基于EDA+GPU服务器软硬件一体化的芯片设计行业解决方案
作为半导体产业的核心，芯片技术复杂，产业结构高度专业化。随着产业规模的迅速扩张，产业竞争加剧，分工模式进一步细化。目前芯片市场产业链为：ic设计研发、ic制造和ic封装测试等三大关键环节，环环相扣，且各个环节都要达到制造精密度的巅峰。
三大环关键节中，ic设计处于产业链上游，其核心是eda（electronic design automation，电子设计自动化）。eda是集成电路产业产能性能的源头，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涵盖了ic设计、布线、验证和仿真等所有方面，在整个芯片设计产业链中具有举足轻重的作用。
由于中国eda行业起步较晚，整体市场规模相对较小，叠加美国对中国企业eda出口限制等因素，短时间内会影响国内芯片企业的设计能力。但国家和市场高度重视eda行业，已经在eda软件领域展开战略布局，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将集成电路列为七大科技前沿领域攻关的第三位，eda的攻关更是位列集成电路之首，自主可控的国产eda软件有望快速崛起，市场规模将进一步增长。
从全球科技产业周期的角度来看，物联网，人工智能和虚拟/增强现实领域的新机遇使得整个集成电路生产周期各阶段的半导体公司都能受益，但拥有性能更强、技术更先进的eda设计平台将助推客户设计出更好的芯片并快速推向市场，特别是智能手机、智能汽车领域对高端芯片的需求与日俱增，对设计复杂度以及可靠性的要求也大幅提高，使得eda平台性能的重要性愈发突出。
芯片设计不仅是半导体全流程中销售额占比最高，增速最快的环节，也是半导体芯片制造全域中耗时最久的周期环节。一款芯片从设计到投放市场平均需要24~30个月，其中研发设计用时12~18个月，eda研发设计中的验证仿真就占7成左右的研发时间，原因是eda芯片设计工作流程是计算密集型负载，设计仿真是一个近乎“无限”的模拟空间。随着设备中寄存器和存储元件数量的增加，模拟芯片的功能和性能是一个严峻的挑战，大型片上系统设计可能有数10亿个晶体管，大量状态需要验证。一次全芯片仿真往往需要数以星期计的时间，严重制约设计效率和质量。所以，设计人员需要使用多种加速技术来最大化覆盖范围并确保正确的实现预期功能。
从技术层面看，由于逆光刻技术（ilt）的广泛应用，7nm及以下的图形特征尺寸方面要求更高的精度和工艺余量，必须解决阻止ilt大规模采用所面临的计算时间长、特定于曲线opc的掩模规则检查（mrc）、较大的布局文件大小等问题。现在gpu光刻模拟方面取得的进步比传统cpu计算的速度提高了10倍以上，机器学习（ml）通过学习现有解决方案，进一步加快了ilt模型的速度。另外，下一代光刻机变得越来越昂贵，因此，通过ilt从现有光刻机中提取新的价值和性能是一个更具吸引力的选择。
eda+gpu整体解决方案介绍
naddod纳多德作为nvidia网络产品的elite partner (精英合作伙伴)、inception初创加速计划成员，根据自身技术创新、产业资源优势和对芯片设计行业的深入洞察，针对产业发展的紧迫现状，推出针对芯片设计行业的eda+gpu服务器软硬件一体化方案，利用hpc+渲染（计算机图形学）+ ml/dl的统一加速体系结构，提供大量高效的计算能力，助力芯片的设计与制造，提高掩模图案和缺陷检测应用的速度和效率，大幅提升eda平台性能的快速扩展，让芯片设计更加高效、智能。
整体解决方案架构如下图所示，naddod纳多德提供从底层的硬件（光联接、交换机，gpu服务器）、软件平台（cuda-x/doca ）再到eda/opc软件的整体解决方案，为芯片设计行业加速发展深度赋能。
在gpu产品方面，以nvidia dgx a100为例，它适用于所有ai工作负载的通用系统，在全球首个5 petaflops ai系统中提供前所未有的计算密度、性能和灵活性。dgx a100采用nvidia a100 tensor core gpu，使企业能够将训练、推理和分析整合到一个统一的、易于部署的ai 基础架构中，包括直接访问nvidia ai专家。
基于nvidia dgx a100构建的ai系统
eda软件
在eda产品方面，naddod纳多德通过与eda供应商深度合作，形成了eda+gpu服务器软硬件一体化解决方案，提供模拟电路设计全流程eda工具系统、数字电路设计eda工具、平板显示电路设计全流程eda工具、系统和晶圆制造eda工具等全系列eda软件产品。
