帮助他们可以短时间内拥有更快更标准统一化的研发平台，从而帮助他们更为容易地加快芯片开发与迭代速度，为产品上市赢取时间。通过设计生态云统一化的平台，更多的 IP、PDK 和 EDA 资源可以快速汇集、并提供统一的技术支持窗口，这也能对国内 EDA 工具及 IP 的发展起到非常好的促进作用。以包括网络设备、服务器、存储设备等物理设备为主要内容的计算资源层，通过虚拟化或云技术构成统筹管理的底层平台针对物理底层资源进行统一调度、协调的高效运维管理平台。通过 CMP（云管模块）进行跨平台的多云管理运维针对包括 IP、PDK、EDA、芯片项目数据等为主要内容的应用数据层，通过 DMP（设计资源管理模块）进行统一化和标准化调度和管理。IaaS 层：PaaS 层：SaaS 层：19中国芯片设计云技术白皮书第三章设计生态云技术架构详解在前一章节中阐述的 5 个技术角色以及芯片设计公司，将在设计生态云上构成一个多租户的生态系统。相较于上一版白皮书的探讨，这次探讨的设计生态云从技术上呈现的主要特征为：设计云平台的运营方需要提供基于公有云或私有云的技术平台基础架构（包括算力、存储、网络、安全等基础环境），以及提供芯片设计环境管理平台和数据安全监控平台。这个运营方可以是公有云公司、政府云计算中心、行业私有云平台等。运营方通过专业的 IT 基础架构构建和运维能力以及对设计云管理平台各个功能模块的专业理解，不仅能为设计生态云提供基础的平台保障，还能为生态云中其他角色提供高效和便利云自助服务。IP 供应商可以在这个平台上提供共享的、可安全管控的、可追溯使用的 IP 库，这些 IP 库可通过传统的或是更加创新的商业模式，为设计生态云提供最为重要的 IP 资源，帮助大量芯片设计公司可以获得更为丰富的、更为便宜的 IP 资源以及相应的快捷高效的技术支持。晶圆厂可以在这个平台上提供包括成熟工艺的 PDK 库以及先进工艺的 PDK 库，这些 PDK 库在平台上可以安全高效地共享，可以追溯使用。同样地，晶圆厂为设计生态云提供关键的 PDK 资源，可以帮助大量的芯片设计公司获得快速的、丰富的工艺库资源以及高效的技术支持。一个多租户的云计算平台，需要以下六类角色的参与：第 1 节 系统拓扑设计多租户云计算平台运营方IP 供应商晶圆厂角色 1角色 2角色 319中国芯片设计云技术白皮书20中国芯片设计云技术白皮书下图是一个完整包括这六类角色的系统拓扑图。EDA 公司在设计生态云平台上，可以提供最新的 EDA 工具以及相应的技术支持服务，也可以提供 SaaS 化的使用及计价模式，更为灵活地、快捷地帮助大量芯片设计公司进行芯片研发工作。专业的 CAD 技术服务，一方面可以提供整个云平台构建自助式的芯片设计环境 SaaS 服务，使得芯片设计公司可以自助完成所需要的设计环境的快速、标准地搭建，另一方面在芯片设计过程中，可以获得及时的 CAD 技术支持服务，解决芯片开发过程中的各类问题。在以上五类技术资源的支撑下，大量的芯片设计公司会进入到这个平台，在这个统一化的生态平台上获得最充足的技术支持资源，加快芯片设计开发和迭代的周期，使得整个芯片开发过程更加顺畅和高效。EDA 公司CAD 技术服务公司芯片设计公司角色 4角色5角色 620中国芯片设计云技术白皮书21中国芯片设计云技术白皮书第 2 节 云计算基础架构层第 3 节 设计云管理平台 云计算是在传统物理数据中心的基础上，通过虚拟化技术实现物理资源的多租户共享，从而提高资源的利用率。云计算基础设备服务即包括了计算，存储，网络三部分的服务。用户可以通过管理平台快速自助的获得所需要的计算能力。基础设施服务（IaaS）是芯片设计云的基础，解决了各设计公司的计算资源峰值缺口问题。从本地进入到云端，随着环境的变化，对使用者，维护者以及云供应商都提出来全新的要求与课题。从混合云上讲，大部分大型设计公司，都有原有的自建机房，这部分计算资源在一定时期内还承担着主要的计算任务，云上资源在开始两三年还是以算力补充为主。如何管理好云上资源，做好与本地计算资源的协同，如何结合云供应商的产品能力以及企业自身的要求，对 IT 管理人员提出了新的要求。