在芯片设计的过程中,设计好的集成电路图案需要通过光刻机转印到晶圆上才能完成制造,这就是芯片制造中最重要的一个步骤——光刻。

在先进工艺特别是 FinFET 工艺中,计算光刻已经成为光刻工艺研发的核心。

光学邻近效应校正(Optical Proximity Correction,OPC)属于计算光刻技术的一种,主要是利用软件和高性能计算,来模拟仿真光刻过程中的光学和化学过程,通过仿真建立精确的计算模型,然后调整图形的边沿不断仿真迭代,直到逼近理想的图形,最终加速工艺研发周期的目标。

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这一过程对计算资源的需求随着模型的精确度呈指数级别增长。

举个例子,一款7nm芯片需要高达100层的光罩,每层光罩数据都需要使用EDA工具进行OPC的过程。整个过程对硬件算力要求很高,EDA工具需要运行在几千核的服务器CPU上,动辄就是几十万核时。

最近,速石科技(fastone)在其一站式云端计算分析平台实现了高达5000核的目前国内已知最大规模OPC上云,充分验证了如何在不同场景下,大幅帮用户缩短OPC运行时间,同时确保云端和本地计算结果的完全一致性和计算性能的稳定性。

该案例涉及的场景很细致,既有License服务器的配置地点,又有不同调度器,还一一对云上计算结果和本地做了数据对比,使用的计算资源数量跨度也很大,从80-5000核不等,极具参考价值。

背景信息

A社是一家大型IC设计公司,随着近年业务规模不断扩大,OPC相关计算需求增大。但A社本地机房空间不足,原先传统托管IDC模式也难以满足弹性需求,导致大量任务出现排队,无法及时输出成果,拖慢了整个IC研发进程。

公司希望在本地建设和IDC托管之外,寻求具备弹性的大规模算力来满足业务高峰期的需求,来满足业务扩展需求。

案例目标

1、OPC任务能否在云端有效运行?

2、fastone平台能否满足业务弹性资源需求,有效减少OPC运行时间?

3、License Server配置在本地和云端对计算性能/一致性/稳定性是否有影响?

4、fastone能否支持不同调度器SGE/Slurm?使用不同调度器对计算性能/一致性/稳定性是否有影响?

5、fastone平台的云端输出计算结果是否与本地完全一致?

案例参数

平台:

fastone企业版产品

应用:

Synopsys Proteus™OPC

适用场景:

在提交设计到制造之前,模拟仿真光学邻近效应校正,从理论上探索增大最小可分辨特征尺寸(Minimum Resolvable Feature size,MRF)和工艺窗口(Process Window,PW)的途径,指导工艺参数的优化。

License配置:

该案例分别验证了License Server部署在本地和云端的表现。

云端硬件配置:

该案例涉及的考察因素比较多,尤其是本地和云上进行了同步一对一对比。用户希望和本地硬件配置尽量保持一致,有更好的可比性,所以选择了跟本地接近的内存密集型实例机型。

调度器:

该案例同时采用了SGE和Slurm两种调度器。

技术架构图:

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两个红框表示EDA License Server分别部署在本地或云端。

应A社对于数据保密的要求,本案例中所有数据均经过处理。 

场景一

5000核大规模OPC业务上云验证

结论:

1、云端调度5000核计算资源运算一组OPC任务,耗时为80核计算资源运算耗时的0.019倍,相当于从一个月缩短到13.8小时;

2、公有云厂商大内存型资源数量不算多,单个区域想要一次性获取高达5000核的内存型实例很难实现。fastone平台的Auto-Scale功能可在较短时间内,根据用户需求,自动化跨区调度到大量目标类型计算资源。

过程:

1、云端调度80核计算资源运算一组任务,耗时为x;

2、云端调度5000核计算资源运算一组任务,耗时为0.019x。

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场景二

License Server配置在本地VS云端

云上VS本地:计算性能/一致性/稳定性验证

结论:

1、License Server部署在本地和云端对于计算结果无影响;

2、云端和本地分别运行相同OPC任务:计算性能:云上计算时间均优于本地;一致性:云端和本地计算结果均完全一致;稳定性:集群运行均无中断,GUI启动均正常。

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过程:

1、License Server部署在本地,云上调度80/240/480/1600/3200/5000核计算资源运行OPC任务,本地同步运行80/240/480/1600/3200/5000核相同OPC任务;

2、License Server部署在云端,云上调度80/240/480/1600/3200/5000核计算资源运行OPC任务,本地同步运行80/240/480/1600/3200/5000核相同OPC任务。