在应用方面，在nvidia v100 32gb gpu上，nvidia dgx与典型的cpu运行相比，ilt计算的加速超过10倍。在光学和抗蚀剂建模的许多关键组件中，实现了超过20倍的加速。目前，已在nvidia a100 80gb gpu 集群上使用内部ilt引擎对关键层进行生产规模校准和测试。
基于gpu的ilt加速
为eda平台提供出色的性能支持
naddod纳多德基于eda+gpu服务器软硬件一体化的芯片设计行业解决方案可帮助eda平台实现性能的快速扩展，让芯片设计更加高效、智能。采用 nvidia dgx软件堆栈，凭借集成的ai软件套件，可以简化大规模加速计算部署，将获得工作成果所需的时间从几个月缩短到几小时，提高it部署效率，降低企业运营成本。
另外，dgx通过不断优化软件来减少训练时间，在mlperf 0.6基准测试中创造了八项性能记录。利用超强的gpu计算性能和深度学习（dl）的最新进展，显著减少了eda软件复杂计算算法所需的时间。
利用eda软件所支持的通用文件格式，解决ilt较大的布局文件大小。同时naddod纳多德提供的端到端eda解决方案，包括cpu/gpu服务器、高性能存储系统、高速交换网络、作业调度系统、数据备份保护、远程虚拟化接入及集群构建在内的整体解决方案交付，最终实现一体化构建eda基础架构。
eda+gpu服务器软硬件一体化解决方案还可在eda工具层面，针对gpu硬件特性进行深度、定制化的优化。通过调整eda并行算法中的数据结构、并行颗粒以及调度流程，最大程度挖掘gpu的加速性能，同时减轻用户负担，提高部署效率，为用户提供最大化的价值。
最难还是模拟量
变压器常用的接线方式
苹果A14处理器对台积电5nm工艺产能利用率下滑
用STK4044制作高保真功放电路原理图
恩智浦与Cohda无线签署CAR 2 CAR通信联盟“谅解备忘录”
基于EDA+GPU服务器软硬件一体化的芯片设计行业解决方案
福特汽车宣布建立一个新的全球电池开发中心致力于电池技术的研发和电池制造
奥松电子荣登“拟上市高企百强榜单”
投资建设手机制造中心，富士康开始布局
洋装虽然穿在身——特斯拉和中国
纳米机器人有多大_纳米机器人的制造原理是什么
TI的快充MaxCharge对上高通和联发科，结果如何
一文读懂手机中框平面度检测
中国欧洲的新能源汽车及动力电池即将迎来全球共享红利时代
86142B 安捷伦Keysight 86142B高性能光谱分析仪
现在的云计算有什么问题
明宏集团·英德智能产业园项目启动签约仪式
用于雷达和5G无线测试仪的JESD204B时钟生成参考设计
IGBT门极驱动器使用SCALE-2芯片组设计而成
关于使用锂电池的注意事项和放电误区介绍
三大环关键节中，ic设计处于产业链上游，其核心是eda（electronic design automation，电子设计自动化）。eda是集成电路产业产能性能的源头，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涵盖了ic设计、布线、验证和仿真等所有方面，在整个芯片设计产业链中具有举足轻重的作用。
由于中国eda行业起步较晚，整体市场规模相对较小，叠加美国对中国企业eda出口限制等因素，短时间内会影响国内芯片企业的设计能力。但国家和市场高度重视eda行业，已经在eda软件领域展开战略布局，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将集成电路列为七大科技前沿领域攻关的第三位，eda的攻关更是位列集成电路之首，自主可控的国产eda软件有望快速崛起，市场规模将进一步增长。
从全球科技产业周期的角度来看，物联网，人工智能和虚拟/增强现实领域的新机遇使得整个集成电路生产周期各阶段的半导体公司都能受益，但拥有性能更强、技术更先进的eda设计平台将助推客户设计出更好的芯片并快速推向市场，特别是智能手机、智能汽车领域对高端芯片的需求与日俱增，对设计复杂度以及可靠性的要求也大幅提高，使得eda平台性能的重要性愈发突出。
