然而，随着电子系统和集成电路变得越来越复杂，体积越来越小，对设计、测试、验证和构建这些系统的计算能力和基础设施的要求也显著提高。CAE、EDA以及计算光刻和计算计量等新兴工作负载推动了新一代电子产品对大规模计算和数据管理的需求。在半导体和电子领域，总体设计时间的很大一部分都花在验证组件上，例如知识产权 (IP) 核心的特性描述以及全芯片功能和时序验证。EDA 支持团队，也就是为半导体公司提供基础设施支持的专业 IT 团队，必须投入越来越多的资金在服务器规模和高性能存储系统上，以实现更高质量的半导体测试和验证并加快周转速度。引入全新和升级后的 IC 制造技术可能需要大量计算和存储资源，才能在相对较短的时间内快速完成硬件回归测试或重新描述设计 IP 的特性。目前，半导体公司可以借助 Amazon Web Services (AWS)，从更快速和速灵活的 CAE 部署方案和EDA 基础设施中获益 ——从寄存器传输级 (RTL) 设计到将 GDSII 文件交付给芯片制造厂，贯穿整个 IC 设计流程。通常，大量前期资本支出在对性能要求高的 EDA 工作负载中是很常见的。但是，AWS 可以按照客户需求动态的提供计算、存储和更高级别的服务，没有大量前期资本支出。今天为大家分享一份亚马逊AWS技术白皮书《在AWS上优化电子设计自动化（EDA）工作流程》。本白皮书概述了EDA工作流、关于将EDA工具迁移到AWS的建议，以及用于优化AWS上EDA工作负载的特定AWS架构组件等内容。内容目录

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