白皮书下载：芯片设计云技术白皮书2.0
对比于国外半导体发展轨迹来看，国外的半导体行业经过30多年发展，成就了一个个大公司，国外大公司的云计算之路的驱动力更多在于混合算力的需要，前面的案例中都显示了这一点。而国内的云计算之路的驱动力则更偏重于资源共享的需要。中国国内的芯片设计企业众多，规模小、阶段早，以云计算技术为基础，将IP资源和技术支持、PDK资源和技术支持、EDA资源和技术支持、IT基础架构资源和技术支持、CAD技术支持资源整合、标准化，打造生态型的设计云平台，极大地实现资源共享、技术共享、平台共享，加速中国半导体事业发展。
中国现在的半导体行业得天独厚，国内的半导体发展正处于一个“百舸争流千帆竞”的历史发展特定时期，充满机遇与挑战。当前芯片行业的特点，正由封闭模式转向半开放模式，市场投入以及政策支持，正加速中国当前出现越来越多的创业芯片公司，这些初创芯片公司都关注的是特定领域的芯片研发。在这样的大环境下，集大成的生态型设计云平台呼之欲出，以云平台的方式提供一个相对平等的环境，支持协作和共享，可以更灵活地帮助大量芯片公司共同发展。
根据对半导体行业的深入研究和调查，摩尔精英IT/CAD事业部对即将到来的国内半导体行业战略发展面临的云计算平台作出了战略规划，“拥抱云计算，打造适合中国国情的芯片设计云生态模型”。
以云计算为IT基础底层，整合行业核心资源，打造统一的芯片设计云平台，集成包括：IT基础架构层与技术服务、CAD管理与技术服务、EDA资源池与技术服务、IP资源池与技术服务、PDK资源池与技术服务等五大技术支持平台的整合型设计生态云平台。
设计、EDA、IP、PDK在云计算平台上可以各自成云，彼此安全隔离，数据共享可追溯，上传下载加密，形成安全高效的生态设计环境。
核心资源包括IP、PDK等，可以在云平台上，拥有各自供应商的私有云空间，数据对设计公司的开放与否，一方面依赖于传统合作协议与商务条约，另一方面依赖于云平台技术安全管控手段。不同角色的用户，例如IP供应商、晶圆厂、EDA公司，对各自的数据拥有完全的管理权限。重要数据在不同隔离区间进行传递，通过数据加密或指纹追踪技术，进行有效的安全监管，对核心数据资源的管控做到各自成云，永不落地。
基于云计算的IT架构包括IaaS层、PaaS层、SaaS层，分别管理物理层资源、物理资源敏捷运维、应用层资源以及应用层资源自助管理。
在设计生态云平台上，安全高效地整合了芯片设计开发所需的全部技术支撑，可以做到对众多芯片设计企业的平台化支持，帮助他们可以短时间内拥有更快更标准统一化的研发平台，从而帮助他们更为容易地加快芯片开发与迭代速度，为产品上市赢取时间。通过设计生态云统一化的平台，更多的IP、PDK和EDA资源可以快速汇集、并提供统一的技术支持窗口，这也能对国内EDA工具及IP的发展起到非常好的促进作用。
在前一章节中阐述的5个技术角色以及芯片设计公司，将在设计生态云上构成一个多租户的生态系统。相较于上一版白皮书的探讨，这次探讨的设计生态云从技术上呈现的主要特征为：
一个多租户的云计算平台，需要以下六类角色的参与：
云计算是在传统物理数据中心的基础上，通过虚拟化技术实现物理资源的多租户共享，从而提高资源的利用率。云计算基础设备服务即包括了计算，存储，网络三部分的服务。用户可以通过管理平台快速自助的获得所需要的计算能力。
基础设施服务（IaaS）是芯片设计云的基础，解决了各设计公司的计算资源峰值缺口问题。
