La promesse d’évolutivité et d’efficacité accélère la migration de l’automatisation de la conception électronique (EDA) vers le cloud. Les ressources informatiques illimitées à la demande changent fondamentalement le paradigme de conception des puces, où les outils et les charges de travail ne sont plus limités par le matériel localisé.
Mais c’est plus facile à dire qu’à faire. Optimiser les outils et l'infrastructure existants, créer une nouvelle génération de EDA applications qui s'exécutent nativement sur le nuage, et l'intégration de capacités d'IA avancées dans la pile de développement ne sont pas triviales pour les fournisseurs d'EDA et les fabricants de puces. Les fabricants de puces ont développé des flux et des outils personnalisés pour leurs besoins spécifiques. La part de cette personnalisation transférée vers le cloud peut déterminer les outils et les charges de travail à conserver sur site.
Ces considérations nécessiteront une évaluation approfondie des capacités, des exigences et des stratégies de conception du silicium. Mais à mesure que les conceptions de puces deviennent de plus en plus hétérogènes et complexes, et que le partitionnement devient de plus en plus spécifique à la charge de travail, il est de plus en plus reconnu qu'au moins certains aspects de la conception nécessiteront des ressources cloud pour à la fois accélérer les délais d'obtention des résultats et rester innovants et agiles de manière hautement innovante. marché compétitif.
Gestion de l'EDA dans le cloud
La plupart des grandes entreprises de puces ont adopté un modèle hybride, déplaçant certains outils et charges de travail EDA vers des cloud gérés par des équipes informatiques internes. De nombreuses startups du silicium, quant à elles, n’ont jamais investi dans des outils coûteux sur site, optant plutôt pour une EDA de bout en bout basée sur le cloud. Pour ces entreprises, chaque étape du processus de conception des puces (conception, vérification, débogage et test) se déroule entièrement dans un cloud géré par le fournisseur.
« De très nombreux clients sont nés dans le cloud », a déclaré Vikram Bhatia, responsable de la gestion des produits cloud et de la stratégie GTM chez Synopsys. « Ils ne disposent pas de ressources matérielles sur site configurées pour effectuer tout type d'EDA. Ils font tout dans le cloud. Et puis, il y a les clients qui disposent de très grands centres de données sur site, certains plus grands que les centres de données des fournisseurs de cloud. Ils utilisent également le cloud, mais les besoins sont légèrement différents.
Ces grands clients peuvent avoir des charges de travail ou des projets spécifiques qui peuvent bénéficier d'instances cloud gérées par les fournisseurs EDA. "Ils peuvent rapidement être opérationnels en quelques semaines, avec quelques heures de configuration et faire simplement ce qu'ils doivent faire", a déclaré Bhatia. "Ils peuvent exécuter quelques charges de travail rapidement."
Néanmoins, le pourcentage de grandes entreprises de puces développant une partie importante de leurs conceptions dans le cloud reste relativement faible. Les principaux fournisseurs de silicium consacrent des budgets importants à l’optimisation de leurs propres opérations EDA dans le cloud. En revanche, les petites startups du silicium, et même les entreprises de taille moyenne, peuvent préférer les instances cloud clé en main gérées par le fournisseur qui optimisent dynamiquement les outils et l'infrastructure pour s'adapter à des charges de travail spécifiques.
« De nombreuses entreprises repartent à zéro et ne disposent donc pas des centres de données d'infrastructure existants », a déclaré Mahesh Turaga, vice-président du développement commercial pour le cloud chez Cadence. « Les entreprises de taille moyenne disposent certes d'une certaine capacité de centre de données, mais ne peuvent pas évoluer assez rapidement. Ce sont donc toutes des situations idéales pour qu'ils puissent vraiment dire : « Pouvez-vous nous fournir cet environnement clé en main pour faire cela dans le cloud ? Les grandes entreprises ont déjà investi d'énormes sommes dans leurs centres de données, mais elles intègrent ensuite le cloud dans leurs propres environnements pour répondre aux besoins d'utilisation de pointe et ont tendance à le faire dans un cloud géré par le client.
