EDA在云中

半导体工程坐下来讨论EDA工具的迁移到云Arvind韦尔,产品管理主管有限元分析软件;米甲Siwinski,负责产品管理的副总裁节奏;产品营销经理理查德•爪子DellEMC,戈登•艾伦产品经理导师,西门子业务;道格莱彻,度量,总裁兼首席执行官汤姆·安德森,技术营销顾问OneSpin解决方案;Kirvy Teo,业务发展副总裁Plunify。以下是摘录的谈话。

SE:在今年的预测文章,谈论最多的话题之一就是云。很明显进步。我们今天有什么改变吗?

爪子:客户已经决定再次踢轮胎。这在很大程度上是因为他们需要快速的打开验证资源。有一个八年前中止尝试将EDA带入云。这可能是太早了,因为云没有多的历史。现在,销售组织在云中。你有所有的财务数据,有很多其他东西,少一点恐惧和更多的历史。这并不是说他们不会有同样的恐惧之前,他们遇到了问题,但足够的时间已经过去了有足够的成功历史,他们准备再次踢轮胎。同时,很多non-EDA云计划,CIO,来自EDA之外,表示,你必须有一个云策略——不管这意味着什么。他们中的一些人只是在做他们的老板告诉他们,看看是否可以做。

Siwinski:有两个维度。五年前,你和客户谈谈云。在管理层面他们会认为这是美妙的,但你的工程师交谈,他们有不同的看法。当你问的问题是什么,他们说他们不能把他们的设计放到网上,太没有安全感。但是他们的专利,他们的工资,所有的IP已经存在。那么问题是什么呢?这两个观点的世界不一定相互调和。唯一的变化是,云不再是禁忌。它曾经是可怕的,现在只是云,下一件事就是深度学习和云不再是最新的和不同的东西。使它看起来更安全。 The second factor is the growth and complexity of verification. We see Cloud demands across the board but fundamentally, the domains that are very compute intensive tend to drive that more. Verification in general, be it模拟,模拟或描述。这些都是计算密集型。人们总是需要更多,这打开了机会,从而导致第三的东西——很多时候我们看到人们要求峰值和峰值计算能力。之前,人们想到云是本地,私有云、公共云。现在的心态是混合环境的变化。我有自己的前提环境许可,和我有额外的需求。如何增强我的需要吗?有些人可能会完全转移到云中。其他人会让所有的前提下,一些混合,需要由临时需求。云计算提供了灵活性和弹性。 That is what is driving demand.

爪子我明白了云的两个市场。你之前提到的,你需要破裂。这就是大男人使用。处理峰值需求的传统方法是购买电脑,离开它,当我需要它,我把它和峰值许可证等。没有人想购买电脑和让他们一年。另一件事是让他们在线和启动和运行需要时间。云,你能提供它的速度比从EDA公司获得许可。对于大型数据中心的人,我不认为他们会完全去云。它仍然是更昂贵的比拥有这台机器。你不租一辆车一年。与EDA工作负载所不同的是,大男人,他们达到了80%的容量,24/7/365。 That is not common. Most companies are around 50% capacity. So for them it makes more sense to rent the time as you need it. For large EDA shops running close to capacity, it doesn’t make as much sense. Peak licenses are more expensive.

Siwinski:这真的取决于定价模型和预算是如何创建的。对于一些公司来说,他们将摊销预算。他们知道当他们购买计算和许可,它基本上是高峰和低谷和均等的一条线。这是一个不同的谈话。对公司有更多的预算有限,或更加孤立预算,山顶和山谷是不同的决策。创业公司都是一样的。他们现在可能需要访问他们想处理底层消费。

韦尔:当你看更大的公司,他们正在运行在高容量,但是他们要求多少云能力现在是可用的。破裂的能力是什么?当他们有一个项目的上网,他们不知道,突然,他们需要另一个1000年核。你怎么规定,在当地的农场吗?你好,在一个月吗?这是不可能的。能够去云,完成基础设施的设置,设置的所有工具,是他们都想要的东西。EDA供应商,你的产品可以部署在云上,瞬间,就是他们正在寻找的。云的定义已经改变。二十年前,人们用来托管网站的前提。 Today they don’t. People have become accustomed to host sites on premise and then moving to the Cloud. The same will happen to EDA.

