marvell公司日前宣布，计划将电子设计自动化（eda）工作流程由本地迁移至亚马逊云科技（aws）。marvell同时强调，他们是aws的“电光材料、网络、安全、存储及定制设计等凯发k8官网下载的解决方案”供应商。这项新消息相信对两家公司都有积极的推进意义。
eda是工程师日常使用的ip块、芯片与soc设计/模拟/调试/验证软件工具，主要由cadence和synopsis提供。过去十年以来，这类工具已经整合了ai技术，能够自动处理特定程序以改善产品上市时间。cadence最近还推出了其verisium平台，据称能够将调试生产率提升10倍。
凭借愈发强大的eda工具，工程师们能够利用种种资源加快工作流程。但从另一个角度看，这也意味着eda本身需要大量计算和存储资源作为支持。要想快速获取提示和答案，丰富的算力和内存必不可少。相较于本地设施，以aws为代表的公有云显然特别适合这类工作负载。
marvell公司产品和技术总裁raghib hussain也对公有云赞许有加，表示“将eda工作负载迁往云端，将改变半导体的整个开发方式。通过在aws云服务中运行eda，marvell将得以优化我们的芯片开发项目，加快我们的产品上市时间。”
marvell并未具体说明其使用的aws ec2实例、存储、内存、工具或文件系统，但我们可以在aws网站上找到关于marvell的信息（https://aws.amazon.com/solutions/semiconductor-electronics/electronic-design-automation/?solutions-all.sort-by=item.additionalfields.sortdate&solutions-all.sort-order=desc&marketplace-ppa-and-quickstart.sort-by=item.additionalfields.sortdate&marketplace-ppa-and-quickstart.sort-order=desc&solutions-whitepapers.sort-by=item.additionalfields.sortdate&solutions-whitepapers.sort-order=desc）。
marvell还公开透露，他们本身也是aws的重要半导体供应商。这也很正常，毕竟marvell在云存储、电学材料、dpu（数据处理单元）、网络和hsm（硬件安全模块）等领域均处于市场领先地位。
marvell公司拥有先进的技术、ip、封装与互连储备。在芯片制造端，marvell已经能够匹配台积电的最新3纳米顶级制程，掌握多种加速器，具备高速混合信号专家，也是多芯片模块（mcm）、共封装光学元件和封装内内存设计的领导者。marvell的最终产品对应灵活的交付方式，客户可以直接购买、以伙伴身份参与合作（自定义ip）、通过自定义asic构建，或者与复杂的soc集成。这些能力贯穿超大规模数据中心的计算、安全和存储等层面，并通过交换机连接各机架、通过光纤互连对接各处数据中心。尽管aws没有阐明，但我个人相信marvell应该是使用了aws的nitro ssd。身为云服务领域的绝对领导者，aws也有必要积极采用marvell的硬件安全模块。
aws amazon ec2副总裁david brown在评论marvell芯片能力的新闻稿中提到，“我们的客户通过与marvell的合作而受益，他们将芯片创新推向了广泛而深入的云服务体系。”david brown亲自发言，无疑是对marvell的支持和肯定。
那么，两家运营良好的公司突然“互诉衷肠”，到底是想干什么？
虽然aws拥有多种原研芯片（包括nitro system、graviton compute、inferentia inference，以及即将推出的机器学习训练专用trainium），但这类重大课题显然不是单一厂商就能解决的，所以也需要商业芯片供应商的扶持。marvell的意义正在于此。我很期待aws是否以及如何使用marvell提出的所谓“灵活研发模型”中的自定义功能。对于aws，这代表其云eda服务已经取得重大胜利——40年来，第一次将这类负载从本地设施推上云端。同时，marvell方面也能借此为客户提供更多新功能，为迎接半导体产业的未来做好准备。
eda是工程师日常使用的ip块、芯片与soc设计/模拟/调试/验证软件工具，主要由cadence和synopsis提供。过去十年以来，这类工具已经整合了ai技术，能够自动处理特定程序以改善产品上市时间。cadence最近还推出了其verisium平台，据称能够将调试生产率提升10倍。
凭借愈发强大的eda工具，工程师们能够利用种种资源加快工作流程。但从另一个角度看，这也意味着eda本身需要大量计算和存储资源作为支持。要想快速获取提示和答案，丰富的算力和内存必不可少。相较于本地设施，以aws为代表的公有云显然特别适合这类工作负载。
marvell公司产品和技术总裁raghib hussain也对公有云赞许有加，表示“将eda工作负载迁往云端，将改变半导体的整个开发方式。通过在aws云服务中运行eda，marvell将得以优化我们的芯片开发项目，加快我们的产品上市时间。”
marvell并未具体说明其使用的aws ec2实例、存储、内存、工具或文件系统，但我们可以在aws网站上找到关于marvell的信息（https://aws.amazon.com/solutions/semiconductor-electronics/electronic-design-automation/?solutions-all.sort-by=item.additionalfields.sortdate&solutions-all.sort-order=desc&marketplace-ppa-and-quickstart.sort-by=item.additionalfields.sortdate&marketplace-ppa-and-quickstart.sort-order=desc&solutions-whitepapers.sort-by=item.additionalfields.sortdate&solutions-whitepapers.sort-order=desc）。
marvell还公开透露，他们本身也是aws的重要半导体供应商。这也很正常，毕竟marvell在云存储、电学材料、dpu（数据处理单元）、网络和hsm（硬件安全模块）等领域均处于市场领先地位。
marvell的“灵活研发模型”
marvell公司拥有先进的技术、ip、封装与互连储备。在芯片制造端，marvell已经能够匹配台积电的最新3纳米顶级制程，掌握多种加速器，具备高速混合信号专家，也是多芯片模块（mcm）、共封装光学元件和封装内内存设计的领导者。marvell的最终产品对应灵活的交付方式，客户可以直接购买、以伙伴身份参与合作（自定义ip）、通过自定义asic构建，或者与复杂的soc集成。这些能力贯穿超大规模数据中心的计算、安全和存储等层面，并通过交换机连接各机架、通过光纤互连对接各处数据中心。尽管aws没有阐明，但我个人相信marvell应该是使用了aws的nitro ssd。身为云服务领域的绝对领导者，aws也有必要积极采用marvell的硬件安全模块。
aws amazon ec2副总裁david brown在评论marvell芯片能力的新闻稿中提到，“我们的客户通过与marvell的合作而受益，他们将芯片创新推向了广泛而深入的云服务体系。”david brown亲自发言，无疑是对marvell的支持和肯定。
那么，两家运营良好的公司突然“互诉衷肠”，到底是想干什么？
虽然aws拥有多种原研芯片（包括nitro system、graviton compute、inferentia inference，以及即将推出的机器学习训练专用trainium），但这类重大课题显然不是单一厂商就能解决的，所以也需要商业芯片供应商的扶持。marvell的意义正在于此。我很期待aws是否以及如何使用marvell提出的所谓“灵活研发模型”中的自定义功能。对于aws，这代表其云eda服务已经取得重大胜利——40年来，第一次将这类负载从本地设施推上云端。同时，marvell方面也能借此为客户提供更多新功能，为迎接半导体产业的未来做好准备。
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