Das Versprechen von Skalierbarkeit und Effizienz beschleunigt die Migration der Electronic Design Automation (EDA) in die Cloud. Unbegrenzte On-Demand-Rechenressourcen verändern das Chip-Design-Paradigma grundlegend, da Tools und Workloads nicht mehr durch lokalisierte Hardware eingeschränkt werden.
Das ist jedoch leichter gesagt als getan. Optimierung bestehender Tools und Infrastruktur, Schaffung einer neuen Generation von EDA Anwendungen, die nativ auf dem ausgeführt werden Cloudund die Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in den gesamten Entwicklungs-Stack sind sowohl für EDA-Anbieter als auch für Chip-Unternehmen keine triviale Aufgabe. Chiphersteller haben Abläufe und maßgeschneiderte Werkzeuge für ihre spezifischen Anforderungen entwickelt. Wie viel dieser Anpassungen in die Cloud übertragen werden, kann darüber entscheiden, welche Tools und Workloads vor Ort verbleiben.
Diese Überlegungen erfordern eine gründliche Bewertung der Fähigkeiten, Anforderungen und Siliziumdesignstrategien. Doch da Chipdesigns immer heterogener und komplexer werden und die Partitionierung arbeitslastspezifischer wird, wächst die Erkenntnis, dass zumindest einige Aspekte des Designs Cloud-Ressourcen erfordern, um sowohl die Zeit bis zum Ergebnis zu verkürzen als auch in hohem Maße innovativ und agil zu bleiben Wettbewerbsmarkt.
EDA in der Cloud verwalten
Die meisten großen Chiphersteller haben ein Hybridmodell eingeführt und ausgewählte EDA-Tools und Workloads in Clouds verlagert, die von internen IT-Teams verwaltet werden. Viele Silizium-Startups haben unterdessen nie in teure On-Premise-Tools investiert und sich stattdessen für eine durchgängige cloudbasierte EDA entschieden. Für diese Unternehmen findet jede Phase des Chip-Designprozesses – Design, Verifizierung, Debugging und Test – vollständig in einer vom Anbieter verwalteten Cloud statt.
„Es gibt viele, viele Kunden, die in der Cloud geboren werden“, sagte Vikram Bhatia, Leiter Cloud-Produktmanagement und GTM-Strategie bei Synopsys. „Sie verfügen nicht über vor Ort eingerichtete Hardware-Ressourcen, um irgendeine Art von EDA durchzuführen. Sie machen einfach alles in der Cloud. Und dann gibt es Kunden, die über sehr große Rechenzentren vor Ort verfügen, von denen einige größer sind als die Rechenzentren von Cloud-Anbietern. Sie nutzen ebenfalls die Cloud, aber die Anforderungen sind etwas anders.“
Diese großen Kunden haben möglicherweise bestimmte Arbeitslasten oder Projekte, die von Cloud-Instanzen profitieren können, die von EDA-Anbietern verwaltet werden. „Sie können innerhalb weniger Wochen und mit ein paar Stunden Einrichtungszeit schnell einsatzbereit sein und einfach das tun, was sie tun müssen“, sagte Bhatia. „Sie können schnell einige Workloads ausführen.“
Dennoch bleibt der Anteil großer Chiphersteller, die einen erheblichen Teil ihrer Designs in der Cloud entwickeln, relativ gering. Große Siliziumanbieter stellen umfangreiche Budgets zur Optimierung ihrer eigenen Cloud-EDA-Operationen bereit. Im Gegensatz dazu bevorzugen kleinere Silizium-Startups und sogar mittelständische Unternehmen möglicherweise vom Anbieter verwaltete, schlüsselfertige Cloud-Instanzen, die Tools und Infrastruktur dynamisch optimieren, um bestimmte Arbeitslasten zu bewältigen.