Toute entreprise d'envergure a investi des années et des années dans ses propres centres de données. Les clients les plus importants ne recherchent donc pas nécessairement des logiciels gérés par le fournisseur EDA. "Si vous le considérez comme un SaaS plus traditionnel, dans lequel vous disposez uniquement d'un identifiant et pouvez accéder aux fonctionnalités via votre navigateur, cela n'est pas attrayant pour les grandes entreprises réalisant plusieurs projets avec des centaines et des centaines d'ingénieurs et une présence mondiale, " a observé Craig Johnson, vice-président des solutions cloud chez Siemens EDA. « Ces clients accèdent au cloud par eux-mêmes. »
Les offres de cloud géré constituent un bon choix pour les petites entreprises qui manquent de grandes équipes de conception, ainsi que d'infrastructure sur site. "Si vous êtes une startup du secteur du silicium, vous avez vos architectes, vous avez engagé certains de vos experts en vérification, mais vous n'avez pas toujours vos collaborateurs back-end en place", a déclaré Johnson. « Certaines entreprises sous-traitent le back-end à un fournisseur d'ASIC ou à quelqu'un qui fera la mise en page à leur place, mais les besoins du projet évoluent au cours d'un an ou deux. C’est à ce moment-là que les forfaits flexibles tout-en-un peuvent prendre tout leur sens.
Outils EDA optimisés par rapport aux outils cloud natifs
Les fournisseurs EDA optimisent continuellement leurs outils dans le cloud pour rationaliser les flux de conception de puces de bout en bout. Parallèlement, ils travaillent en étroite collaboration avec les clients pour développer de nouveaux outils EDA natifs du cloud. Plutôt qu'un traditionnel lift and shift (ou portage et optimisation), ces outils offrent de nouveaux modèles de licence flexibles et disposent d'une interface utilisateur (UI) spécialisée pour s'adapter aux charges de travail, bibliothèques et structures de fichiers cloud natives.
Un tel exemple est DSim Cloud, que Metrics Design Automation propose en tant que SaaS basé sur Kubernetes. "Vous vous connectez, vous commencez à l'utiliser", a déclaré Joe Costello, président exécutif de Metrics. « Je n'ai pas du tout à me soucier de la gestion de mes machines et de mes données : où elles se trouveront et comment elles seront traitées ou stockées. Peu importe si j'utilise mille ordinateurs pendant une seconde ou un ordinateur pendant mille secondes. Nous facturons à la minute, pas à la licence. C'est ce qui rend fondamentalement notre approche complètement différente de ce que les gens ont fait jusqu'à présent au sein de l'EDA.
De plus, l'interface utilisateur de DSim Cloud a été conçue de bas en haut, plutôt que transférée à partir d'outils sur site existants. Cette approche cloud native élimine les expériences utilisateur frustrantes que certains ont comparées à l'exécution d'Informix-4GL ou de FoxPro sur les versions modernes de Windows.
"Lorsque je veux voir mes résultats, je n'ai pas besoin de télécharger un énorme fichier de forme d'onde sur mon ordinateur, ni de prendre tout ce temps et toute cette énergie pour l'analyser et y apporter quelques modifications", a noté Costello. « Je peux effectuer toutes les analyses et tous les débogages dans le cloud, à la manière de l'IDE, qui est plus simple, plus propre et plus facile. Après tout, un langage de description de matériel est un logiciel. Ce genre d’environnement a donc beaucoup plus de sens.
Fig. 1 : Affichage de l'interface DSim Cloud, montrant les résultats de simulation de forme d'onde en temps réel pour une tâche soumise dans le cloud. Source : Métriques
Le développement d'outils EDA cloud natifs reste toutefois un défi pour l'industrie, en raison des modèles de licences traditionnels et des changements radicaux d'infrastructure qu'ils nécessitent. « Vous devez réécrire votre infrastructure cloud de base. Il doit être basé sur Kubernetes », a ajouté Costello. « Vous devez réécrire votre interface utilisateur pour la rendre orientée cloud. C'est un travail difficile, mais ce n'est pas compliqué.