Siwinski:我问客户,如果你不是云,你的服务器在哪里?“他们不知道。“是谁运行你的服务器?“对很多人来说它是外包。

艾伦:信任模型已经改变了。除了可能和能力和灵活性和破裂,发生了什么变化是信任模型。云提供商正在投资于自己的业务。亚马逊是成功的,因为他们的基础设施。谷歌和阿里巴巴一样的。在可靠性和正常运行时间有更多的信任和安全,因为我们知道这些厂商依靠它自己。

安德森:与金融和他们有经验人员和IT应用程序。你谈到了财政从客户端。从供应商我们开始找出有意义的商业模式的云。我们不想带东西过去卖100000美元,每小时有人支付100美元的天,就万事大吉了。你必须调整思路。第二,EDA供应商谈论的是运行在五年前他们的云。事实证明,人们更愿意相信亚马逊比EDA供应商。这是因为这是他们的生活岌岌可危,他们运行其他应用程序在云中。最后,正如EDA工具已成为善于并行他们所做的,不只是lsf的工作。这似乎是在云中驾驶更感兴趣。

爪子:描述,HSPICE仿真——这些东西一直是并行的。这些工作负载您将看到在云上。地点和路线——不太可能。大型整体工作适合云计算。

安德森:故障模拟,或正式的证明。

Siwinski:我喜欢峰值概念,因为有时你运行一个客户是4个芯片。一个滑倒,一个加速,突然间计算能力完全消耗。我们也看到这些类型的工作负载被推到云。但是是的,很多时候能够消耗大量的核心任务。他们将把你买额外的能力。

爪子:有些尴尬的并行任务。工作无关的彼此完全独立。你可以把它扔进了云计算和运行。

韦尔:但是EDA行业必须改变来实现。今天,你有模拟工作,仿真。他们中的一些人可以并行,但其中一些大型单片不能并行工作。EDA供应商,我们正在考虑如何重做这些体系结构,所以它们可以并行,使可伸缩的弹性,在那里你可以部署在云上随需应变。这就是我们需要的。

Siwinski:四或五年前开始旅程。一些最初的产品现在云计算和完全并行化。我们中的一些人是公共产品,其他人还在进行中。现在是把它完成,我们需要,我们不关心计价模型。我们提供技术,同时提供。

莱彻:你谈到了信任问题。云提供商采取了更多的市场份额。他们成为巨大的提供者,现在只有少数人能够运行的高效数据中心99.9%的可靠性。它没有意义是运行一个数据中心自己除非你是最大的一级。也许不。

张志贤:我们的工具FPGA设计。我们看到很多机器学习应用程序。我们有独立编译,地点和路线仍然是一个还是一个过程。供应商正在寻找方法使用多核来加快这一进程,但它仍然是铁板一块。但是,如果您运行这些单流程,得到大量的数据和机器学习可以帮助你学习结果和收敛速度更快。这是云计算的另一个用例。你不必只是并行所有这些过程使其更快,你可以把所有的单片的分析,帮助用户获得更快的芯片。这是开车验收。您还可以使用云- gpu和fpga硬件。很多人都意识到,如果它们使用硬件在云中,那么为什么不也使用该软件。为什么分手?

