如何大幅提升Virtuoso仿真效率？正确答案在此，快来抄作业！

时间：2021-11-11 14:06:11

关键字：仿真 Virtuoso

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[导读]这是我们EDA云实证的第四期。本期实证的主角是——Virtuoso。半导体行业中使用范围最广的EDA应用之一。1991年Virtuoso技术正式发布，最初作为掩模设计师的版图工具，是Opus平台的一部分，主要功能包括电路设计与仿真、版图设计、设计验证，以及模拟／数字混合设计等。近...

这是我们EDA云实证的第四期。本期实证的主角是——Virtuoso。半导体行业中使用范围最广的EDA应用之一。
1991年Virtuoso技术正式发布，最初作为掩模设计师的版图工具，是Opus平台的一部分，主要功能包括电路设计与仿真、版图设计、设计验证，以及模拟／数字混合设计等。
近30年来，Virtuoso产品已和最初有很大不同，但其核心仍然是版图编辑器。应用工具层面。Cadence一直致力于优化EDA应用算法和性能，提高自动化水平，将Virtuoso逐渐升级和扩展为集合多项新技术的系统设计平台。

而从应用到云资源层，就由我们来发挥了。我们针对EDA应用云原生适配，为IC研发设计人员提供一整套即开即用，快速上手的IC研发设计环境，系统性大幅提升研发效率。
我们到底是怎么做到的？研发效率具体提高在哪些方面？什么是即开即用的IC研发设计环境？好用吗？改变原来习惯吗？
以下是今天的正文：

用户需求

某芯片设计公司做数模混合芯片，经常使用Virtuoso调用Spectre完成仿真任务，需要赶MPW shuttle，即将面临多项目同时进行、项目关键时间节点相同的困境。但公司CEO并不想单纯靠增加本地机器来解决目前问题，一方面考虑到会对企业造成比较大的现金流压力，另一方面公司并没有专门的IT和CAD团队。他对能不能用云解决现有问题十分重视，也直接和云厂商交流过，对我们的云上自动化和Auto-Scale功能很感兴趣。

实证目标

1、fastone平台是否支持在云端使用Virtuoso运行仿真任务？

2、通过平台使用Virtuoso和本地差别大吗？

3、Auto-Scale自动化伸缩具体怎么实现的？

4、Slurm调度器行不行？

实证参数

平台：fastone企业版产品
应用：Cadence Virtuoso
适用场景：数模混合电路设计及仿真
云端硬件配置：Spectre仿真主要需要的是计算密集型CPU，所以平台推荐的是计算优化型云端实例
调度器：Slurm（关于调度器，下文会详细讲解）
技术架构图：

一整套即开即用的IC研发设计环境

操作像吃了德芙般顺滑

用户对于在本地单机使用Virtuoso运行仿真任务，已经非常熟悉。而对于在云上跑，用户依然有以下疑问：什么叫一整套？从哪一步到哪一步？云上使用Virtuoso，操作方式会改变吗？会不会很麻烦？
我们为用户提供的产品，从登录桌面、打开应用、配置仿真、提交任务、自动上云开机运行任务并自动关机、查看结果进行调试……用户所需要的操作与本地几乎完全一致，每一步只需在平台上使用鼠标简单点选即可完成。我们说的“一整套”，就是这个意思。至于操作方式会不会改变？拿访问集群举例。用户访问集群，既可以通过命令行，也可以通过WebVNC图形界面方式直接访问。
手动模式访问集群，一共有五步，往往还需要请IT先配置环境：1、在云端开一台机器；2、在云端安装VNC服务并进行配置，有几个用户使用就需要配置几个账号；3、在本地安装VNC服务并进行配置；4、在云端开启VNC服务；5、用户使用各自账号登录客户端VNC访问云端。
我们为所有用户免费提供WebVNC功能，自动化创建到访问集群：1、通过Web浏览器登录fastone平台；2、在Web界面新建集群、配置资源；3、在已创建的集群点击WebVNC远程桌面图标（同时提供WebSSH远程命令行功能）；4、跳转到虚拟桌面，可在该桌面中操作Virtuoso。
我们还提供了统一的用户认证，不同用户可以直接访问VNC，无需重新配置。这种操作方式给用户提供了熟悉的操作环境，使其能够快速地远程自动化访问集群，避免了大量的手动部署，使用体验更好。在数据传输上，我们同样为用户提供了不改变操作习惯的DM工具，用户无需在多套认证系统之间切换，使用统一的身份认证即可传输数据，并自动关联云端集群进行计算，具体看这里《CAE云实证Vol.8：LS-DYNA求解效率深度测评 │ 六种规模，本地VS云端5种不同硬件配置》
当然，好处远远不止这些。