从本地进入到云端，随着环境的变化，对使用者，维护者以及云供应商都提出来全新的要求与课题。从混合云上讲，大部分大型设计公司，都有原有的自建机房，这部分计算资源在一定时期内还承担着主要的计算任务，云上资源在开始两三年还是以算力补充为主。如何管理好云上资源，做好与本地计算资源的协同，如何结合云供应商的产品能力以及企业自身的要求，对IT管理人员提出了新的要求。同时值得注意的是平台服务部分，从短期来看，对芯片设计云没有直接的使用价值，但是从长期看，利用平台服务（PaaS）可以快速实现基于数据的先进应用，如基于历史数据的设计优化建议，更完整的安全闭环管理等。
对于设计公司使用的设计环境可以理解为各种设计资源的有效结合，例如：硬件资源（服务器，存储，网络），软件资源（EDA工具，版本管理工具），其他资源（IP，PDK）等。随着设计工艺的发展，设计环境变得更加复杂。如何快速搭建和高效管理设计环境成为了现在CAD服务最挑战的课题。
设计云管理平台（DCMP，Design Cloud Management Platform)就是针对芯片设计环境而设计的资源管理平台，按照资源的类型用不同的模块进行管理，实现各种生态云上自住和管理各种设计资源：
设计云管理平台的云资源管理（CMP）模块将会对接下面的IaaS层的各种资源，通过云管理接口来管理IaaS层的硬件资源。
CMP提供了对IaaS层各种资源的自助运维管理、资源监控和报警、日志管理以及利用AI技术提供智能化运维。通过CMP可以对平台上所有用户设计环境的基础架构进行标准化，降低环境管理的复杂度；并将运维中的重复工作通过脚本实现自助服务，把管理员从大量的重复劳动中解放出来；通过智能化运维能准确预测设计环境可能会碰到的问题，并在问题发生前采取相应的措施减少设计环境中断情况的发生。
同时，CMP还针对芯片设计行业的特点，提供计算集群管理功能、设计作业调度功能以及弹性算力管理功能等。
设计云管理平台的设计资源管理（DMP）模块将会针对平台2大类租户：资源供给方和资源使用方分别对除了云提供的IaaS层资源之外的设计资源进行管理和监控，例如：账号，项目，IP，PDK，EDA工具、设计流程和设计环境等。
在此平台上，资源供给方主要指：IP供应商，晶圆厂，EDA公司，CAD技术服务公司。这些公司可以提供芯片设计环节中所需的IP，PDK，EDA工具，设计流程等。DMP可以让资源供给方将这些资源上传到云上，并通过一定的授权流程完成资源授权给到云上的资源使用方--设计公司，并使得资源供给方按照线上定价策略获取收益。统一的设计云资源管理平台将这些资源供给方的资源极大化整合，充分共享、自由交易，加快促进IP、EDA的销售过程和技术支持过程，从而加快上下游的通畅。在云上，所有租户都各自成云，数据的传输可以借用云上的安全中技术以及加密和指纹技术保证上传资源的安全。
资源使用方主要指设计公司，设计公司通过DMP可以快速和容易地获取更多的设计资源，在芯片设计早期利用云上的所有资源进行比较（例如：不同IP供应商提供的相同功能的IP，相同功能的不同EDA工具等），选择满足产品设计要求的IP/PDK/EDA/设计流程的最优组合，从而使得设计成本最优并提高产品成功率。设计公司的环境中一般还可以细分为2种角色---管理员和普通用户：管理员将通过DMP提供的自助运维功能对设计环境中的各种资源（账号、项目、IP、PDK、EDA工具、设计流程和设计环境）进行申请和搭建，并进行日常运维。DMP通过脚本自动化的方式将传统的ITCAD工作迁移到了云端，并实现了可视化和智能化。普通用户通过DMP提供的远程登陆台直接接入云端设计环境，云端设计环境的架构遵循私有云的安全架构，对用户来说是透明的迁移，不会改变任何设计使用习惯。并且用户可以通过DMP可视化地查询环境中的资源使用情况、项目进度以及管理自己的账户信息和数据，从而提升用户的使用体验