En effet, la plupart des applications EDA étaient traditionnellement écrites dans des langages de niveau inférieur tels que C ou C++ et optimisées pour les performances sur site. "Les algorithmes eux-mêmes nécessitent beaucoup de calcul et contrôlent très finement quels processus s'exécutent en parallèle, ce qui est organisé en séquence et la quantité de mémoire que vous allouez", a déclaré Johnson de Siemens. "Tout cela est très, très contrôlé au niveau de l'application, et si vous repartez de zéro sur le cloud, vous devez refaire tous vos algorithmes et logiciels et essentiellement doubler la taille de votre équipe d'ingénierie."
La plupart des applications cloud natives sont susceptibles d'émerger dans des domaines où elles ne se contentent pas de répéter des fonctionnalités. Le portefeuille Siemens EDA, par exemple, comprend un certain nombre d'applications cloud natives, notamment PartQuest, qui connecte les équipes de développement de PCB à l'écosystème des composants électroniques, et Connect for PADS Professional pour rationaliser la collaboration.
Fig. 2 : Interface PartQuest Explore de Siemens, présentant l'accès à des bibliothèques complètes de modèles de simulation de l'industrie. Source : Siemens EDA
"Il y a des endroits où nous avons actuellement du cloud natif du côté du système avec PCB, en raison de la nature collaborative de ces écosystèmes de conception", a déclaré Johnson. « Il y a des années et des années de travail à faire pour les applications cloud natives, et en fin de compte, ce sont nos clients qui détermineront le rythme d'adoption. Pendant ce temps, nous optimisons nos outils sur le cloud en termes de parallélisme, de tolérance par défaut et d'empreinte mémoire.
Tous les grands fournisseurs EDA ont pris des mesures pour créer des outils EDA cloud natifs. « Les outils qui piloteront cette nouvelle génération d'EDA sont ceux qui nécessitent une collaboration dans le cloud, entre les équipes de conception, les fonderies partenaires et les concepteurs de puces avec la source unique de vérité des données résidant dans le cloud, accessible de n'importe où et sur n'importe quel ordinateur. appareil », a déclaré Turaga de Cadence. « Les outils de conception de PCB des familles Allegro et OrCAD en sont de parfaits exemples. Nous disposons également d'un grand nombre de nos outils architecturés pour le cloud, avec des fonctionnalités hybrides, permettant aux clients d'accéder au calcul basé sur le cloud d'un simple clic. Xcelium Cloud, ADE Cloud, Clarity Cloud et OrCAD X sont de parfaits exemples de telles architectures qui permettent aux utilisateurs de tirer parti de la puissance du cloud.
Fig. 3 : La suite Virtuoso EDA de Cadence, affichant diverses réponses aux paramètres S et des tracés d'efficacité en puissance ajoutée (PAE), peut s'exécuter sur site ou dans le cloud. Source : Cadence
Le rôle de l’IA EDA dans le cloud
De nombreuses applications d'IA sont considérées comme natives du cloud, créant un environnement optimal pour Synopsys.ai et son co-pilote d'IA génératif. « Les clients du secteur des semi-conducteurs qui conçoivent des puces exploitent des modèles d'IA génératifs hébergés en tant que service dans le cloud », a déclaré Bhatia. « De toute évidence, les outils en cours de création exploitent également cela de manière native dans le cloud. Très peu de clients envisagent ou ont même commencé à construire leurs propres modèles à partir de zéro. Réinventer la roue n'a pas de sens car il est très, très coûteux de construire et de former ses propres modèles.
