由 dawei 今年有了几家云厂商的身影出现，关于芯片设计EDA上云趋势和落地实践给出了各自的答卷;
也有像恩智浦这样的公司分享了仿真上云经验，并且在今年全球疫情的现状下，正在考虑纯云模式来满足远程协同需求。
我们去年根据DAC会议Design on Cloud圆桌讨论整理了十个上云实践问题的过来人解答，有兴趣可以去回顾一下：
1. 上云的模式是什么?
2. 最开始，为什么选择上云?
3. 上云的挑战主要有哪些?
4. 你觉得EDA供应商准备好上云了吗?
5. 上云的缺点是什么?
6. 对于芯片设计，云厂商已经准备好了吗?
7. 在云上，一切都需要付钱。怎么控制云上的成本?
8. 你觉得在云上设计安全吗?
9. 目前为止，上云的成果是什么?
10. 对后来的上云实践者有什么建议?
今年我们升个级，来个——
EDA云平台49问
1. EDA云平台能够解决什么问题?
适配EDA工具使用需求。
大规模算力自动化智能调度。
海量多云资源提供弹性算力支持。
总之，让研发人员更专心做设计，帮助IT人员更好地管理资源满足复杂企业场景需求，最终缩短项目周期，提高公司竞争力。
2. 云上虚拟机的性能可以吗?
相当，并可以更好。
两方面原因：
1、云上的硬件更新快;
2、云上虚拟化性能逐步接近裸机。
3. 各个云之间的虚拟机性能有差异吗?
有。我们可以为用户提供专业建议。
4. 支持哪些云?
国内外主流云厂商我们都支持。
5. 多云有什么好处?
不会被某一家云厂商锁定，资源可用性更高。
多云可以最大限度利用不同云厂商的不同优势，比如资源类型，比如产品价格，比如地域选择。
6. GPU资源也有吗?
云厂商上有的资源我们都可以支持。
7. 云上用的机型是超线程的?还是物理核的?
大多数云厂商支持开启关闭超线程。
8. 你们和超算有什么区别?云和超算有什么区别?
看这篇《国内超算发展近40年，终于遇到了一个像样的对手》。
9. 你们和云厂商有什么区别?
我们是从应用出发，为应用定义的云平台。
而云厂商主要在IaaS层，距离用户的实际应用还有非常长的距离。
在云的基础架构和应用之间，需要借助应用优化、多云环境支持等方式来满足用户需求。