HSPICE仿真时间从30天缩减到17小时！42倍效率提升是如何做到的？蓝字关注我们作为最早的电子

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作为最早的电子设计自动化软件，我们的EDA云实证系列从SPICE开始，再合适不过。
在它出现之前，人们分析电路，用的是纸笔或者搭电路板。随着电路规模增大，手工明显跟不上。
于是， 1971年， SPICE诞生了。全称“Simulation Program with Integrates Circuit Emphasis" 。
H-SPICE是随着产业环境及电路设计技术的发展与升级，以“SPICE2”为基础加以改进而成的商业软件产品，现在属于Synopsys 。
既然有了新的计算机辅助工具，那问题就来了：
怎么才能跑得更快一点？
怎么才能运行更大规模的集成电路？
第一个答案是算法改进。这属于数学领域，很难。
第二个答案是摩尔定律。从上世纪70年代初到如今， SPICE从只能仿真十几个元器件到今天可以仿真上千万个元器件的电路。但已经几十年没有太大的变化了。
第三个答案是计算架构升级，从单核到多核，单线程到多线程。
第四个答案是Cloud HPC云端高性能计算。谈概念过于抽象，我们今天拿实证说话。
实证背景信息
用户需求
作为一家纯IC设计公司， C社成立已超过十年。
公司在本地部署了由十多台机器组成的计算集群，但目前面临的最大问题依然是算力不足。特别是面对每年十次左右的算力高峰期时，基本上没有太好的办法。
对云的认知
C社相关负责人表示：算力不足是目前IC设计行业普遍面临的问题。对于EDA上云，公司之前没有尝试过，对云模式和架构也并不了解，在数据安全性方面也存在一定的顾虑。
不过该负责人对于EDA上云早有耳闻，也颇感兴趣，愿意进行一定的尝试。毕竟上云若真的能够加快运算速度，就意味着可以更早展开研究，从而提升项目的整体进度。
实证目标
1、HSPICE任务能否在云端运行？
2、云端资源是否能适配HSPICE任务需求？
3、fastone平台能否有效解决目前业务问题？
4、相比传统手动模式，云端计算集群的自动化部署，有哪些好处？
实证参数
平台：
fastone企业版产品
应用：
HSPICE
适用场景：
仿真模拟电路、混合信号电路、精确数字电路、建立SoC的时序及功耗单元库、分析系统级的信号完整性等
技术架构图：
用户登录VDI ，使用fastone算力运营平台根据实际计算需求自动创建、销毁集群，完成计算任务。
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License配置:
EDA License Server设置在本地。
步骤一：硬件选择
选择适合HSPICE应用的配置
云端可以选择的机型有几百种，配置、价格差异极大。
我们首先需要挑选出既能满足HSPICE应用需求，又具备性价比的机型。
已知用户的本地硬件配置：
Xeon(R) Gold 6244 CPU @ 3.60GHz ， 512GB Memory
本地配置不仅主频高，内存也相当大。
我们推荐的云端硬件配置：
96 vCPU, 3.6GHz, 2nd Gen Intel Xeon Platinum 8275CL, 192 GiB Memory
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推荐理由：
1、该应用对CPU主频要求较高，但内存要求并不大；
2、我们选择了计算优化型云端实例，即具备高性价比的高主频机器。
C社的本地硬件在HSPICE以外，还需处理一些需要大内存的后端任务，所以需要在配置上兼顾各种资源需求，在当前项目不可避免会造成一定的资源浪费。
步骤二：云端部署
手动模式 VS 自动部署
我们先看手动模式：
第一步：不管你需要用哪朵云，你都得先熟悉那家云的操作界面，掌握正确的使用方法；
第二步：构建大规模算力集群：

配置计算节点，存储节点， VPC ，安全组等等
安装应用，把HSPICE安装在集群环境
配置集群调度器，比如slurm

第三步：上传任务数据，开启计算；
第四步：任务完成后及时下载结果并关机。
不要笑，这一点很重要。我们在切换七种视角，我们给各位CXO大佬算算上云这笔账有讲到原因。
此外，还有一个需要考虑的点，时间。
第一步，需要多少时间说不好；
第二步，大概需要专业IT人员平均3-5天；
第三步/第四步，如果数据量较大，需要考虑断点续传和自动重传；