„Viele Unternehmen fangen neu an und verfügen daher nicht über die veraltete Infrastruktur von Rechenzentren“, sagte Mahesh Turaga, Vizepräsident für Geschäftsentwicklung für Cloud bei Kadenz. „Mittelständische Unternehmen verfügen zwar über eine gewisse Rechenzentrumskapazität, können diese aber nicht schnell genug skalieren. Das sind also ideale Situationen, in denen sie wirklich sagen können: „Können Sie uns diese schlüsselfertige Umgebung zur Verfügung stellen, um dies in der Cloud zu tun?“ Größere Unternehmen haben bereits große Investitionen in Rechenzentren getätigt, aber dann integrieren sie die Cloud in ihre eigenen Umgebungen, um den Spitzenauslastungsbedarf zu bewältigen, und tun dies in der Regel in einer vom Kunden verwalteten Cloud.“
Jedes Unternehmen mit großer Größe hat jahrelang in seine eigenen Rechenzentren investiert, sodass größere Kunden nicht unbedingt nach Software suchen, die vom EDA-Anbieter verwaltet wird. „Wenn Sie es sich wie ein eher traditionelles SaaS vorstellen, bei dem Sie sich nur anmelden und über Ihren Browser auf die Funktionalität zugreifen können, ist das für größere Unternehmen, die mehrere Projekte mit Hunderten von Ingenieuren und globaler Präsenz durchführen, nicht attraktiv. “, beobachtete Craig Johnson, Vizepräsident für Cloud-Lösungen bei Siemens EDA. „Diese Kunden gehen von alleine in die Cloud.“
Managed-Cloud-Angebote sind eine gute Wahl für kleinere Unternehmen, denen große Designteams und Infrastruktur vor Ort fehlen. „Wenn Sie ein Startup auf der Siliziumseite sind, haben Sie Ihre Architekten und einige Ihrer Verifizierungsexperten engagiert, aber Ihre Back-End-Mitarbeiter sind noch nicht immer vor Ort“, sagte Johnson. „Einige Unternehmen lagern das Backend an einen ASIC-Anbieter oder jemanden aus, der das Layout für sie übernimmt, aber die Projektanforderungen ändern sich im Laufe von ein oder zwei Jahren. Dann können flexible Komplettpakete durchaus Sinn machen.“
Optimiert im Vergleich zu Cloud-nativen EDA-Tools
EDA-Anbieter optimieren kontinuierlich ihre Tools in der Cloud, um durchgängige Chip-Design-Workflows zu optimieren. Gleichzeitig arbeiten sie eng mit Kunden zusammen, um neue cloudnative EDA-Tools zu entwickeln. Anstelle eines herkömmlichen Lift-and-Shift- (oder Port-and-Optimize)-Verfahrens bieten diese Tools neue flexible Lizenzierungsmodelle und verfügen über eine spezielle Benutzeroberfläche (UI), um cloudnative Arbeitslasten, Bibliotheken und Dateistrukturen zu berücksichtigen.
Ein Beispiel dafür ist DSim Cloud, das Metrics Design Automation als Kubernetes-basiertes SaaS anbietet. „Sie melden sich an und beginnen mit der Nutzung“, sagte Joe Costello, Vorstandsvorsitzender von Metrics. „Ich muss mir überhaupt keine Gedanken über die Verwaltung meiner Maschinen und Daten machen – darüber, wo sie sich befinden und wie sie gehandhabt oder gespeichert werden. Es spielt keine Rolle, ob ich tausend Computer für eine Sekunde oder einen Computer für tausend Sekunden verwende. Wir berechnen pro Minute, nicht nach einer Lizenz. Das ist es, was unseren Ansatz grundlegend von dem unterscheidet, was die Leute bisher bei EDA gemacht haben.“
Außerdem wurde die Benutzeroberfläche von DSim Cloud von Grund auf neu entwickelt und nicht von älteren lokalen Tools übernommen. Dieser Cloud-native Ansatz eliminiert frustrierende Benutzererfahrungen, die manche mit der Ausführung von Informix-4GL oder FoxPro auf modernen Windows-Versionen vergleichen.
