Cadence 和 IBM
Cadence 是计算软件领域的全球领导者，帮助企业设计微芯片，推动当今最重要的新兴科技的发展：新型 AI、自动驾驶汽车系统以及帮助残障人士的先进科技等等。
当 IBM 开发出世界上第一个 2 纳米 (nm) 级微芯片节点时，它成为了不断推动将更多电路封装到越来越小的芯片中的最新里程碑。2nm 节点有望实现革命性的能源效率并在技术上实现巨大飞跃。
但在如此小的规模下，将差异化电路设计到芯片上（通过电子设计自动化 (EDA) 完成）需要极其复杂的工艺以及前所未有的精度和计算能力。
IBM 近期深化了与 Cadence 的合作，以期充分利用 Cadence 的核心 EDA 和系统产品组合，包括数字、模拟和验证软件以及 3D IC 封装和系统分析解决方案。因此，我们可以在芯片和封装、逻辑科技、设计和云支持领域更好地为客户提供创新解决方案。
“Cadence 和 IBM 多年来一直在芯片设计领域合作，我们在芯片开发方面的密切合作，以及近期与 Cadence 在 IBM Cloud 上的合作，都体现了双方不断深化的合作伙伴关系，”混合云和 IBM 半导体高级研究经理 Vandana Mukherjee 表示。
IBM 正在部署 Cadence 支持 AI 的数字实施技术，以设计我们针对存储和加密的领先芯片。Cadence 3D IC 封装设计工具是系统设计的关键要素，可以分析电气和散热问题。通过利用 Cadence 的前端到后端解决方案，IBM 团队正在开发方法来分析和验证智能系统设计的整体系统功能和性能。
在云中支持 EDA 工作负载
Cadence 也是 IBM 解决方案的早期采用者之一，该公司部署 IBM Cloud 已超过 3 年，旨在为内部软件开发和 EDA 工作负载提供帮助。
“计算对我们来说就像氧气一样，”Cadence 首席信息官 Tarak Ray 表示。我们拥有大约 10,000 名工程师和 5 个主要内部数据中心，每月创造数百万个就业岗位。”
需要更强计算能力的压力同时来自四面八方。市场每年对芯片的需求越来越大。AI 越来越多地融入最终产品，以及定制化需求的不断增长，对电路设计提出了更高要求。几乎每一种芯片设计都面临激烈的市场竞争。Cadence 将 AI 和机器学习 (ML) 构建到 EDA 流程中，以帮助工程师加速工作，但这些例程也需要更多的 CPU 处理能力。
那么 Cadence 如何满足这一需求呢？
扩大公司数据中心的规模并不是理想的解决方案。Ray 指出，除了空间限制外，还需要考虑其他挑战。“我们必须购买服务器，而且安装需要一定的时间。服务器最少需要一个月的时间。对于网络设备来说，可能需要更长时间。我们的工程师现在需要计算能力，”他说。
答案显而易见，那就是云。但在 EDA 中，情况就没那么简单了。EDA 云需要新的灵活性，允许大量工作负载（涉及数百万次计算以及 TB 或 PB 级数据量）在本地和云之间无缝迁移。它还需要非常灵活，允许不同项目进行深度差异化，因为对定制芯片的需求意味着不同项目需要不同类型的服务器和平台，而且它必须确保安全。正如 Cadence 高级副总裁兼系统与验证事业部总经理 Paul Cunningham 所说：“我们的工具正在处理的数据包含我们客户一些最有价值的商业机密。因此，安全至关重要。”
解决方案还必须具有出色的单位成本计算能力。Ray 解释道，就在四年前，由于服务器配置和全球多个工作负载分布的复杂性，EDA 提供商的核心处理资源利用率非常低。对于 EDA 所需的 CPU 数量而言，未利用的资源会导致严重的成本效率低下。Cadence 的目标是大幅提高利用率。
Cadence 战略性地设计了解决方案，并且融合了本地和多云计算资源，包括 IBM 的云端高性能计算 (HPC)。“IBM Cloud 真正了解混合网络和 EDA 行业的挑战，”Ray 说道，“它提供裸机服务器和虚拟服务器选择；它具有存储、数据移动和同步功能、网络、防火墙选择以及强大的虚拟私有云 (VPC) 选项……它是完整的解决方案。它为我们提供额外容量，并且几乎不会造成任何干扰。如果我们需要爆发巨大的计算能力，我们也能如愿以偿。”
IBM 计算资源助力 Cadence 计算环境中的三个工作流：为 Cadence 自有解决方案设计芯片、为外部客户设计提供系统验证服务，以及开发 Cadence EDA 工具。
Cadence 和 IBM 围绕以下主要组件构建了解决方案：
- IBM® Cloud Bare Metal Servers 和 IBM Cloud Virtual Servers for VPC，Cadence 使用它们来获取计算能力以进行扩展。整个堆栈不仅具有灵活性和高性能，其设计还能满足严格的安全要求，例如晶圆代工厂对范围内工作负载的安全认证。
