如何证明数据中心的合理性

云计算能力的广度以及成本和许可结构的改进，正促使芯片制造商考虑将至少部分设计工作转移到云端。

对于半导体设计来说，云计算是一项可行的业务。在过去的十年中，对迁移到云计算的兴趣已经从一个谈论起来很有趣(但没有人认真地去实现)的想法发展到对许多计算应用程序来说是一个值得信赖、安全并且越来越有吸引力的选择。

微软EDA云解决方案副总裁Craig Johnson表示:“一些非常大的公司现在将云作为其IC或系统开发战略的一个组成部分，并且在过去五年中加速了这一趋势西门子EDA．“在21世纪初，人们开始讨论什么东西还没有被称为‘云’，但它将变成云。它的理念是让客户端-服务器应用程序能够轻松访问大量资源。十年后，它最终变成了公共云。”

即使在那时，早期的云基础设施也明显不足以处理EDA工作负载。约翰逊说:“还有安全方面的担忧。“但在过去10年里，Azure、AWS和谷歌进行了投资，以解决高性能计算的安全和基础设施问题，为在云中进行IC设计或在云中进行部分系统设计提供了可能性。”

那么，为什么芯片制造商仍然拥有自己的数据中心呢?这取决于你问谁，什么时候问，以及他们在设计流程中的位置。

“云数据中心的愿景显然是，你希望每个人都转移到你的服务，”史蒂文·吴(Steven Woo)说Rambus．“这是有充分理由的。规模经济是很有意义的。与此同时，仍然有一些合理的情况，人们可能希望运营自己的数据中心。这完全是一个成本/收益类型的决策过程。”

对于创业公司来说，几乎所有的事情都是在云端完成的，而这些都是笔记本电脑无法完成的。甚至对于较大的芯片公司来说，决定是否迁移到云端可能取决于对数据中心的投资有多少已经完全折旧，它被利用的程度和频率，以及许可结构。

“谁需要自己的数据中心?不是很多人，”twitter首席营销官鲁珀特•贝恩斯(Rupert Baines)说Codasip．“你需要一个很好的理由来证明你为什么要这么做。云计算的整个逻辑是所有东西都被抽象了，软件也在很大程度上发生了变化。它在云中的某个地方，你不知道在哪里。你为什么要投资自己的公司?如今，投资私人数据中心的公司可能与希望拥有自己的发电站的人是同一阶层的人。如果你回顾1908年，当亨利·福特正在制造T型车时，这是令人难以置信的垂直整合。他有自己的发电站。他有自己的煤矿。他有自己的养牛场，用来种植制作座椅的皮革。 I can’t imagine anyone doing those things these days. The cost of a data center, just in terms of what it takes, is akin to what Warren Buffett says if someone has a private plane. You’ve got to ask very hard questions about why. Having your own data center is probably 100 times more extreme than that.”

芯片设计公司在这方面进展缓慢，部分原因是并非所有的EDA工具都已移植到云端。但这种情况迟早会改变。

Baines说:“你有一屋子模拟器或一屋子服务器来运行你的合成工具，因为它们不想在云中运行，这是荒谬的。”“这是反常现象。但几乎其他所有东西——Salesforce.com和你所有的商业应用程序——都由亚马逊或Azure或其他公司托管。这是横向利用和去分层的一个例子，业务流程是分离的。”

云安全不再是一个问题
尽管如此，对于工程组织来说，迁移到云端还是有一些无形的考虑因素。

Rambus的Woo说:“如果你有极端的安全要求，或者你对数据存放在某个地方有一些要求，那么你自己操作就很有意义。”“但越来越多的公司，至少对于那些认为他们必须拥有自己的数据中心的公司来说，你仍然可以看到像这样的公司也将他们的一些使用转移到云数据中心。人们需要更多的时间来完全适应整个想法。幸运的是，我们看到更多的美国政府合同和类似的通用云计算。这意味着安全级别正在提高。”

虽然越来越多的人在某种程度上开始适应将他们的IT基础设施放在共享环境中，但数据敏感性等因素可能会限制他们真正愿意放在云中的内容。其中一些与监管要求有关，这些要求表明组织必须对数据资产保持非常密切的控制，特别是在涉及个人身份信息或其他受保护的信息时。

Sandeep Mehndiratta，公司企业进入市场和云业务副总裁Synopsys对此他回忆起十多年前与一位客户关于云计算的第一次对话。“该公司对云计算非常有热情，但当它真正上路时，出于安全考虑，他们没有采取行动。今天的情况不同了，该公司大约在一年前开始向公共云过渡。同样的顾客，同样的人。今天，很少有客户为安全性而烦恼，因为在过去的五年里，所有的一切都转移到了云上——ERP、CRM等等。从我们的商业角色和个人角色的角度来看，作为人类，我们现在对云上的信息感到满意。”