„Wenn ich meine Ergebnisse sehen möchte, muss ich keine riesige Wellenformdatei auf meinen Computer herunterladen, sondern viel Zeit und Energie aufwenden, um sie zu analysieren und einige Änderungen vorzunehmen“, bemerkte Costello. „Ich kann die gesamte Analyse und Fehlerbehebung in der Cloud im IDE-Stil durchführen, was einfacher, sauberer und einfacher ist. Schließlich ist eine Hardwarebeschreibungssprache Software. Eine solche Umgebung macht also viel mehr Sinn.“
Abb. 1: Anzeige der DSim Cloud-Schnittstelle, die Echtzeit-Wellenformsimulationsergebnisse für einen über die Cloud übermittelten Auftrag zeigt. Quelle: Metriken
Die Entwicklung cloudnativer EDA-Tools bleibt jedoch aufgrund traditioneller Lizenzmodelle und der damit verbundenen weitreichenden Infrastrukturänderungen eine Herausforderung für die Branche. „Sie müssen Ihre zentrale Cloud-Infrastruktur neu schreiben. Es muss Kubernetes-basiert sein“, fügte Costello hinzu. „Sie müssen Ihre Benutzeroberfläche neu schreiben, um sie cloudorientiert zu machen. Das ist harte Arbeit, aber keine Raketenwissenschaft.“
Tatsächlich wurden die meisten EDA-Anwendungen traditionell in niedrigeren Sprachen wie C oder C++ geschrieben und für die Leistung vor Ort optimiert. „Die Algorithmen selbst sind rechenintensiv und steuern sehr genau, welche Prozesse parallel ablaufen, was nacheinander abläuft und wie viel Speicher Sie zuweisen“, sagte Johnson von Siemens. „All das wird auf Anwendungsebene sehr, sehr kontrolliert, und wenn Sie in der Cloud ganz von vorne anfangen, müssen Sie alle Ihre Algorithmen und Software überarbeiten und im Wesentlichen die Größe Ihres Engineering-Teams verdoppeln.“
Die meisten Cloud-nativen Anwendungen werden wahrscheinlich in Bereichen entstehen, in denen sie nicht einfach nur Funktionen wiederholen. Das Siemens EDA-Portfolio umfasst beispielsweise eine Reihe cloudnativer Anwendungen, darunter PartQuest, das PCB-Entwicklungsteams mit dem Ökosystem elektronischer Komponenten verbindet, und Connect for PADS Professional zur Optimierung der Zusammenarbeit.
Abb. 2: Die PartQuest Explore-Schnittstelle von Siemens zeigt den Zugriff auf umfassende Simulationsmodellbibliotheken aus der Industrie. Quelle: Siemens EDA
„Es gibt Orte, an denen wir derzeit auf der Systemseite mit PCB Cloud-nativ einsetzen, da diese Design-Ökosysteme kollaborativ sind“, sagte Johnson. „Für Cloud-native Anwendungen liegen noch viele Jahre Arbeit vor uns, und letztendlich werden unsere Kunden das Tempo der Einführung bestimmen. Gleichzeitig optimieren wir unsere Tools in der Cloud hinsichtlich Parallelität, Standardtoleranz und Speicherbedarf.“
Alle großen EDA-Anbieter haben Schritte unternommen, um cloudnative EDA-Tools zu entwickeln. „Tools, die diese neue Generation von EDA vorantreiben werden, sind diejenigen, die eine Zusammenarbeit in der Cloud zwischen Designteams, Foundry-Partnern und Chipdesignern erfordern, wobei die einzige Quelle der Wahrheit der Daten in der Cloud liegt und von überall und von überall aus zugänglich ist.“ Gerät“, sagte Turaga von Cadence. „PCB-Designtools der Allegro- und OrCAD-Familien sind perfekte Beispiele. Viele unserer Tools sind auch für die Cloud konzipiert und verfügen über Hybridfunktionen, sodass Kunden per Knopfdruck auf Cloud-basiertes Computing zugreifen können. Xcelium Cloud, ADE Cloud, Clarity Cloud und OrCAD X sind perfekte Beispiele für solche Architekturen, die es Benutzern ermöglichen, die Leistungsfähigkeit der Cloud nahtlos zu nutzen.“
Abb. 3: Die Virtuoso EDA Suite von Cadence, die verschiedene S-Parameter-Antworten und PAE-Diagramme (Power Added Efficiency) anzeigt, kann vor Ort oder in der Cloud ausgeführt werden. Quelle: Cadence
Die Rolle von AI EDA in der Cloud
Viele KI-Anwendungen gelten als Cloud-nativ und schaffen eine optimale Umgebung für Synopsys.ai und seinen generativen KI-Co-Pilot. „Halbleiterkunden, die Chips entwickeln, nutzen generative KI-Modelle, die als Service in der Cloud gehostet werden“, sagte Bhatia. „Offensichtlich nutzen die Tools, die entwickelt werden, dies auch nativ in der Cloud. Es gibt nur sehr wenige Kunden, die darüber nachdenken oder überhaupt damit begonnen haben, ihre eigenen Modelle von Grund auf zu bauen. Das Rad neu zu erfinden macht keinen Sinn, weil es sehr, sehr teuer ist, eigene Modelle zu bauen und zu trainieren.“
Synopsys ChipSpot, das Halbleiterunternehmen dabei hilft, günstigere Spot-Instanzen ohne Unterbrechung oder willkürliche Beendigung zu nutzen, ist ein weiteres Beispiel für eine KI-basierte EDA-Lösung, die nur in der Cloud existiert. Im Wesentlichen erstellt ChipSpot bedarfsgesteuerte virtuelle Maschinen (VMs), die für bestimmte EDA-Tools und sehr hohe Arbeitsspeicherauslastungen optimiert sind. Angetrieben durch prädiktive Beendigungssignale migriert ChipSpot automatisch Live-EDA-Workloads zu und von seinem VM-Array.
