EDA 最强攻略，如何为 EDA 选择存储？

当今数字芯片技术飞速发展，数字半导体芯片已经渗透到社会生活的各个领域，从消费电子产品、工业自动化设备到航天技术都能看到半导体芯片技术的身影。国家在芯片技术上的投入和重视程度也提升到战略层面，芯片设计制造正在成为新一代的国之重器。

01 EDA 是什么？

EDA 是芯片之母，是芯片产业皇冠上的明珠，是集成电路设计最上游、最高端的产业。EDA（Electronic Design Automation）是电子设计自动化的简称，EDA 的发展经历了 CAD、CAE 等阶段，随着集成电路技术发展，EDA 越来越被业界予以“芯片设计软件工具”的代名词。2018 年全球集成电路产值近 5 千亿美金，中国集成电路进口金额超 3 千亿美金，EDA 是集成电路产业产能性能源头，从仿真、综合到版图，从前端到后端，从模拟到数字再到混合设计，以及后面的工艺制造等，EDA 软件工具涵盖了 IC 设计、布线、验证和仿真等所有方面，是集成电路产业的“摇篮”。

利用 EDA 工具，工程师将芯片的电路设计、性能分析、设计出 IC 版图的整个过程交由计算机自动处理完成。在没有 EDA 工具之前，设计电路要依靠手工，但对于大规模集成电路有上亿晶体管的设计用手工简直是不可能的。可以说有了 EDA 工具，才有了超大规模集成电路设计的可能。

硬件描述语言（HDL-Hardware Description Language）是一种用于设计硬件电子系统的计算机高级语言，就是用软件编程的方式来描述复杂电子系统的逻辑功能、电路结构和连接形式。硬件描述语言是 EDA 技术的重要组成部分，是 EDA 设计开发中很重要的软件工具。

目前国内外的 EDA 软件主要供应商包括 Synopsys、Cadencen、Mentor Graphics、华大九天、芯愿景、芯禾科技等，EDA 应用涵盖了通用、专用芯片的设计制造等场景。

02 EDA 工作流程和 IO 特点

EDA 典型的工作流程包括了以下几个阶段：

—前端设计阶段（逻辑设计）

• 设计规范

• 功能验证

• 合成

• 逻辑验证

—后端设计阶段（物理设计）

• 布局和布线

• 静态时序分析

• 物理验证

—生产制造

• 流片

这些阶段相互作用以形成 EDA 的数字设计流程：

在前端设计阶段，工程师通过将 VHDL 等源文件编译为芯片模型来完成芯片设计，然后通过在大型计算集群中分发任务来验证芯片设计。调度程序将仿真和模拟任务分发到不同的计算节点上，这些计算节点通过共享文件系统来访问后端的芯片模型。在整个前端设计过程中，工程师需要不断改进设计，整个过程需要多次迭代，因此，前端设计阶段会生成大量仿真工作。创建、调度和执行 build 和仿真作业的效率，决定了将芯片推向市场所需的时间。

当大量作业并行运行时，会产生大量 IO 负载，EDA 应用程序需要读取并编译数百万个小的源文件，用以构建和模拟芯片设计。后端的共享文件存储管理各种芯片设计目录和文件，以便不同的用户、脚本和应用程序可以访问数据。

在前端验证阶段，数据访问模式往往是随机的，并带有大量小文件。前端工作负载需要极高的并发性，从而满足大量作业并行访问的需要，这些作业将生成大量随机访问的 IO。此外，由于伴随着大量小文件访问，这个阶段对元数据访问性能是极大的考验。

从一些公开的数据上看，半导体芯片设计过程中，对元数据调用（包括 GETATTR，ACCESS 和 LOOKUP）占所有调用的 85％以上，而“读取”和“写入”不到 15％。对于传统 NAS 阵列或单 MDS 的分布式文件存储架构而言，将会面临较大的挑战。

在后端设计和验证阶段，数据访问模式将主要以顺序访问为主。后端设计阶段的工作负载往往由较少数量的任务组成，这些任务具有顺序的 IO 访问特点，并且运行时间较长。在后端设计阶段的工作任务，主要考验后端文件系统的并行访问带宽。

结合前端设计和后端设计两个阶段的 IO 访问特点来看，EDA 芯片设计和仿真过程中，对元数据和数据，小文件 IOPS 及大文件顺序访问带宽，都有极高的要求。这一过程与大型的程序（如 Linux 内核）并行编译过程中产生的 IO 特点相似。

芯片设计阶段涉及的所有作业的输出都可能产生 TB 级的数据。尽管有些数据是临时性（如时序仿真等）的，但这些数据仍然需要最高级别的存储性能，才能对芯片设计整个流程进行保障。

半导体行业巨头 Intel 发布的一份报告显示，在过去 10 年，Intel 用于半导体设计和制造的内部基础设施投入中，计算和存储的 CAGR 达到 30％以上，并且没有减少任何 IDC 站点。

尽管英特尔在 EDA 场景中可能独占鳌头，但我们从行业数据中可以看到，绝大多数的半导体设计企业对基础设施的投入年增长率都超过 20％。

03 如何满足 EDA 场景的存储需求

文件存储主导

在存储系统中，EDA 工作流都是将大量的数据通过文件系统进行共享和访问，并且在系统中生成深层的目录结构，使得文件系统在 EDA 存储系统中占主导地位。

YRCloudFile 高性能分布式文件存储，具备卓越的性能、灵活的水平扩展性、海量小文件存储能力等特性，可以满足 EDA 应用中大规模计算集群以文件方式并行访问数据的需求。

超高并发性能

大多数 EDA 工作流需要极高的并发性，YRCloudFile 能够满足数千高性能 Linux 计算群集的并发要求，提供远高于标准 NAS 协议（NFS、SMB）的并发能力。

EDA 工作负载中产生的大量元数据操作，可以通过 YRCloudFile 灵活扩展的元数据服务进行满足和匹配，解决了 EDA 负载对元数据性能的要求。

灵活弹性扩展

EDA 工作负载在执行过程中，会产生 TB 级的数据或中间结果，YRCloudFile 分布式文件系统采用分布式架构，将所有磁盘进行统一管理，提供统一命名空间，支持容量和性能的水平扩展，可按需实现快速扩容，满足 EDA 对大容量存储的需求。