上一篇《EDA云實(shí)證Vol.1：從30天到17小時(shí),，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？》里,，我們幫一家Design House提高了使用HSPICE進(jìn)行芯片設(shè)計(jì)仿真的效率,。

　　而設(shè)計(jì)好的集成電路圖案需要通過(guò)光刻機(jī)轉(zhuǎn)印到晶圓上才能完成制造，這就是芯片制造中最重要的一個(gè)步驟——光刻,。

　　在先進(jìn)工藝特別是 FinFET 工藝中,，計(jì)算光刻已經(jīng)成為光刻工藝研發(fā)的核心。

　　光學(xué)鄰近效應(yīng)校正（Optical Proximity Correction,，OPC）屬于計(jì)算光刻技術(shù)的一種,，主要是利用軟件和高性能計(jì)算，來(lái)模擬仿真光刻過(guò)程中的光學(xué)和化學(xué)過(guò)程,，通過(guò)仿真建立精確的計(jì)算模型,，然后調(diào)整圖形的邊沿不斷仿真迭代，直到逼近理想的圖形,，最終加速工藝研發(fā)周期的目標(biāo),。

　　這一過(guò)程對(duì)計(jì)算資源的需求隨著模型的精確度呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)。

　　舉個(gè)例子,，一款7nm芯片需要高達(dá)100層的光罩,，每層光罩?jǐn)?shù)據(jù)都需要使用EDA工具進(jìn)行OPC的過(guò)程。整個(gè)過(guò)程對(duì)硬件算力要求很高,，EDA工具需要運(yùn)行在幾千核的服務(wù)器CPU上,，動(dòng)輒就是幾十萬(wàn)核時(shí)。

　　我們通過(guò)今天的實(shí)證驗(yàn)證了如何在不同場(chǎng)景下,，大幅幫用戶(hù)縮短O(píng)PC運(yùn)行時(shí)間,，同時(shí)確保云端和本地計(jì)算結(jié)果的完全一致性和計(jì)算性能的穩(wěn)定性。

　　這次實(shí)證涉及的場(chǎng)景很細(xì)致,，既有License服務(wù)器的配置地點(diǎn),，又有不同調(diào)度器，還一一對(duì)云上計(jì)算結(jié)果和本地做了數(shù)據(jù)對(duì)比,，使用的計(jì)算資源數(shù)量跨度也很大,，從80-5000核不等，非常細(xì)致,，極具參考性,。

　　實(shí)證背景信息

　　A社是一家大型IC設(shè)計(jì)公司，隨著近年業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大,，OPC相關(guān)計(jì)算需求增大,。

　　但A社本地機(jī)房空間不足，原先傳統(tǒng)托管IDC模式也難以滿(mǎn)足彈性需求,，導(dǎo)致大量任務(wù)出現(xiàn)排隊(duì),，無(wú)法及時(shí)輸出成果,，拖慢了整個(gè)IC研發(fā)進(jìn)程。

　　公司希望在本地建設(shè)和IDC托管之外,，尋求具備彈性的大規(guī)模算力來(lái)滿(mǎn)足業(yè)務(wù)高峰期的需求,，來(lái)滿(mǎn)足業(yè)務(wù)擴(kuò)展需求。

　　實(shí)證目標(biāo)

　　1,、OPC任務(wù)能否在云端有效運(yùn)行,？

　　2、fastone平臺(tái)能否滿(mǎn)足業(yè)務(wù)彈性資源需求,，有效減少OPC運(yùn)行時(shí)間,？

　　3、License Server配置在本地和云端對(duì)計(jì)算性能/一致性/穩(wěn)定性是否有影響,？

　　4,、fastone能否支持不同調(diào)度器SGE/Slurm？使用不同調(diào)度器對(duì)計(jì)算性能/一致性/穩(wěn)定性是否有影響,？

　　5,、fastone平臺(tái)的云端輸出計(jì)算結(jié)果是否與本地完全一致？

　　實(shí)證參數(shù)

　　平臺(tái)：

　　fastone企業(yè)版產(chǎn)品

　　應(yīng)用：

　　Synopsys Proteus?OPC

　　適用場(chǎng)景：

　　在提交設(shè)計(jì)到制造之前,，模擬仿真光學(xué)鄰近效應(yīng)校正,，從理論上探索增大最小可分辨特征尺寸（Minimum Resolvable Feature size，MRF）和工藝窗口（Process Window,，PW）的途徑,，指導(dǎo)工藝參數(shù)的優(yōu)化。