同时值得注意的是平台服务部分，从短期来看，对芯片设计云没有直接的使用价值，但是从长期看，利用平台服务（PaaS）可以快速实现基于数据的先进应用，如基于历史数据的设计优化建议，更完整的安全闭环管理等。对于设计公司使用的设计环境可以理解为各种设计资源的有效结合，例如：硬件资源（服务器，存储，网络），软件资源（EDA 工具，版本管理工具），其他资源（IP，PDK）等。随着设计工艺的发展，设计环境变得更加复杂。如何快速搭建和高效管理设计环境成为了现在 CAD 服务最挑战的课题。安全与身份管理物理数据中心混合云管理数据服务计算服务存储服务网络服务分析服务智能服务开发者服务应用平台 中间件服务平台服务云平台基础架构基础设施服务21中国芯片设计云技术白皮书22中国芯片设计云技术白皮书3.1 资源规划与实现PaaS 层设计云管理平台的云资源管理（CMP）模块将会对接下面的 IaaS 层的各种资源，通过云管理接口来管理 IaaS 层的硬件资源。CMP 提供了对 IaaS 层各种资源的自助运维管理、资源监控和报警、日志管理以及利用 AI 技术提供智能化运维。通过 CMP 可以对平台上所有用户设计环境的基础架构进行标准化，降低环境管理的复杂度；并将运维中的重复工作通过脚本实现自助服务，把管理员从大量的重复劳动中解放出来；通过智能化运维能准确预测设计环境可能会碰到的问题，并在问题发生前采取相应的措施减少设计环境中断情况的发生。同时，CMP 还针对芯片设计行业的特点，提供计算集群管理功能、设计作业调度功能以及弹性算力管理功能等。Cyclecloud 是 Azure 云提供的强大的创建、管理、操作和优化 HPC 和大型计算群集的服务，此服务可以和作业调度系统结合在 Azure 上实现弹性算力的功能。Azure CycleCloud 旨在使企业 IT 组织能够向其最终用户提供安全灵活的云 HPC 计算环境。通过群集的动态扩展，企业可以以正确的时间和价格获得所需的资源。Azure CycleCloud 的自动化配置使 IT 部门能够专注于向业务用户提供服务。Azure CycleCloud 是很方便在企业级用于协调和管理 Azure 上的高性能计算（HPC）环境的工具。借助 CycleCloud，用户可以为 HPC 系统预配基础结构，部署熟悉的 HPC 调度程序，并自动扩展基础结构以在任何规模下高效地运行作业。通过 CycleCloud，用户可以创建不同类型的文件系统，并将它们装载到计算群集节点，以支持 HPC 工作负载。在 芯 片 设 计 领 域 常 用 调 度 工 具 LSF 与CycleCloud 之 间 有 着 工 程 级 的 合 作，CycleCloud 可以协助 LSF 更高效的调度 Azure云 上 资 源。虽 然 今 天 利 用 LSF 的 Resource Connector，可以实现与不同公有云供应商的对接，然而使用CycleCloud依然有着许多的优势，首先是 LSF 与 CycleCloud 之间认真定义必要功能的接口，所以云上的特性都由 Cyclecloud 来管理与控制。今天的公有云每天都在发生着变化，CycleCloud 做为微软原厂工具可以在第一时间支持这些新功能。其次在日常运维过程中，如果计算资源的调度出现了问题，运维人员只需要找到 CycleCloud 的原厂支持，来进行问题的定位与判断，而且所有 CycleCloud 支持都是相关领域的专家。同时微软也有专有的与 LSF工程团队的沟通机制。相较直接对接计算资源的方案，当问题发生时，云提供商往往第一时间反馈给的是云上虚拟机的部门，很多支持工程师对于 EDA 或是高性能计算的模式与特点，以及工具都是一无所知的。计算任务上云的最大好处是可以利用云资源进行动态调度，运维与研发团队可以根据项目的需要选择最省钱的方案或是用时最短的方案。同时由于云上资源以使用量计费，当面对庞大云计算资源管理时，对不再工作的计算资源需要即时停止是很重要的，对于管理运维人员也是很大的挑战。Cyclecloud 正好帮助运维团队填补了这部分的能力，可以助力动态调度快速落地。设计云管理平台（DCMP，Design Cloud Management Platform)就是针对芯片设计环境而设计的资源管理平台，按照资源的类型用不同的模块进行管理，实现