半导体行业对知识产权保护的敏感性更高，但这不再是一个无法克服的问题。”

出于这个原因，他认为唯一没有大规模转向云计算的用户是那些超大型公司，原因很简单，就是出于经济上的考虑。“客户可以从他们运营的一个数据中心或几个数据中心获得相当大的规模经济。在这种情况下，这些是更高端的机器，因为它们运行高性能的工作负载，”他说。

其他不需要迁移到云的情况是考虑到这些规模经济。

他说:“如果你有一个真正高效和优化的系统，云计算无法与之竞争。”“如果你是一家大公司，你有这样的规模，你可以有效地利用数据中心，因为你有多个项目，在云上的运营成本将会高得多。”

与此同时，这些半导体和系统公司也在特定情况下转向云计算。

Mehndiratta解释说:“当他们有突发的工作负载时，例如任何类型的验证，电气验证，功能验证，电源验证，物理验证，特性验证，这些工作负载都是突发的。”“当公司中有很多人在排队等待他们的工作，等待机器可用时，这些同样的大客户将云视为管理其数据中心75%到80%容量的一种方式，并质疑是否要转向20%的利用率是基于运营费用的模式，因为在云计算中，他们可以爆发并爆发回来。这是大到超大型公司的情况。”

Johnson指出，虽然整体决策有一些关键标准，如成本和上市时间优势，但在考虑迁移到云计算时，工程团队必须考虑许多明显之外的方面。

“这绝对是细分市场，”他说。“大型IC公司，明确地说，并不是100%的工作都在云端。他们是在数据中心投资最多的公司，所以他们并不是ic全云使用模式的领导者。这往往更多地发生在初创公司层面，或者小公司，甚至可能是一些中型公司，如果他们没有建立和管理数据中心所需的所有投资和IT专业知识，以及其中的所有计算机。它们是最倾向于从云计算开始的，并且被称为‘诞生于云计算’，而不是从on-prem过渡到云计算。”

能力与经济
决定在哪里计算以及如何计算的过程是复杂的，但最重要的决策点是能力和经济，at的云业务开发组总监科坦·乔希(Ketan Joshi)说节奏．

Joshi说:“五年前，公共云的功能还不像本地设施那样完全可用，但现在已经不一样了。”他说:“有各种各样的计算、存储和安全服务，以前可能没有，但今天可用，从NFS类型的服务，到调度、排队，应有尽有。现在几乎所有这样的服务都可以在公共云中使用。然后问题就变成了，“我应该在本地和云之间结合哪些功能?”例如，对于一个有大量机器的用户来说，他想要对最新的流程节点进行库描述，库描述实际上可能需要数千台机器才能完成。很少有用户拥有这样的资源。假设这个用户需要近10,000个CPU内核来完成特性描述，而且他们需要在几周内完成。这就是云功能可以发挥作用的地方，可以访问所需的特定容量和规模，而这是on-prem所不具备的。”

这改变了何时使用云计算的经济公式。Joshi说:“用户日复一日地在计算服务器、存储、安全、数据中心成本等本地成本的典型过程中，试图将其与他们在公共云或托管设施中获得的成本进行比较。”“对于一些公司来说，有一个明确的答案，那就是使用公共云要便宜得多，因为要么就地部署的利用率不够好，要么不划算。在这种情况下，这是一个明确的经济学答案。在其他情况下，一些用户可能会说他们的利用率非常好，或者他们已经投资了一大批尚未折旧的机器。在这种情况下，他们最好将大部分工作负载保留在本地。这就是为什么有些人一直在坚持。只有当需要这种能力时，他们才会使用公共云。考虑这一组合可能是出于经济考虑，而不是出于能力考虑。”

图1:芯片设计的不同计算模型。来源:节奏

西门子EDA的Johnson指出，决策行为因公司规模而异。“以一家大型集成电路公司为例，他们目前有大量的数据中心投资，但他们在项目方面的需求也在不断变化。正如50年来的情况一样，每个新的流程节点都会带来更多的复杂性。因此，通过向前发展，您最终需要更多的计算和更多的EDA功能，以跟上您的项目。这类客户往往会问自己几个问题。一个是，他们对云环境的信任程度是多少?他们必须说服自己，他们的数据是安全的，访问是安全的，这是一个大问题。”

约翰逊说，下一个问题是原始成本。“成本始终是首要和中心，这是他们需要独立做的事情，IT世界几乎一直在做的事情，这是TCO(总拥有成本)分析。他们会拿出自己的电子表格，以尽可能细的粒度度，分析他们今天在prem上做这件事的相对成本，并试着看看在云中会有什么等价的东西。TCO分析的很大一部分将归结为基础设施的利用水平。如果他们的利用率水平很高，这往往会告诉他们，云计算将比继续做他们正在做的事情更昂贵。”