„Sie nutzen jetzt Cloud-native Funktionen, die der Infrastruktur innewohnen, und wenden sie als Anwendungsfall auf das Chip-Design-Modell an“, sagte Bhatia. „ChipSpot ist vollständig Cloud-nativ und es gibt eine ganze Reihe von Anwendungsfällen – horizontale Anwendungsfälle nenne ich sie gerne – Infrastruktur oder horizontale Lösungen, die Sie nutzen können und die für den Chip-Design-Anwendungsfall cloud-nativ sind.“
Die Nutzung von KI und ML zur effizienteren und kostengünstigeren Skalierung von EDA-Cloud-Workloads ist ein weiterer Schwerpunkt vieler Halbleiterunternehmen. „Der Benutzer weiß möglicherweise nicht, wie viele Threads, parallele Jobs, Cluster und Speicher benötigt werden“, sagte Rajath Narasimha, Hauptproduktmanager für Cloud-HPC bei Keysight. „Alle diese Parameter sollten durch eine Arbeitsplatzanalyse automatisch konfiguriert werden. Sie würden sagen: „Ich möchte das innerhalb von 20 Minuten oder zwei Stunden oder 20 Stunden simulieren.“ Darauf aufbauend soll ein Algorithmus automatisch die Anforderungen festlegen und die Aufträge versenden.“
Laut Narasimha ist Keysight Design Cloud ein Schritt in diese Richtung und bietet On-Premise-, Hybrid- und schlüsselfertige Cloud-Konfigurationen. „Für schlüsselfertige Cloud-Kunden stellen wir einem Unternehmen namens Rescale eine API zur Verfügung, die den Auftrag von einer Laptop- oder Serverumgebung aus annimmt und in eine Warteschlange stellt. Basierend auf der von Ihnen gesendeten Anfrage optimieren sie diese im Hinblick auf Kosten, Zeit und Standort sowie die Art der Rechenleistung und Ressourcen, die Sie benötigen. Rescale und Keysight Design Cloud sind wirklich die günstigste Möglichkeit für Startup-Unternehmen, die Vorteile von EDA in der Cloud zu nutzen. Es ist für Unternehmen konzipiert, die über zwei oder drei Ingenieure und keine lokalen Umgebungen verfügen, außer vielleicht einem Server, auf dem sie Dinge installieren können. Computing-Ressourcen sind in der Cloud leicht zugänglich, bedarfsorientiert und skalierbar – das beste Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit, Leistung und Anpassung.“
Abb. 4: Keysights Design Cloud-Schnittstelle mit einer API zur Neuskalierung, die einen HF-Schaltungssimulationsaufbau für S-Parameter-Analyse und Parameter-Sweeps demonstriert, optimiert für schlüsselfertige Cloud-EDA-Lösungen. Quelle: Keysight
Verifizierung und Parallelität bestimmen die EDA-Cloud
Obwohl viele EDA-Workloads in die Cloud verlagert werden, ist die Verifizierung aufgrund des hohen Ressourcenbedarfs bei den meisten Chipherstellern immer noch die beliebteste Lösung. „Die Orte, an denen das größte Interesse an der Cloud besteht, sind dort, wo das größte Rechenvolumen oder die schwierigsten Rechenbereiche vorhanden sind“, sagte Johnson. „Dabei handelt es sich in der Regel um eine Logiküberprüfung am Frontend, da Sie beim Debuggen Ihres Designs unzählige Simulationen ausführen. Die Verifizierung hat ein Rechenprofil, das im Allgemeinen viele, viele Kerne umfasst. Der Speicherbedarf ist nicht so groß, aber man kann enorm viele Maschinen parallel nutzen.“
Während des größten Teils des Lebenszyklus des Siliziumdesigns werden verschiedene Kategorien von Verifizierungstools verwendet. Wenn die Entwicklung eines Chips beispielsweise normalerweise 18 Monate dauert, wird die Verifizierung wahrscheinlich mindestens 15 Monate lang durchgehend durchgeführt. „Wenn man mehr und mehr hinzufügt, geht man zur nächsten Stufe über und verifiziert immer wieder“, sagte Bhatia. „Cloud beschleunigt alles. Sie können sehr schnell skalieren. Nehmen wir also an, Sie hätten für einen bestimmten Schritt acht Wochen für die Zeitanalyse eingeplant. Wenn Sie die Zeit auf fünf oder sechs Wochen verkürzen können, haben Sie zwei zusätzliche Wochen Zeit. Jetzt können Sie Ihren Chip entweder schneller freigeben oder mehr Überprüfungen durchführen und einen Chip mit besserer Qualität freigeben und trotzdem im Zeitplan bleiben.“