Auto-Scale自动伸缩就像仙女棒变大变小变漂亮

fastone通过Auto-Scale功能实现自动化创建集群的过程，可以实现自动监控用户提交的任务数量和资源的需求，动态按需地开启所需算力资源，在提升效率的同时有效降低成本。怎么让仙女棒发挥作用？先来设置一下：
下图就是开启Auto-Scale功能后，用户某项目一周之内所调用云端计算资源的动态情况。其中橙色曲线为OD实例的使用状况，红色曲线为SPOT的使用状况。OD：On-Demand，按需实例。针对短期弹性需求，按小时计费，但价格比较高。SPOT：可被抢占实例，又称竞价实例。价格最低可达到按需实例价格的10%，相当于秒杀，手快有手慢无，随时可能被抢占中断，需要有一定的技术实力才能使用。
两个重点：
第一、从图中可以看到整个阶段算力波峰为约3500核，而波谷只有650核左右。用户使用资源是存在明显的波峰波谷周期的。Auto-Scale功能可以根据任务运算情况动态开启云端资源，并在波峰过去后自动关闭，让资源的使用随着用户的需求自动扩张及缩小，最大程度匹配任务需求。当然，用户也可以选择自己对最大最小值进行设置，加以限制。
这一方面节约了用户成本，不需要时刻保持最高峰使用资源；另一方面也最大限度保证了任务最大效率运行。比如跑100个corner的仿真，以前只能同时跑10个，要花10天，现在可以同时跑100个，只要1天就可以完成。这两种方式成本相同，为用户节约出了显著的时间差，大大缩短了任务运行周期，提升了研发效率。
第二、我们的Auto-Scale功能支持对不同计费模式（OD、SPOT）实例进行自动伸缩，OD按需实例价格通常为SPOT实例的3-10倍。Auto-Scale功能可以根据不同的用户策略，比如成本最优还是时间优先，自动化跨区、跨类型为用户调度云资源，完成计算任务。
至于不同策略具体怎么落地执行？相比时间优先策略，成本优先怎么做到降低成本最多达67%-90%？在这篇实证《生信云实证Vol.3：提速2920倍！用AutoDockVina对接2800万个分子》里体现得十分明显。
不仅限于运行任务期间，其实早在创建集群的时候，自动化Auto-Scale过程就已经开始了。在这篇Bladed实证里，fastone平台在任务的不同阶段采取不同的策略应对，除任务运行时间内全部云资源满负荷运作以外，在数据处理和结果数据上传阶段均只开启了1-2台机器，而其他准备过程不需要开启机器。

习惯了LSF/SGESlurm调度器到底行不行？

为什么选择Slurm调度器？
Virtuoso应用原生支持的调度器有LSF和SGE。LSF作为商业软件，由IBM提供商业支持，是半导体行业最常用的调度器软件。曾经衍生出的开源版Openlava在2016后IBM发起的版权诉讼之后，2018年正式被禁用。SGE商业版在去年已经随Univa被Altair收购。类似的，免费开源版已经长期无维护和更新，也存在版权风险。
LSF和SGE均按核时收费，价格不菲，如果在云端大规模使用，价格惊人，而且都需要购买单独的Resource Connector或Navops Launch产品才能支持在云上使用。
而Slurm作为调度器四大流派里唯一的纯开源派，就不受规模和费用的限制了。而且Slurm拥有容错率高、支持异构资源、高度可扩展等优点，每秒可提交超过1000个任务，且由于是开放框架，高度可配置，拥有超过100种插件，因此适用性相当强。所以我们优先选择Slurm。
关于这四家主流调度器：LSF/SGE/Slurm/PBS以及它们的9个演化版本，可以看这篇文章《亿万打工人的梦：16万个CPU随你用》，我们进行了整体梳理和盘点，尤其是对云的支持方面划了重点。
我们是怎么实现的？答案是：SGE Wrapper。
Wrapper是什么呢？可以看看下图，可以看到同样的命令在不同的调度器之间有不同的实现方式：
而Wrapper就像不同调度器命令语言中的翻译器，我们相当于通过这个翻译器，把Slurm语言翻译成了Virtuoso听得懂的SGE语言，于是应用就能正常运行啦。
关于不同调度器的使用效果。我们曾经在Proteus™ OPC实证场景四中分别使用SGE和Slurm在云端和本地分别调度2000核/5000核运行相同OPC任务。结论是：对于计算结果无影响。

关于调度器如何在多机器多任务的情况下提升资源利用率，并进行自动化管理，可以看这篇《EDA云实证Vol.7：揭秘20000个VCS任务背后的“搬桌子”系列故事》

任务监控还能搞出省钱大招？

根据我们对整个任务消耗资源状态的监控，发现运算该组任务所使用的内存大部分时间在5G以下，但会有极短的一段时间（不超过半小时）达到17.5G。
从上图中可以看到，Swap剩余量在短时间内从8.6G跌到了7.1G，随后很快回升到了8.38G，也就是说如果没有Swap，运行内存的瞬时缺口约为1.5G，势必造成任务失败。
Swap，交换分区，就是在内存不够的情况下，操作系统先把内存中暂时不用的数据，存到硬盘的交换空间，腾出内存来让别的程序运行。

如果配置16G的内存，任务最后会因此失败。但如果选择配置32G内存，着实有点浪费，毕竟也就超了一点点。而同等CPU资源下，配备32G内存的价格普遍要比16G贵1.4-1.9倍。正是由于完备的监控和任务性能评估机制，我们建议用户在云端运算时配备16G内存，同时使用Swap功能渡过这段内存波峰，以达到最高的性价比。

实证小结

1、fastone平台支持在云端使用Virtuoso调用Spectre运行仿真任务；
2、用户使用这套研发设计环境能闭环完成Virtuoso运行任务，且基本不改变用户习惯；3、fastone平台的云上自动化模式和Auto-Scale功能能有效帮用户缩短研发周期，同时降低使用成本；4、Slurm调度器不会影响计算结果，是更具性价比及扩展性的选择；5、fastone平台拥有完备的监控及任务性能评估机制。
本次EDA实证系列Vol.10就到这里了。下一期我们聊HFSS。

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