爪子:它是适当的谈论这事情应该在云中,什么不是。云通常是有点慢于运行在自己的数据中心。当你有昂贵的许可,在云中运行可能是一个奢侈品,你不想要,因为它需要更长的时间和你的许可成本每分钟没有意义。有一些工作仍将在数据中心的大男人。然后还有Cloudable某些工作。介质类型的家伙,方程可能是不同的。如果你没有设计,将保证你的数据中心的数量完整,经济的变化,然后在云上运行,即使它是每分钟慢和更昂贵,更有意义。

Siwinski:我看到很少人试图推动互动工作负载到云上。创业公司做的,但总的来说它是更普遍。这是更多的批处理类型的工作。这是云的力量。

韦尔:从根本上讲,云计算的定义已经改变。如果你有一个整体软件架构然后只要你可以在云中运行它,人们认为他们是云准备好了。然后我们从整体架构分布式体系结构。现在人们指望并行化的东西。但是我们真的云准备好了吗?除非我们得到的弹性,用户不需要思考或理解需要并行化工作并提交云就没有。如果他说我想运行工作6小时和12小时,我只是需要使用2 x内核的数量。这应该是唯一的决定他需要。当我们可以说我们是云准备好了。

Siwinski:一些已经存在。一些即将来临。你提供多少的控制和灵活性,这取决于用户配置文件和他们的方法。

爪子:还有一个问题关于工具的架构。现在,大多数EDA工具被定义在90年代。你跟文件系统就好像它是一个本地磁盘。这是几乎所有的EDA工具做什么。云并不理解这一点。云中的文件系统不存在。云计算是建立在对象存储,所以直到你能得到一个高效、低延迟的文件到云端,EDA工具,因为它们存在今天要遭受效率问题。这意味着要么重构后端,这样您就可以有效地使用云存储,或有一个计划,你有一个产品在云或数据中心。

Siwinski:一些客户已经有私有云,所以事实是,甚至为前提计算、云维度已经进入EDA供应商推动架构准备不同的一代。所以这不是全新的,但还没有通过所有的传播工具。
爪:人们正在研究如何解决这个问题。

艾伦:你是描述默认情况下,每GB每月1 c模型默认云数据,但是当你工程师在自己的数据中心存储适合EDA,那么你也要做同样的在云中。越来越多的我们看到了云作为一个分布模型。他们有卖计算资源和存储资源。他们也可能出售EDA资源的客户选择我想要计算,计算,存储,存储,存储+ +,EDA,快速的——不管他们需要填充虚拟专用网和租金,作为服务。
爪:会发生进化的一部分。今天就目前的情况来看,有不少差距。

韦尔:但如果你看看新架构演进的EDA空间,这些架构在non-EDA空间存在了十年。看看Hadoop作为大数据系统——它们的存在。但在EDA,我们利用了吗?我们能够说,我们利用大数据架构,我们不需要考虑解决这些巨大的数十亿节点矩阵分布式的方式,我们的服务解决矩阵和图,与几何服务——所有这些都是在服务的基础上提供基础,而不是工具。目前在服务级别可以分配在Hadoop类型的架构中,你不需要考虑什么工具——它将弹性伸缩,它将资源需求和回来。你不必担心带宽,你不必担心核的数量您正在使用。这就是我们需要的。

莱彻:比云。软件即服务,为中小型客户,他们想要的东西是他们可以登录,用它来模拟。这必须成为透明的。我们需要一个GitHub相当于软件世界。现在不存在的硬件世界因为你需要担心昂贵的许可和如何管理数据。我们必须透明,只是仅仅因为一个小公司工作原本大量投资在这方面。我们谈到机器本身更便宜和更可靠的云还有让云容易使用而无需构建它自己。

安德森:影响架构的工具和工具周围的基础设施。

韦尔:随着EDA供应商,我们需要一个更高的标准。Facebook和谷歌和其他公司大踏步软件架构,而当我们的客户来我们和他们买软件——这基本上是古老的建筑。我们应该推进和使用新软件架构可伸缩、可以运行在云中。
Siwinski:我们已经开始,有一些产品做杠杆,很好。是的,有需要做更多的工作。

艾伦我们吃我们自己的狗粮。我们做很多我们自己的研发工作使用云资源对于我们自身的发展。帮助我们清除了思想和专门的存储解决方案的价值。

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