這是我們EDA云實證的第四期。

本期實證的主角是——Virtuoso。

半導體行業中使用范圍最廣的EDA應用之一。

1991年Virtuoso技術正式發布，最初作為掩模設計師的版圖工具，是Opus平臺的一部分，主要功能包括電路設計與仿真、版圖設計、設計驗證，以及模擬／數字混合設計等。

近30年來，Virtuoso產品已和最初有很大不同，但其核心仍然是版圖編輯器。

應用工具層面。Cadence一直致力于優化EDA應用算法和性能，提高自動化水平，將Virtuoso逐漸升級和擴展為集合多項新技術的系統設計平臺。

而從應用到云資源層，就由我們來發揮了。

我們針對EDA應用云原生適配，為IC研發設計人員提供一整套即開即用，快速上手的IC研發設計環境，系統性大幅提升研發效率。

我們到底是怎么做到的？

研發效率具體提高在哪些方面？

什么是即開即用的IC研發設計環境？好用嗎？改變原來習慣嗎？

以下是今天的正文：

用戶需求

某芯片設計公司做數模混合芯片，經常使用Virtuoso調用Spectre完成仿真任務，需要趕MPW shuttle，即將面臨多項目同時進行、項目關鍵時間節點相同的困境。

但公司CEO并不想單純靠增加本地機器來解決目前問題，一方面考慮到會對企業造成比較大的現金流壓力，另一方面公司并沒有專門的IT和CAD團隊。他對能不能用云解決現有問題十分重視，也直接和云廠商交流過，對我們的云上自動化和Auto-Scale功能很感興趣。

實證目標

1、fastone平臺是否支持在云端使用Virtuoso運行仿真任務？

2、通過平臺使用Virtuoso和本地差別大嗎？

3、Auto-Scale自動化伸縮具體怎么實現的？

4、Slurm調度器行不行？

實證參數

平臺：

fastone企業版產品

應用：

Cadence Virtuoso

適用場景：

數模混合電路設計及仿真

云端硬件配置：

Spectre仿真主要需要的是計算密集型CPU，所以平臺推薦的是計算優化型云端實例

調度器：

Slurm（關于調度器，下文會詳細講解）

技術架構圖：

一整套即開即用的IC研發設計環境

操作像吃了德芙般順滑

用戶對于在本地單機使用Virtuoso運行仿真任務，已經非常熟悉。

而對于在云上跑，用戶依然有以下疑問：

什么叫一整套？從哪一步到哪一步？

云上使用Virtuoso，操作方式會改變嗎？會不會很麻煩？

我們為用戶提供的產品，從登錄桌面、打開應用、配置仿真、提交任務、自動上云開機運行任務并自動關機、查看結果進行調試……用戶所需要的操作與本地幾乎完全一致，每一步只需在平臺上使用鼠標簡單點選即可完成。

我們說的“一整套”，就是這個意思。

至于操作方式會不會改變？

拿訪問集群舉例。

用戶訪問集群，既可以通過命令行，也可以通過WebVNC圖形界面方式直接訪問。

手動模式訪問集群，一共有五步， **往往還需要請IT先配置環境 ** ：

1、在云端開一臺機器；

2、在云端安裝VNC服務并進行配置，有幾個用戶使用就需要配置幾個賬號；

3、在本地安裝VNC服務并進行配置；

4、在云端開啟VNC服務；

5、用戶使用各自賬號登錄客戶端VNC訪問云端。

我們為所有用戶免費提供WebVNC功能，自動化創建到訪問集群：

1、通過Web瀏覽器登錄fastone平臺；

2、在Web界面新建集群、配置資源；

3、在已創建的集群點擊WebVNC遠程桌面圖標（同時提供WebSSH遠程命令行功能）；

4、跳轉到虛擬桌面，可在該桌面中操作Virtuoso。

我們還提供了統一的用戶認證，不同用戶可以直接訪問VNC，無需重新配置。

這種操作方式給用戶提供了熟悉的操作環境，使其能夠快速地遠程自動化訪問集群，避免了大量的手動部署，使用體驗更好。

在數據傳輸上，我們同樣為用戶提供了不改變操作習慣的DM工具，用戶無需在多套認證系統之間切換，使用統一的身份認證即可傳輸數據，并自動關聯云端集群進行計算，具體看這里《CAE云實證Vol.8：LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規模，本地VS云端5種不同硬件配置》

當然，好處遠遠不止這些。

Auto-Scale自動伸縮就像仙女棒

變大變小變漂亮

fastone通過Auto-Scale功能實現自動化創建集群的過程，可以實現自動監控用戶提交的任務數量和資源的需求，動態按需地開啟所需算力資源，在提升效率的同時有效降低成本。

怎么讓仙女棒發揮作用？

先來設置一下：

下圖就是開啟Auto-Scale功能后，用戶某項目一周之內所調用云端計算資源的動態情況。

其中橙色曲線為OD實例的使用狀況，紅色曲線為SPOT的使用狀況。

OD：On-Demand，按需實例。針對短期彈性需求，按小時計費，但價格比較高。

SPOT：可被搶占實例，又稱競價實例。價格最低可達到按需實例價格的10%，相當于秒殺，手快有手慢無，隨時可能被搶占中斷，需要有一定的技術實力才能使用。

兩個重點：

第一、從圖中可以看到整個階段算力波峰為約3500核，而波谷只有650核左右。用戶使用資源是存在明顯的波峰波谷周期的。Auto-Scale功能可以根據任務運算情況動態開啟云端資源，并在波峰過去后自動關閉，讓資源的使用隨著用戶的需求自動擴張及縮小，最大程度匹配任務需求。

