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基于EDA+GPU服務器軟硬件一體化的芯片設計行業解決方案

維維為 ? 來源:維維為 ? 作者:維維為 ? 2022-08-19 16:44 ? 次閱讀

作為半導體產業的核心,芯片技術復雜,產業結構高度專業化。隨著產業規模的迅速擴張,產業競爭加劇,分工模式進一步細化。目前芯片市場產業鏈為:IC設計研發、IC制造和IC封裝測試等三大關鍵環節,環環相扣,且各個環節都要達到制造精密度的巔峰。

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三大環關鍵節中,IC設計處于產業鏈上游,其核心是EDA(Electronic Design Automation,電子設計自動化)。EDA是集成電路產業產能性能的源頭,從仿真、綜合到版圖,從前端到后端,從模擬到數字再到混合設計,以及后面的工藝制造等,EDA涵蓋了IC設計、布線、驗證和仿真等所有方面,在整個芯片設計產業鏈中具有舉足輕重的作用。

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由于中國EDA行業起步較晚,整體市場規模相對較小,疊加美國對中國企業EDA出口限制等因素,短時間內會影響國內芯片企業的設計能力。但國家和市場高度重視EDA行業,已經在EDA軟件領域展開戰略布局,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》將集成電路列為七大科技前沿領域攻關的第三位,EDA的攻關更是位列集成電路之首,自主可控的國產EDA軟件有望快速崛起,市場規模將進一步增長。

從全球科技產業周期的角度來看,物聯網人工智能和虛擬/增強現實領域的新機遇使得整個集成電路生產周期各階段的半導體公司都能受益,但擁有性能更強、技術更先進的EDA設計平臺將助推客戶設計出更好的芯片并快速推向市場,特別是智能手機智能汽車領域對高端芯片的需求與日俱增,對設計復雜度以及可靠性的要求也大幅提高,使得EDA平臺性能的重要性愈發突出。

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芯片設計不僅是半導體全流程中銷售額占比最高,增速最快的環節,也是半導體芯片制造全域中耗時最久的周期環節。一款芯片從設計到投放市場平均需要24~30個月,其中研發設計用時12~18個月,EDA研發設計中的驗證仿真就占7成左右的研發時間,原因是EDA芯片設計工作流程是計算密集型負載,設計仿真是一個近乎“無限”的模擬空間。隨著設備中寄存器和存儲元件數量的增加,模擬芯片的功能和性能是一個嚴峻的挑戰,大型片上系統設計可能有數10億個晶體管,大量狀態需要驗證。一次全芯片仿真往往需要數以星期計的時間,嚴重制約設計效率和質量。所以,設計人員需要使用多種加速技術來最大化覆蓋范圍并確保正確的實現預期功能。

從技術層面看,由于逆光刻技術(ILT)的廣泛應用,7nm及以下的圖形特征尺寸方面要求更高的精度和工藝余量,必須解決阻止ILT大規模采用所面臨的計算時間長、特定于曲線OPC的掩模規則檢查(MRC)、較大的布局文件大小等問題。現在GPU光刻模擬方面取得的進步比傳統CPU計算的速度提高了10倍以上,機器學習(ML)通過學習現有解決方案,進一步加快了ILT模型的速度。另外,下一代光刻機變得越來越昂貴,因此,通過ILT從現有光刻機中提取新的價值和性能是一個更具吸引力的選擇。

EDA+GPU整體解決方案介紹

NADDOD納多德作為NVIDIA網絡產品的Elite Partner (精英合作伙伴)、Inception初創加速計劃成員,根據自身技術創新、產業資源優勢和對芯片設計行業的深入洞察,針對產業發展的緊迫現狀,推出針對芯片設計行業的EDA+GPU服務器軟硬件一體化方案,利用HPC+渲染(計算機圖形學)+ ML/DL的統一加速體系結構,提供大量高效的計算能力,助力芯片的設計與制造,提高掩模圖案和缺陷檢測應用的速度和效率,大幅提升EDA平臺性能的快速擴展,讓芯片設計更加高效、智能。

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整體解決方案架構如下圖所示,NADDOD納多德提供從底層的硬件(光聯接、交換機,GPU服務器)、軟件平臺(CUDA-X/DOCA )再到EDA/OPC軟件的整體解決方案,為芯片設計行業加速發展深度賦能。

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在GPU產品方面,以NVIDIA DGX A100為例,它適用于所有AI工作負載的通用系統,在全球首個5 PetaFLOPS AI系統中提供前所未有的計算密度、性能和靈活性。DGX A100采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU,使企業能夠將訓練、推理和分析整合到一個統一的、易于部署的AI 基礎架構中,包括直接訪問NVIDIA AI專家。

基于NVIDIA DGX A100構建的AI系統

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EDA軟件

在EDA產品方面,NADDOD納多德通過與EDA供應商深度合作,形成了EDA+GPU服務器軟硬件一體化解決方案,提供模擬電路設計全流程EDA工具系統、數字電路設計EDA工具、平板顯示電路設計全流程EDA工具、系統和晶圓制造EDA工具等全系列EDA軟件產品。

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在應用方面,在NVIDIA V100 32GB GPU上,NVIDIA DGX與典型的CPU運行相比,ILT計算的加速超過10倍。在光學和抗蝕劑建模的許多關鍵組件中,實現了超過20倍的加速。目前,已在NVIDIA A100 80GB GPU 集群上使用內部ILT引擎對關鍵層進行生產規模校準和測試。

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基于GPU的ILT加速

為EDA平臺提供出色的性能支持


NADDOD納多德基于EDA+GPU服務器軟硬件一體化的芯片設計行業解決方案可幫助EDA平臺實現性能的快速擴展,讓芯片設計更加高效、智能。采用 NVIDIA DGX軟件堆棧,憑借集成的AI軟件套件,可以簡化大規模加速計算部署,將獲得工作成果所需的時間從幾個月縮短到幾小時,提高IT部署效率,降低企業運營成本。

另外,DGX通過不斷優化軟件來減少訓練時間,在MLPerf 0.6基準測試中創造了八項性能記錄。利用超強的GPU計算性能和深度學習(DL)的最新進展,顯著減少了EDA軟件復雜計算算法所需的時間。

利用EDA軟件所支持的通用文件格式,解決ILT較大的布局文件大小。同時NADDOD納多德提供的端到端EDA解決方案,包括CPU/GPU服務器、高性能存儲系統、高速交換網絡、作業調度系統、數據備份保護、遠程虛擬化接入及集群構建在內的整體解決方案交付,最終實現一體化構建EDA基礎架構。

EDA+GPU服務器軟硬件一體化解決方案還可在EDA工具層面,針對GPU硬件特性進行深度、定制化的優化。通過調整EDA并行算法中的數據結構、并行顆粒以及調度流程,最大程度挖掘GPU的加速性能,同時減輕用戶負擔,提高部署效率,為用戶提供最大化的價值。

審核編輯 黃昊宇

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