- IBM® Spectrum LSF Suites，用于在 Cadence 的本地和 IBM Cloud 资源上实现无缝工作负载管理和作业调度。“它使直接迁移变得非常容易，而且数据量可以达到 TB 级，”Cunningham 说。
- IBM Storage Scale 可实现高度安全的软件定义文件和对象存储，针对云环境进行了性能调优，能够处理 EDA 的密集输入/输出 (I/O) 需求，支持本地和云之间无缝、透明的数据移动，并在需要时进行同步。“EDA 写入和读取的数据量都非常大，会严重消耗存储系统。”Ray 说道，“IBM 的 IO Ops 从启用当天就开始发挥作用了。”
- IBM® Aspera，用于在本地和云之间高速传输大型文件和工作负载。
- Red Hat OpenShift，有助于在本地和云之间直接迁移工作负载（主要是 EDA 的 Unix 工作量）。
为了满足 Cadence 的安全要求，Cadence 和 IBM 将解决方案组件与 IBM Cloud Activity Tracker 和 IBM Security and Compliance Center 集成，以检测、审核和报告与安全相关的事件和合规性。
Ray 补充道：“IBM 拥有一支非常优秀的技术团队。他们知道自己在做什么，而且非常专注于让客户取得成功。他们了解我们的愿景，并与我们密切合作，设计出这个解决方案来实现我们的战略目标。”
Cunningham 解释了该解决方案对产品上市时间的影响。“你正在执行一项计划，以交付一种新的芯片产品，并且正处于关键时刻，需要交付一定质量的结果，满足验证目标或确保您已经进行了足够测试。时间至关重要，您希望尽快迁移到云。几年前，还没有办法做到这一点。您必须处理与安全、直接迁移或其他方面有关的障碍。现在，借助 Cadence OnCloud，我们真的可以做到这一点。”
IBM Cloud HPC 旨在提供更高的存储性能、更强大的计算能力和更高级别的安全性，借助这些功能，我们可以帮助 Cadence 提高整体效率，并提高计算软件工作负载性能的 HPC。
“IBM Cloud 和 Cadence 共同创造了 EDA 即服务体验，以满足我们客户对具有灵活容量的顺畅体验的需求，”IBM 高性能计算全球负责人 Christopher Rusert 表示：“通过这种合作关系，我们为客户提供一条灵活的云路径以实现 EDA 应用现代化。”
不仅比以前更容易获得更强大的计算能力，而且也更具成本效益。通过使用 IBM Cloud HPC 平台，Cadence 超额完成了高利用率目标。现在，Cadence 将把这些改进推向市场，利用 IBM Cloud HPC 解决方案支持面向客户的 EDA SaaS 平台 Cadence OnCloud。
Cadence 云业务开发副总裁 Mahesh Turaga 现在登场。Turaga 的职位让他对云市场有着深刻的理解。
“我们正处于大规模采用云技术的风口浪尖，”Turaga 表示。他补充说，过去几年里，Cadence 看到一些大公司承诺将全部 EDA 工作负载迁移到云。Cadence 的 Cadence OnCloud 产品组合已得到中小型客户的广泛采用，这些客户已在云上成功完成了数百次下线 – 生产集成电路最终光掩模的计算密集型过程。他解释说，现在的转变将在很大程度上由生成式 AI (Gen AI) 和大型语言模型 (LLM) 技术的出现推动：“现在，借助生成式 AI 和大型语言模型 (LLM)，您正在关注下一代生产力的全面改进。可以实现无限可能。我认为这将使我们所有人的工作效率大大提高，也将推动对云端无限弹性的需求。”
但成本如何呢？尽管无限弹性的费用可能高于公司为本地资源支付的费用，但是，“这是将苹果与橙子进行比较，”Turaga 说，“从业务转型的角度来看待这个问题。”他提到，Cadence 的一个客户通过将 EDA 工作负载迁移到云，将芯片的上市时间缩短了两个月。“这就是您需要考虑的商业价值。如果您可以将工程师的工作效率提高一定百分比，这对您的利润有什么影响？对于典型的 5nm 项目，大部分成本是工程工作。即使您让工程师的工作效率提高 10%，您也将拥有巨大的优势。”
Cadence Design Systems, Inc. 是电子系统设计领域的关键领导者，拥有 30 多年的计算软件专业知识。该公司应用基本的智能系统设计战略来提供软件、硬件和 IP，将设计概念变为现实。Cadence 的客户是创新型公司，为最具活力的市场应用提供从芯片到电路板到完整系统的电子产品，包括超大规模计算、5G 通信、汽车、移动设备、航空航天、消费电子、工业和医疗保健。《财富》杂志连续九年将 Cadence 评为“最适合工作的 100 家公司”之一。
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插图中的客户示例展示了客户使用 IBM 产品的方式，以及他们可能已取得的结果。实际性能、成本、节省情况或其他结果可能因具体运营环境不同而异。