当今数字芯片技术飞速发展，数字半导体芯片曾经渗透到社会生存的各个领域，从生产电子产品、工业自动化设施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器重水平也晋升到策略层面，芯片设计制作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的倒退经验了CAD、CAE等阶段，随着集成电路技术倒退，EDA 越来越被业界予以“芯片设计软件工具”的代名词。2018 年寰球集成电路产值近 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、综合到幅员，从前端到后端，从模仿到数字再到混合设计，以及前面的工艺制作等，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、性能剖析、设计出IC幅员的整个过程交由计算机主动解决实现。在没有EDA工具之前，设计电路要依附手工，但对于大规模集成电路有上亿晶体管的设计用手工几乎是不可能的。能够说有了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，就是用软件编程的形式来形容简单电子系统的逻辑性能、电路构造和连贯模式。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软件次要供应商包含Synopsys、Cadencen、Mentor Graphics、华大九天、芯愿景、芯禾科技等，EDA利用涵盖了通用、专用芯片的设计制作等场景。

02 EDA工作流程和IO特点

EDA典型的工作流程包含了以下几个阶段：

—前端设计阶段（逻辑设计）

  • 设计规范
  • 性能验证
  • 合成
  • 逻辑验证

—后端设计阶段（物理设计）

  • 布局和布线
  • 动态时序剖析
  • 物理验证

—生产制作

  • 流片

这些阶段相互作用以造成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实现芯片设计，而后通过在大型计算集群中散发工作来验证芯片设计。调度程序将仿真和模仿工作散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拜访后端的芯片模型。在整个前端设计过程中，工程师须要不断改进设计，整个过程须要屡次迭代，因而，前端设计阶段会生成大量仿真工作。创立、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工夫。

当大量作业并行运行时，会产生大量IO负载，EDA应用程序须要读取并编译数百万个小的源文件，用以构建和模仿芯片设计。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、脚本和应用程序能够拜访数据。

在前端验证阶段，数据拜访模式往往是随机的，并带有大量小文件。前端工作负载须要极高的并发性，从而满足大量作业并行拜访的须要，这些作业将生成大量随机拜访的IO。此外，因为随同着大量小文件拜访，这个阶段对元数据拜访性能是极大的考验。

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（包含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，数据拜访模式将次要以程序拜访为主。后端设计阶段的工作负载往往由较少数量的工作组成，这些工作具备程序的IO拜访特点，并且运行工夫较长。在后端设计阶段的工作工作，次要考验后端文件系统的并行拜访带宽。

联合前端设计和后端设计两个阶段的IO拜访特点来看，EDA芯片设计和仿真过程中，对元数据和数据，小文件IOPS及大文件程序拜访带宽，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特点类似。

芯片设计阶段波及的所有作业的输入都可能产生TB级的数据。只管有些数据是临时性（如时序仿真等）的，但这些数据依然须要最高级别的存储性能，能力对芯片设计整个流程进行保障。

半导体行业巨头Intel公布的一份报告显示，在过来10年，Intel用于半导体设计和制作的外部基础设施投入中，计算和存储的CAGR达到30％以上，并且没有缩小任何IDC站点。

只管英特尔在EDA场景中可能独占鳌头，但咱们从行业数据中能够看到，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场景的存储需要

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拜访，并且在零碎中生成深层的目录构造，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、灵便的程度扩展性、海量小文件存储能力等个性，能够满足EDA利用中大规模计算集群以文件形式并行拜访数据的需要。

超高并发性能

大多数EDA工作流须要极高的并发性，YRCloudFile可能满足数千高性能Linux计算群集的并发要求，提供远高于规范NAS协定（NFS、SMB）的并发能力。

EDA工作负载中产生的大量元数据操作，能够通过YRCloudFile灵便扩大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。

灵便弹性扩大

EDA工作负载在执行过程中，会产生TB级的数据或两头后果，YRCloudFile分布式文件系统采纳分布式架构，将所有磁盘进行对立治理，提供对立命名空间，反对容量和性能的程度扩大，可按需实现疾速扩容，满足EDA对大容量存储的需要。