　　License配置：

　　本次實(shí)證分別驗(yàn)證了License Server部署在本地和云端的表現(xiàn),。

　　云端硬件配置：

　　本次實(shí)證涉及的考察因素比較多,，尤其是本地和云上進(jìn)行了同步一對(duì)一對(duì)比。用戶(hù)希望和本地硬件配置盡量保持一致,，有更好的可比性,，所以選擇了跟本地接近的內(nèi)存密集型實(shí)例機(jī)型,。

　　調(diào)度器：

　　本次實(shí)證同時(shí)采用了SGE和Slurm兩種調(diào)度器,。

　　技術(shù)架構(gòu)圖：

　　兩個(gè)紅框表示EDA License Server分別部署在本地或云端。

　　應(yīng)A社對(duì)于數(shù)據(jù)保密的要求,，

　　本實(shí)證所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)處理,。

　　實(shí)證場(chǎng)景一

　　5000核大規(guī)模OPC業(yè)務(wù)上云驗(yàn)證

　　結(jié)論：

　　1、云端調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算一組OPC任務(wù),，耗時(shí)為80核計(jì)算資源運(yùn)算耗時(shí)的0.019倍,，相當(dāng)于從一個(gè)月縮短到13.8小時(shí)；

　　2,、公有云廠(chǎng)商大內(nèi)存型資源數(shù)量不算多,，單個(gè)區(qū)域想要一次性獲取高達(dá)5000核的內(nèi)存型實(shí)例很難實(shí)現(xiàn)。fastone平臺(tái)的Auto-Scale功能可在較短時(shí)間內(nèi)，根據(jù)用戶(hù)需求,，自動(dòng)化跨區(qū)調(diào)度到大量目標(biāo)類(lèi)型計(jì)算資源,。

　　實(shí)證過(guò)程：

　　1、云端調(diào)度80核計(jì)算資源運(yùn)算一組任務(wù),，耗時(shí)為x,；

　　5、云端調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算一組任務(wù),，耗時(shí)為0.019x,。

　　關(guān)于通過(guò)fastone平臺(tái)的Auto-Scale功能基于用戶(hù)時(shí)間優(yōu)先策略和成本優(yōu)先策略自動(dòng)調(diào)度本區(qū)域及其他區(qū)域的目標(biāo)類(lèi)型或相似類(lèi)型實(shí)例資源，這篇文章《生信云實(shí)證Vol.3：提速2920倍,！用AutoDock Vina對(duì)接2800萬(wàn)個(gè)分子》里有詳細(xì)說(shuō)明,。

　　實(shí)證場(chǎng)景二

　　License Server配置在本地VS云端

　　云上VS本地：計(jì)算性能/一致性/穩(wěn)定性驗(yàn)證

　　結(jié)論：

　　1、License Server部署在本地和云端對(duì)于計(jì)算結(jié)果無(wú)影響,；

　　2,、云端和本地分別運(yùn)行相同OPC任務(wù)：

　　計(jì)算性能：云上計(jì)算時(shí)間均優(yōu)于本地；

　　一致性：云端和本地計(jì)算結(jié)果均完全一致,；

　　穩(wěn)定性：集群運(yùn)行均無(wú)中斷,，GUI啟動(dòng)均正常。

　　實(shí)證過(guò)程：

　　1,、License Server部署在本地,，云上調(diào)度80/240/480/1600/3200/5000核計(jì)算資源運(yùn)行OPC任務(wù)，本地同步運(yùn)行80/240/480/1600/3200/5000核相同OPC任務(wù),；

　　2,、License Server部署在云端，云上調(diào)度80/240/480/1600/3200/5000核計(jì)算資源運(yùn)行OPC任務(wù),，本地同步運(yùn)行80/240/480/1600/3200/5000核相同OPC任務(wù),。