Während rechenintensive Arbeitslasten einer der ursprünglichen Katalysatoren für die Einführung der EDA-Cloud waren, betrachten viele Chiphersteller die Verifizierung als Gateway-Anwendungsfall. „Im Allgemeinen beginnen viele Kunden mit der Verifizierung, aber dann stellen wir fest, dass sie ganze Projekte in die Cloud verlagern“, erklärte Turaga. „Es ist nicht mehr nur eine Verifizierung. Der gesamte Full-Flow und das Tape-Out erfolgen in der Cloud. Dies ist offensichtlich bei vielen kleinen Kunden der Fall, die bereits vollständig in der Cloud sind, aber auch bei vielen größeren Kunden, die in hybriden Umgebungen arbeiten, insbesondere wenn ein kritisches Projekt ansteht, kurz vor einem Tape-out oder was auch immer die Situation ist. Sie führen im Grunde vollständige Projekte und Abläufe in der Cloud aus.“
Was bleibt vor Ort
Obwohl alle EDA-Tools oder Workloads, die lokal ausgeführt werden, letztendlich in die Cloud migriert werden können, wird die Migration bei einigen wahrscheinlich langsam erfolgen, während andere die digitale Reise möglicherweise nie abschließen werden. „Einige der Bedenken, die wir von einigen Kunden hören, beziehen sich auf hochsensible Chip-Designdaten“, erklärte Turaga. „Einige Kunden zögern immer noch, das alles in die Cloud zu übertragen. Es gibt auch bestimmte Workflows, mit denen Sie in der Cloud einen viel höheren ROI erzielen als vor Ort, und das wird immer der Fall sein. Und einige dieser Workloads mit niedrigem ROI bleiben möglicherweise vor Ort.“
Bhatia stimmt zu. „Traditionell haben wir die Cloud immer als günstiger angesehen. Wenn es sich jedoch um Hunderttausende Kerne an Rechenkapazität handelt, die zum Ausführen einer bestimmten Arbeitslast erforderlich sind, und Sie über genügend Infrastruktur vor Ort für diese Größenordnung verfügen, sind Cloud-Skalenvorteile irrelevant, da Sie über die gleiche Größenordnung und die gleiche lokale Infrastruktur verfügen ist billiger. Nehmen Sie die zehn größten Halbleiterunternehmen und sprechen Sie mit einem von ihnen, und sie werden Ihnen dasselbe sagen. Die Cloud ist teuer, aber sie nutzen sie trotzdem. Ich habe keine Wahl. Ich muss diesen Job in einer Woche statt in einem Monat erledigen. Also zahle ich, was ich bezahlen muss.“
Bhatia wies auch darauf hin, dass in den letzten Monaten Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums wieder aufgetaucht sind, da kleinere Start-ups, die komplexes, einzigartiges Silizium entwickeln, stark mit größeren, traditionelleren Chipunternehmen konkurrieren. „Es geht nicht so sehr um Sicherheit; es ist nur IP-Schutz. Diese Startups sind sehr heimlich“, sagte er. „Sie wissen: Wenn jemand herausfindet, auf welche Anwendungsfälle er abzielt, wäre es für ein großes Unternehmen mit Ressourcen kein großes Problem, es zu kopieren. Das Bedürfnis nach Sicherheit und Geheimhaltung ist von größter Bedeutung, und das wird viele dieser Organisationen davon abhalten – oder hält es noch immer –, bestimmte Arten von Projekten in die Cloud zu verlagern.“
Er fügte jedoch hinzu, dass es zwar verschiedene Gründe dafür geben könne, dass bestimmte EDA-Tools und Workloads vor Ort verbleiben, die Technologie jedoch nicht dazu gehöre. „Die Cloud ist heute sehr, sehr fortschrittlich. Es gibt es schon seit mehr als einem Jahrzehnt und es hat sich weiterentwickelt. Die Cloud befindet sich in der sechsten und siebten Generation ihres ursprünglichen Designs und man kann alles damit machen.“
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