Synopsys ChipSpot, qui aide les entreprises de semi-conducteurs à profiter d'instances ponctuelles moins chères sans interruption ni résiliation arbitraire, est un autre exemple de solution EDA basée sur l'IA qui n'existe que dans le cloud. Essentiellement, ChipSpot crée des machines virtuelles (VM) à la demande optimisées pour des outils EDA spécifiques et des charges de travail de mémoire très élevées. Incité par des signaux de terminaison prédictifs, ChipSpot migre automatiquement les charges de travail EDA en direct vers et depuis sa baie de machines virtuelles.
"Vous utilisez désormais les capacités cloud natives inhérentes à l'infrastructure et vous les appliquez comme cas d'utilisation au modèle de conception de puces", a déclaré Bhatia. "ChipSpot est entièrement natif du cloud, et il existe de nombreux cas d'utilisation - les cas d'utilisation horizontaux sont ce que j'aime appeler - des infrastructures ou des solutions horizontales que vous pouvez exploiter et qui sont natives du cloud pour le cas d'utilisation de la conception de puces."
Exploiter l’IA et le ML pour faire évoluer les charges de travail cloud EDA de manière plus efficace et rentable est un autre domaine d’intérêt pour de nombreuses entreprises de semi-conducteurs. « L'utilisateur ne sait peut-être pas combien de threads, de tâches parallèles, de clusters et de mémoires sont nécessaires », a déclaré Rajath Narasimha, chef de produit principal pour le cloud HPC chez Keysight. « Tous ces paramètres doivent être configurés automatiquement via une analyse de l'espace de travail. Vous diriez : « Je veux simuler cela dans 20 minutes, deux heures ou 20 heures ». Sur cette base, un algorithme devrait automatiquement définir les exigences et envoyer les tâches.
Narasimha a déclaré que Keysight Design Cloud est un pas dans cette direction, offrant des configurations cloud sur site, hybrides et clés en main. « Pour les clients cloud clé en main, nous fournissons une API à une société appelée Rescale, qui accepte le travail à partir d'un ordinateur portable ou d'un serveur et le met dans une file d'attente. En fonction de la demande que vous leur envoyez, ils l'optimisent en termes de coût, de temps et d'emplacement, ainsi que du type d'informatique et de ressources dont vous avez besoin. Rescale et Keysight Design Cloud sont vraiment le moyen le moins cher pour les startups de profiter de l'EDA dans le cloud. Il est conçu pour les entreprises qui disposent de deux ou trois ingénieurs et de aucun environnement sur site, à l'exception peut-être d'un serveur sur lequel elles peuvent installer des éléments. Les ressources informatiques sont faciles d'accès, à la demande et évolutives dans le cloud : le meilleur équilibre entre évolutivité, performances et personnalisation.
Fig. 4 : Interface Design Cloud de Keysight avec une API pour redimensionner, démontrant une configuration de simulation de circuit RF pour l'analyse des paramètres S et les balayages de paramètres, optimisée pour les solutions EDA cloud clés en main. Source : Keysight
La vérification et le parallélisme règnent sur le cloud EDA
Bien que de nombreuses charges de travail EDA soient transférées vers le cloud, la vérification reste la plus populaire pour la plupart des fabricants de puces en raison de ses exigences élevées en ressources. « Les endroits où le cloud suscite le plus d'intérêt sont ceux où le volume de calcul est le plus élevé ou les domaines de calcul les plus difficiles », a déclaré Johnson. « Il s'agit généralement d'une vérification logique en amont, en raison du nombre infini de simulations que vous exécutez pendant que vous déboguez votre conception. La vérification a un profil de calcul qui comprend généralement un très grand nombre de cœurs. Les besoins en mémoire ne sont pas si importants, mais vous pouvez utiliser un très grand nombre de machines en parallèle.