但对于许多大型芯片设计机构来说，最终的决定并不是那么简单。“他们必须权衡哪些是不能在校内做的，哪些是他们需要并愿意做的。这不仅仅是一个成本决定的原因是，通过利用云计算，有机会更快地完成任务，在项目完成地点或不同地点的团队规模方面有更大的灵活性。”

混合的方法
对于许多组织来说，答案似乎是某种类型的混合方法，这使他们能够充分利用其预置数据中心，同时还提供了根据需要扩展和缩小的选项。

约翰逊说:“这将为他们所做的投资提供最佳成本。”“然后，他们将利用云来处理项目过程中出现的高峰和意外惊喜。他们会为计算买单，因为这将是不可预测的，这将允许他们做一些他们从未有能力做的事情，即用项目时间来换取费用。”

对于IT方面的涉众来说，这始于TCO的争论。他说:“一旦TCO完成，你就会对自己相对于云成本所处的位置有一个良好的感觉。”“但你还需要做一个ROI分析，因为在云计算中逐步执行一些工作负载的投资可以获得相当高的财务效益回报。但对公司来说，这不仅仅是更容易指出的费用效益。提前两个月完成产品，经过销售周期的审查，这是多么有价值，这是无形的。无论是假期拦截，还是返校，这部分都需要一些战略思考。你如何计算你的TCO，然后加上投资回报率，然后问你是否真的需要投资?这并不是说一种成本对另一种成本的挤压会像气球一样。你需要在气球里再加一点空气，这样气球的尺寸才会大一些。成本总是更容易建模到正确的小数点数，而不是对收入效益的预测或能够在芯片上执行更多验证的价值。 You’ll never know that you actually eliminated what would have been a really expensive error because you didn’t ever experience it. You never have the hard data to say, ‘See, spending that extra $100,000 worked out because it saved us $20 million.'”

何时重新考虑内部部署和云计算的决定
重新审视云与内部部署分析的最佳时机是在资源完全贬值之后，因为云产品正在改进。Mehndiratta相信，在未来三到五年内，云供应商将通过针对存储、计算、访问、商业模型和位置优化的专用高性能计算应用程序，为大中型客户提供更优质的服务。反过来，这将缩小预置和云之间的增量。

Mehndiratta说，与此同时，可能仍有两到三家大到运行自己的私有云的公司。“但对于大中型半导体系统公司来说，如果你看看那些核心公司，比如ASIC公司、模拟公司、射频专家，甚至平台公司，他们都在朝着五五开的模式发展，并问自己，‘当硬件贬值时，我是否应该把云视为一种完全的补充能力，因为我无论如何都必须购买新硬件?这不仅仅是每核主流计算机的经济性问题。它还可以使用最新最好的硬件。“我不需要买。我可以进入，但只有一段时间。’”

这提供了一定程度的灵活性，他们以前没有。如果云提供商能够访问所需的专门处理，那么这种灵活性就非常有价值。

Mehndiratta说，当你把同样的理论应用到小公司或新创业公司时，他们会有一种天生在云端的心态。“如果我是一家AI/ML领域的初创公司，正在开发一个基于arm的新型处理器应用程序，首先，我必须获得充足的资金，因为如果没有雄厚的资金，我无法完成如此复杂的设计。其次，我为什么要投资IT或CAD?他们出生在云端。这些公司说，‘我只是想让别人为我做这件事。我知道这样做成本会更高，但我面临着上市时间的问题。’”

数据中心和基于云的工具对于硬件和软件工程项目的EDA工具已经越来越受欢迎治之．“与此同时，并不是所有的加速器都是平等的，考虑到广泛的应用程序和目标数据集，关于保持数据中心私有的优点的争论还没有结束。事实上，数据中心加速器市场正迅速成为新设计和创新的目标，我们看到越来越多的客户专注于这一领域。”

对大多数人来说，云计算的发展并不令人惊讶，但Rambus的Woo表示，他们是否能够满足所有对每个企业都至关重要的要求仍是一个问题。“至少到目前为止，仍有人在运营自己的数据中心，但向云计算的转变比许多人想象的要快得多。”

罗兰·扬克，设计方法论的领导者弗劳恩霍夫IIS的自适应系统部的工程部一直在内部解决这些问题。他说:“我们研究所有一个高性能集群，但如果我们明年购买，它就过时了。”“我们每年都要更换它。如果您需要计算资源，云将永远不会老化。它永远都是最新的表演。”

另一方面，他说授权模式仍需改进。“一些EDA供应商已经在研究这个问题，但还没有完全解决——除了开源工具，你当然可以把它们带到云端。但并不是所有的工具都是开源的。”“我们确实对未来量子计算机的发展有了初步的了解。虽然它领先了两步，但目前一分钟的成本是1万欧元，想想都觉得很贵。但它确实要求您更彻底地思考您真正想要模拟的是什么。你不会进行反复试验，因为这非常昂贵。”