根据Gartner云安全评估报告显示，在安全能力评估中微软得到了13个High，拿下整体安全能力全球第一。评估维度包括基础设施安全，云治理和合规，网络安全，应用和容器安全，数据安全，日志和预警，应用和工作负载保护等7大模块24项能力。无论国内还是国外的设计公司，在上云的过程中还十分关注安全问题。从安全上讲，由于设计云中进行仿真的原代码对设计公司都是机密而又重要知识产权的内容，如何进行数据安全的保证以及使用者的权限管控就成为一个十分重要的问题。
设计环境迁入公有云不仅仅意味着基础设施物理位置的变化，相较于传统私有数据中心，在管理上与运维上也提出了极大的挑战变化。
首先是对于安全职责将由云供应商与客户共同承担，云使用方的IT需要将更多精力放在应用层之上的安全，包括信息数据安全，身份管理以及应用层面安全，而云供应商负责应用层以下的基础安全。使用方应当多利用云供应商应提供的基于云的安全监控工具与服务，同时为了方便管理与维护，应当使用云供应商或是自建的统一平台，集中展示设计云平台中的计算，存储以及网络各方面安全以及性能问题，以及设计并实施相关的安全策略。同时需要注意随着地区与行业法规的日益完善，合规性也成为平台安全的重要一环。使用方需要可以利用云供应商或是第三方工具对所使用平台及系统进行快速便捷的合规性评价，并对不合规可以提出改善性建议。
管理员可以通过 DMP 的数据传输管理功能对设计数据传输进行自助管理：实现创建、更改、删除数据传输通道，自助配置数据传输通道的安全策略。支持人工审核的数据传输方式，提供人工审核流程并在数据传输申请批准后自助进行数据传输。对所有数据传输操作进行监控和日志记录，满足安全审计的需求。
普通用户可以通过DMP的数据传输管理功能传输通道信息进行查询，并能通过人工审核提交数据传输申请。
指纹技术是对预先定义的非结构化数据文件或者结构化数据库进行扫描，在对扫描内容进行指定指纹算法计算，生成指纹存放在指纹库中。当系统中有数据传输时，会将传输数据按照同样的方式处理生成指纹，并与指纹库中指纹进行对比得到指纹相似度。
指纹生成是对预处理过的文本按照选定的文本细粒度，使用相应的文件指纹算法计算文件指纹。文件指纹算法是指纹系统中至关重要的一个环节，其性能的优劣直接影响指纹系统的好坏。目前常用的文件指纹算法有MD5、SHA-1、Rabinhash、Simhash、Minhash等。不同的算法有不同的用处，可以根据实际需要选择不同的算法。
合适的或优秀的指纹选取策略可以在获得的指纹数量相对较少的情况下，取得更准确的检测结果。指纹选取是文件指纹系统中另一个至关重要的环节，如果指纹选取的不当，会导致选取的指纹不能充分代表文件本身，最终直接导致文档相似度检测时出现很大偏差，影响文件相似度的计算结果。常用的指纹选取策略主要包括全指纹选取、半指纹选取、哈希断点法和最小哈希值法等。
指纹验证，即指纹相似度计算是文件指纹匹配系统的最后一步。相似度计算主要对待检验文件指纹和文件指纹库中的文件指纹进行比对，并计算文件指纹值之间的匹配程度（文件相似度）。计算相似度的时候，不但要返回文件指纹与文件指纹库对比的相似度值，还要返回最相似的文件和最相似文件的相似度，以方便用户对文件匹配结果进行检查。
信创行业专题：突破核心技术，信创扬帆起航（2021）
2021年信创产业发展报告
相关下载：
2020信创发展研究报告
信创研究框架
信创产业系列专题（总篇）
2021年中国信创生态研究报告
中国信创产业发展白皮书（2021）
信创研究专题框架
1、2020信创发展研究报告
2、中国信创产业发展白皮书（2021）
3、信创研究框架
4、云计算行业：新基建和信创云计算进阶
5、深度研究：云计算与信创产业持续快速发展
6、深度：信创产业系列专题（总篇）
7、计算机研究：信创和鲲鹏计算产业链
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