Différentes catégories d’outils de vérification sont utilisées tout au long du cycle de vie de la conception du silicium. Par exemple, si le développement d’une puce prend généralement 18 mois, la vérification s’effectuera probablement de manière cohérente pendant au moins 15 mois. « À mesure que vous en ajoutez de plus en plus, passez à l’étape suivante, vous vérifiez encore et encore », a déclaré Bhatia. « Le cloud accélère tout. Vous pouvez évoluer très rapidement. Supposons donc que, pour une étape particulière, vous ayez prévu huit semaines pour effectuer votre analyse temporelle. Si vous parvenez à réduire ce délai à cinq ou six semaines, vous disposez de deux semaines supplémentaires. Vous pouvez désormais soit publier votre puce plus rapidement, soit effectuer davantage de vérifications et publier une puce de meilleure qualité tout en respectant le calendrier.
Alors que les charges de travail à forte intensité de calcul ont été l'un des premiers catalyseurs de l'avènement du cloud EDA, de nombreuses entreprises de puces considèrent la vérification comme un cas d'utilisation de passerelle. « En général, de nombreux clients commencent par une vérification, mais nous commençons ensuite à constater qu'ils déplacent des projets entiers vers le cloud », a expliqué Turaga. « Il ne s'agit plus seulement d'une vérification. Tout est entièrement fluide et enregistré dans le cloud. C'est évidemment le cas de nombreux petits clients déjà entièrement dans le cloud, mais aussi de nombreux grands qui opèrent dans des environnements hybrides, en particulier lorsqu'un projet critique survient, juste avant une sortie de bande ou quelle que soit la situation. Ils exécutent essentiellement des projets complets, des flux complets dans le cloud.
Ce qui reste sur site
Bien que tous les outils ou charges de travail EDA exécutés sur site puissent à terme migrer vers le cloud, certains migreront probablement lentement, tandis que d'autres pourraient ne jamais terminer le parcours numérique. "Certaines des préoccupations que nous entendons de la part de certains clients concernent les données de conception de puces très sensibles", a expliqué Turaga. « Certains clients hésitent encore à mettre tout cela dans le cloud. Il existe également certains flux de travail qui vous offriraient un retour sur investissement beaucoup plus élevé dans le cloud que sur site, et ce sera toujours le cas. Et certaines de ces charges de travail à faible retour sur investissement pourraient rester sur site.
Bhatia est d'accord. « Traditionnellement, nous avons toujours pensé que le cloud était moins cher. Mais lorsqu'il s'agit de centaines de milliers de cœurs de capacité de calcul nécessaires pour exécuter une charge de travail particulière et que vous disposez d'une infrastructure sur site suffisante à cette échelle, les économies d'échelle dans le cloud ne sont pas pertinentes car vous disposez de la même échelle et sur site. est moins cher. Prenez les 10 plus grandes entreprises de semi-conducteurs et parlez à l'une d'entre elles et elles vous diront la même chose. Le cloud coûte cher, mais ils y vont quand même. Je n'ai pas le choix. Je dois terminer ce travail en une semaine au lieu d'un mois. Alors, je paierai ce que je dois payer.
Bhatia a également noté que les préoccupations en matière de propriété intellectuelle ont refait surface ces derniers mois, alors que les petites startups concevant du silicium complexe et unique sont en concurrence féroce avec les grandes entreprises de puces plus traditionnelles. « Ce n'est pas tant une question de sécurité ; c'est juste une protection IP. Ces startups sont très furtives », a-t-il déclaré. « Ils savent que si quelqu'un découvre les cas d'utilisation qu'ils ciblent, il ne sera pas très difficile pour une grande organisation disposant de ressources d'essayer de copier. Le besoin de sécurité et de secret est primordial, et c’est quelque chose qui empêchera – ou empêche – un grand nombre de ces organisations de mettre certains types de projets sur le cloud.
Mais il a ajouté que même s'il peut y avoir diverses raisons pour lesquelles certains outils et charges de travail EDA restent sur site, la technologie n'en fait pas partie. « Le cloud est aujourd’hui très, très avancé. Il existe depuis plus d'une décennie et a évolué. Le cloud en est à la sixième ou septième génération de sa conception originale, et vous pouvez tout faire dessus.
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