　　實(shí)證場(chǎng)景三

　　License Server配置在本地VS云端

　　云端擴(kuò)展性驗(yàn)證

　　結(jié)論一：

　　1、License Server配置在本地,，使用云端資源運(yùn)算OPC任務(wù),，性能隨資源增加線(xiàn)性提升。

　　注：參考值分別為：80核-1,、240核-0.3333,、480核-0.1667、1600核-0.05,、3200核-0.025,，5000核-0.016。

　　實(shí)證過(guò)程：

　　將License Server部署在本地：

　　1,、云端調(diào)度80核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為x,；

　　2、云端調(diào)度240核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.3375x,；

　　3、云端調(diào)度480核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.1679x,；

　　4、云端調(diào)度1600核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.0518x,；

　　5、云端調(diào)度3200核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.0285x,；

　　6、云端調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.0216x,；

　　7、云端調(diào)度80核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為y,；

　　8、云端調(diào)度240核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.3389y,；

　　9、云端調(diào)度480核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.1682y,；

　　10、云端調(diào)度1600核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.0529y,；

　　11、云端調(diào)度3200核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.0300y,；

　　12、云端調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.0230y,。

　　結(jié)論二：

　　License Server配置在云端,，使用云端資源運(yùn)算OPC任務(wù),，性能隨資源增加線(xiàn)性提升。

　　注：參考值分別為：80核-1,、240核-0.3333,、480核-0.1667,、1600核-0.05、3200核-0.025,，5000核-0.016,。

　　實(shí)證過(guò)程：

　　將License Server部署在云端：

　　1、云端調(diào)度80核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為x,；

　　2、云端調(diào)度240核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.3346x,；

　　3、云端調(diào)度480核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.1672x,；

　　4、云端調(diào)度1600核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.0515x,；

　　5、云端調(diào)度3200核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.0270x,；

　　6、云端調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算Case1,，耗時(shí)為0.0191x,；

　　7、云端調(diào)度80核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為y,；

　　8、云端調(diào)度240核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.3390y,；

　　9、云端調(diào)度480核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.1691y,；

　　10、云端調(diào)度1600核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.0588y,；

　　11、云端調(diào)度3200核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.0329y,；

　　12、云端調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算Case2,，耗時(shí)為0.0262y,。

　　實(shí)證場(chǎng)景四

　　不同調(diào)度器驗(yàn)證：SGE VS Slurm

　　云端2000核/5000核

　　結(jié)論：

　　1,、分別使用SGE和Slurm調(diào)度云端2000核/5000核運(yùn)行相同OPC任務(wù)，對(duì)于計(jì)算結(jié)果無(wú)影響,；

　　2,、云端和本地使用不同調(diào)度器分別運(yùn)行相同OPC任務(wù)：

　　計(jì)算性能：云上計(jì)算時(shí)間均優(yōu)于本地；

　　一致性：云端和本地計(jì)算結(jié)果均完全一致

　　穩(wěn)定性：集群運(yùn)行均無(wú)中斷,，GUI啟動(dòng)均正常,。

　　實(shí)證過(guò)程：

　　1、使用SGE調(diào)度器,，云上調(diào)度2000核計(jì)算資源運(yùn)算一組OPC任務(wù),，本地同步運(yùn)行2000核相同OPC任務(wù)；

　　2,、使用SGE調(diào)度器,，云上調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算一組OPC任務(wù)，本地同步運(yùn)行5000核相同OPC任務(wù),；

　　3,、使用Slurm調(diào)度器，云上調(diào)度2000核計(jì)算資源運(yùn)算一組OPC任務(wù),，本地同步運(yùn)行2000核相同OPC任務(wù),；

　　4、使用Slurm調(diào)度器,，云上調(diào)度5000核計(jì)算資源運(yùn)算一組OPC任務(wù),，本地同步運(yùn)行5000核相同OPC任務(wù)。

　　這篇文章《億萬(wàn)打工人的夢(mèng)：16萬(wàn)個(gè)CPU隨你用》里,，我們基于這四家主流調(diào)度器：LSF/SGE/Slurm/PBS以及它們的9個(gè)演化版本進(jìn)行了梳理和盤(pán)點(diǎn),，尤其是對(duì)云的支持方面劃了重點(diǎn)?？梢粤私庖幌?。

　　實(shí)證小結(jié)

　　1、Proteus?OPC任務(wù)在云端能有效運(yùn)行,；

　　2,、fastone平臺(tái)能夠大幅度縮短O(píng)PC任務(wù)運(yùn)行時(shí)間；

　　3,、License Server配置在本地和云端,，對(duì)計(jì)算性能/一致性/穩(wěn)定性沒(méi)有影響；

　　4,、fastone平臺(tái)使用不同調(diào)度器SGE/Slurm,，對(duì)計(jì)算性能/一致性/穩(wěn)定性沒(méi)有影響；

　　5、云端和本地運(yùn)行相同OPC任務(wù),，對(duì)計(jì)算結(jié)果沒(méi)有影響。

　　本次EDA行業(yè)Cloud HPC實(shí)證系列Vol.4就到這里了,。

　　在下一期實(shí)證中,，我們將對(duì)Virtuoso使用速石平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證。請(qǐng)保持關(guān)注哦,！