场景三

License Server配置在本地VS云端

云端扩展性验证

结论一:

1、License Server配置在本地,使用云端资源运算OPC任务,性能随资源增加线性提升。

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注:参考值分别为:80核-1、240核-0.3333、480核-0.1667、1600核-0.05、3200核-0.025,5000核-0.016。

过程:

将License Server部署在本地:

1、云端调度80核计算资源运算Case1,耗时为x;

2、云端调度240核计算资源运算Case1,耗时为0.3375x;

3、云端调度480核计算资源运算Case1,耗时为0.1679x;

4、云端调度1600核计算资源运算Case1,耗时为0.0518x;

5、云端调度3200核计算资源运算Case1,耗时为0.0285x;

6、云端调度5000核计算资源运算Case1,耗时为0.0216x;

7、云端调度80核计算资源运算Case2,耗时为y;

8、云端调度240核计算资源运算Case2,耗时为0.3389y;

9、云端调度480核计算资源运算Case2,耗时为0.1682y;

10、云端调度1600核计算资源运算Case2,耗时为0.0529y;

11、云端调度3200核计算资源运算Case2,耗时为0.0300y;

12、云端调度5000核计算资源运算Case2,耗时为0.0230y。

结论二:

License Server配置在云端,使用云端资源运算OPC任务,性能随资源增加线性提升。

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注:参考值分别为:80核-1、240核-0.3333、480核-0.1667、1600核-0.05、3200核-0.025,5000核-0.016。

过程:

将License Server部署在云端:

1、云端调度80核计算资源运算Case1,耗时为x;

2、云端调度240核计算资源运算Case1,耗时为0.3346x;

3、云端调度480核计算资源运算Case1,耗时为0.1672x;

4、云端调度1600核计算资源运算Case1,耗时为0.0515x;

5、云端调度3200核计算资源运算Case1,耗时为0.0270x;

6、云端调度5000核计算资源运算Case1,耗时为0.0191x;

7、云端调度80核计算资源运算Case2,耗时为y;

8、云端调度240核计算资源运算Case2,耗时为0.3390y;

9、云端调度480核计算资源运算Case2,耗时为0.1691y;

10、云端调度1600核计算资源运算Case2,耗时为0.0588y;

11、云端调度3200核计算资源运算Case2,耗时为0.0329y;

12、云端调度5000核计算资源运算Case2,耗时为0.0262y。

场景四

不同调度器验证:SGE VS Slurm

云端2000核/5000核

结论:

1、分别使用SGE和Slurm调度云端2000核/5000核运行相同OPC任务,对于计算结果无影响;

2、云端和本地使用不同调度器分别运行相同OPC任务:计算性能:云上计算时间均优于本地;一致性:云端和本地计算结果均完全一致稳定性:集群运行均无中断,GUI启动均正常。

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过程:

1、使用SGE调度器,云上调度2000核计算资源运算一组OPC任务,本地同步运行2000核相同OPC任务;

2、使用SGE调度器,云上调度5000核计算资源运算一组OPC任务,本地同步运行5000核相同OPC任务;

3、使用Slurm调度器,云上调度2000核计算资源运算一组OPC任务,本地同步运行2000核相同OPC任务;

4、使用Slurm调度器,云上调度5000核计算资源运算一组OPC任务,本地同步运行5000核相同OPC任务。

小结

1、Proteus™OPC任务在云端能有效运行;

2、fastone平台能够大幅度缩短OPC任务运行时间;

3、License Server配置在本地和云端,对计算性能/一致性/稳定性没有影响;

4、fastone平台使用不同调度器SGE/Slurm,对计算性能/一致性/稳定性没有影响;

5、云端和本地运行相同OPC任务,对计算结果没有影响。

至此,由速石科技实现的国内最大规模OPC已经取得了预期的结果,未来速石科技还会带给大家更多领域的用云“真香”案例,请保持关注哦!

关于速石:

速石科技(fastone)为有高算力需求的用户提供一站式多云算力运营解决方案,基于本地+公有混合云环境的灵活部署及交付,帮助用户提升10-20倍业务运算效率,降低成本达到75%以上,加快市场响应速度。速石平台对药物研发/基因分析/CAE/EDA/AI等行业应用进行分析与加速,通过Serverless框架屏蔽底层IT技术细节,实现用户对本地和公有云资源无差别访问,产品包括:云上的SaaS平台、多云PaaS平台、软硬一体算力解决方案。

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