當然，用戶也可以選擇自己對最大最小值進行設置，加以限制。

這一方面節約了用戶成本，不需要時刻保持最高峰使用資源；

另一方面也最大限度保證了任務最大效率運行。

比如跑100個corner的仿真，以前只能同時跑10個，要花10天，現在可以同時跑100個，只要1天就可以完成。這兩種方式成本相同，為用戶節約出了顯著的時間差，大大縮短了任務運行周期，提升了研發效率。

第二、我們的Auto-Scale功能支持對不同計費模式（OD、SPOT）實例進行自動伸縮，OD按需實例價格通常為SPOT實例的3-10倍。

Auto-Scale功能可以根據不同的用戶策略，比如成本最優還是時間優先，自動化跨區、跨類型為用戶調度云資源，完成計算任務。

至于不同策略具體怎么落地執行？相比時間優先策略，成本優先怎么做到降低成本最多達67%-90%？在這篇實證《生信云實證Vol.3：提速2920倍！用AutoDockVina對接2800萬個分子》里體現得十分明顯。

不僅限于運行任務期間，其實早在創建集群的時候，自動化Auto-Scale過程就已經開始了。

在這篇Bladed實證里，fastone平臺在任務的不同階段采取不同的策略應對，除任務運行時間內全部云資源滿負荷運作以外，在數據處理和結果數據上傳階段均只開啟了1-2臺機器，而其他準備過程不需要開啟機器。

習慣了LSF/SGE

Slurm調度器到底行不行？

為什么選擇Slurm調度器？

Virtuoso應用原生支持的調度器有LSF和SGE。

LSF作為商業軟件，由IBM提供商業支持，是半導體行業最常用的調度器軟件。曾經衍生出的開源版Openlava在2016后IBM發起的版權訴訟之后，2018年正式被禁用。

SGE商業版在去年已經隨Univa被Altair收購。類似的，免費開源版已經長期無維護和更新，也存在版權風險。

LSF和SGE均按核時收費，價格不菲，如果在云端大規模使用，價格驚人，而且都需要購買單獨的Resource Connector或Navops Launch產品才能支持在云上使用。

而Slurm作為調度器四大流派里唯一的純開源派，就不受規模和費用的限制了。而且Slurm擁有容錯率高、支持異構資源、高度可擴展等優點，每秒可提交超過1000個任務，且由于是開放框架，高度可配置，擁有超過100種插件，因此適用性相當強。

所以我們優先選擇Slurm。

關于這四家主流調度器：LSF/SGE/Slurm/PBS以及它們的9個演化版本，可以看這篇文章《億萬打工人的夢：16萬個CPU隨你用》，我們進行了整體梳理和盤點，尤其是對云的支持方面劃了重點。

我們是怎么實現的？

答案是：SGE Wrapper。

Wrapper是什么呢？

可以看看下圖，可以看到同樣的命令在不同的調度器之間有不同的實現方式：

而Wrapper就像不同調度器命令語言中的翻譯器，我們相當于通過這個翻譯器，把Slurm語言翻譯成了Virtuoso聽得懂的SGE語言，于是應用就能正常運行啦。

關于不同調度器的使用效果。

我們曾經在ProteusOPC實證場景四中分別使用SGE和Slurm在云端和本地分別調度2000核/5000核運行相同OPC任務。

結論是：對于計算結果無影響。

關于調度器如何在多機器多任務的情況下提升資源利用率，并進行自動化管理，可以看這篇《EDA云實證Vol.7：揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事》

任務監控還能搞出省錢大招？

根據我們對整個任務消耗資源狀態的監控，發現運算該組任務所使用的內存大部分時間在5G以下，但會有極短的一段時間（不超過半小時）達到17.5G。

從上圖中可以看到，Swap剩余量在短時間內從8.6G跌到了7.1G，隨后很快回升到了8.38G，也就是說如果沒有Swap，運行內存的瞬時缺口約為1.5G，勢必造成任務失敗。

Swap，交換分區，就是在內存不夠的情況下，操作系統先把內存中暫時不用的數據，存到硬盤的交換空間，騰出內存來讓別的程序運行。

如果配置16G的內存，任務最后會因此失敗。

但如果選擇配置32G內存，著實有點浪費，畢竟也就超了一點點。

而同等CPU資源下，配備32G內存的價格普遍要比16G貴1.4-1.9倍。

正是由于完備的監控和任務性能評估機制，我們建議用戶在云端運算時配備16G內存，同時使用Swap功能渡過這段內存波峰，以達到最高的性價比。

實證小結

1、fastone平臺支持在云端使用Virtuoso調用Spectre運行仿真任務；

2、用戶使用這套研發設計環境能閉環完成Virtuoso運行任務，且基本不改變用戶習慣；

3、fastone平臺的云上自動化模式和Auto-Scale功能能有效幫用戶縮短研發周期，同時降低使用成本；

4、Slurm調度器不會影響計算結果，是更具性價比及擴展性的選擇；

5、fastone平臺擁有完備的監控及任務性能評估機制。

本次EDA實證系列Vol.10就到這里了。

下一期我們聊HFSS。