半导体赛道很热门、竞争也非常的激烈。对于芯片设计公司而言，如何快速设计出芯片并流片成功是一件复杂的系统工程。当前，芯片设计公司高度依赖于算力资源，流片前的每个步骤都是依赖算力平台来进行编码、仿真及验证，普遍是自建数据中心来进行资源配套。但随着公有云产品日趋成熟，各行各业也有诸多的上云实践与案例，那么芯片设计平台上云也成为可能。芯片设计上云是基于IC设计市场的四个新变化：一是需求上，高端应用和市场对芯片需求强劲，数据处理类芯片如CPU、GPU、DPU等，5G通讯芯片，以及大量的IoT芯片、AI芯片、汽车电子芯片，需求持续增长。二是工艺方面，从14纳米、到7纳米再到5纳米，工艺尺寸的缩小和设计规模的复杂使得计算资源的消耗呈指数级增长，行业消费涨幅在每年20%以上，有些IC设计企业的需求增速甚至高达40%。三是周期越来越短，芯片的上市周期是市场竞争力的关键，企业越来越倾向于选择先进的EDA工具，并用算力换时间，以缩短设计周期。四是技术上，主流EDA厂商纷纷推出基于云端的EDA，并辅以机器学习实现芯片设计自动化的更高层次。同时，IC设计在基础设施及管理的挑战同样显著，分别是支付难、管理难、预测难。一方面，工程师难以在预定上市时间内完成所有期望的作业，一是因为整体资源限制，包括软件许可证、计算、存储，二是由于巨大的需求波峰，企业无法满足动态峰值资源诉求。另一方面，设计过程的数据复杂且体量巨大，相关数据既包括企业内部流程的数据交付、异地管理，也包含第三方IP数据。数据管理、安全性管理是企业最为关注的问题。数据从审批下载到导入部署至设计环境，往往需要花一周甚至数周的时间，成为IC设计Time to Market的瓶颈。此外，按照传统经验对于未来所需IT资源预估和布局越来越困难。规划研发资源通常长达数月，复杂、漫长的采购与部署流程不能即时满足研发人员对于计算资源的动态需求。鉴于上述变化和挑战， EDA上云是时间与成本之间取得最佳平衡的路径。第一，对于运维人员而言，EDA上云可有效减少并优化企业的IT投入和运维成本，对IC设计者而言，算力换时间及云化EDA SaaS服务让设计更高效。第二，云上具有丰富的产品规格及多种服务模式准确匹配计算需求，并且多为最新的硬件产品，避免企业持有老旧资产。先进的运维管理比企业内部IT更弹性、更安全、更稳定、更智能。第三，研发平台即服务，助力研发效能提升。云厂商正在积极与合作伙伴共同提供满足于EDA工具相关的需求的数据中台、研发中台、AI/ML解决方案等。第四，资源及服务共享，成本分摊。大数据和高性能计算互为依托，创建不可估量的增长空间，拉动行业效率及高速发展。所以说，云端EDA是设计上云的关键节点。目前EDA上云的需求正在快速增长，预计四至五年后会实现大面积上云。