芯片设计不仅是半导体全流程中销售额占比最高，增速最快的环节，也是半导体芯片制造全域中耗时最久的周期环节。一款芯片从设计到投放市场平均需要24~30个月，其中研发设计用时12~18个月，eda研发设计中的验证仿真就占7成左右的研发时间，原因是eda芯片设计工作流程是计算密集型负载，设计仿真是一个近乎“无限”的模拟空间。随着设备中寄存器和存储元件数量的增加，模拟芯片的功能和性能是一个严峻的挑战，大型片上系统设计可能有数10亿个晶体管，大量状态需要验证。一次全芯片仿真往往需要数以星期计的时间，严重制约设计效率和质量。所以，设计人员需要使用多种加速技术来最大化覆盖范围并确保正确的实现预期功能。
从技术层面看，由于逆光刻技术（ilt）的广泛应用，7nm及以下的图形特征尺寸方面要求更高的精度和工艺余量，必须解决阻止ilt大规模采用所面临的计算时间长、特定于曲线opc的掩模规则检查（mrc）、较大的布局文件大小等问题。现在gpu光刻模拟方面取得的进步比传统cpu计算的速度提高了10倍以上，机器学习（ml）通过学习现有解决方案，进一步加快了ilt模型的速度。另外，下一代光刻机变得越来越昂贵，因此，通过ilt从现有光刻机中提取新的价值和性能是一个更具吸引力的选择。
eda+gpu整体解决方案介绍
naddod纳多德作为nvidia网络产品的elite partner (精英合作伙伴)、inception初创加速计划成员，根据自身技术创新、产业资源优势和对芯片设计行业的深入洞察，针对产业发展的紧迫现状，推出针对芯片设计行业的eda+gpu服务器软硬件一体化方案，利用hpc+渲染（计算机图形学）+ ml/dl的统一加速体系结构，提供大量高效的计算能力，助力芯片的设计与制造，提高掩模图案和缺陷检测应用的速度和效率，大幅提升eda平台性能的快速扩展，让芯片设计更加高效、智能。
整体解决方案架构如下图所示，naddod纳多德提供从底层的硬件（光联接、交换机，gpu服务器）、软件平台（cuda-x/doca ）再到eda/opc软件的整体解决方案，为芯片设计行业加速发展深度赋能。
在gpu产品方面，以nvidia dgx a100为例，它适用于所有ai工作负载的通用系统，在全球首个5 petaflops ai系统中提供前所未有的计算密度、性能和灵活性。dgx a100采用nvidia a100 tensor core gpu，使企业能够将训练、推理和分析整合到一个统一的、易于部署的ai 基础架构中，包括直接访问nvidia ai专家。
基于nvidia dgx a100构建的ai系统
eda软件
在eda产品方面，naddod纳多德通过与eda供应商深度合作，形成了eda+gpu服务器软硬件一体化解决方案，提供模拟电路设计全流程eda工具系统、数字电路设计eda工具、平板显示电路设计全流程eda工具、系统和晶圆制造eda工具等全系列eda软件产品。
在应用方面，在nvidia v100 32gb gpu上，nvidia dgx与典型的cpu运行相比，ilt计算的加速超过10倍。在光学和抗蚀剂建模的许多关键组件中，实现了超过20倍的加速。目前，已在nvidia a100 80gb gpu 集群上使用内部ilt引擎对关键层进行生产规模校准和测试。
基于gpu的ilt加速
为eda平台提供出色的性能支持
naddod纳多德基于eda+gpu服务器软硬件一体化的芯片设计行业解决方案可帮助eda平台实现性能的快速扩展，让芯片设计更加高效、智能。采用 nvidia dgx软件堆栈，凭借集成的ai软件套件，可以简化大规模加速计算部署，将获得工作成果所需的时间从几个月缩短到几小时，提高it部署效率，降低企业运营成本。
另外，dgx通过不断优化软件来减少训练时间，在mlperf 0.6基准测试中创造了八项性能记录。利用超强的gpu计算性能和深度学习（dl）的最新进展，显著减少了eda软件复杂计算算法所需的时间。
利用eda软件所支持的通用文件格式，解决ilt较大的布局文件大小。同时naddod纳多德提供的端到端eda解决方案，包括cpu/gpu服务器、高性能存储系统、高速交换网络、作业调度系统、数据备份保护、远程虚拟化接入及集群构建在内的整体解决方案交付，最终实现一体化构建eda基础架构。
eda+gpu服务器软硬件一体化解决方案还可在eda工具层面，针对gpu硬件特性进行深度、定制化的优化。通过调整eda并行算法中的数据结构、并行颗粒以及调度流程，最大程度挖掘gpu的加速性能，同时减轻用户负担，提高部署效率，为用户提供最大化的价值。
最难还是模拟量
变压器常用的接线方式
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