与此同时，使用最新版本的Calibre软件还可使内存消耗更加优化。
在IC设计中，还需要注意到的方面是，SoC设计在验证期间会消耗大量的RAM，RAM的价格则是另外一个问题，即使在云上，较大的 RAM 实例也很昂贵。在这一方面，Calibre也有其解决之道——不仅可以降低云资源的成本，同时还能以较少 RAM 的 CPU 实现更快的处理速度。
那么，云上Calibre到底能够减少多少周转时间、节省多少运营成本，IC设计公司要如何找到适合自己公司的最佳实践方案呢？
对此，Mentor制定了云使用指导原则，并提出了在云上运行 Calibre 操作的最佳实践。为了制定和测试这些指导原则与实践，Mentor与 Advanced Micro Devices， Inc. （AMD） 和 Microsoft Azure （Azure）联合开展了一个项目，通过采用运行在 Azure 公共云上的 AMD EPYC 服务器，验证了“云上Calibre” 平台的强大能力。
在该联合项目中，Mentor使用了量产型 7nm Radeon Instinct™ Vega20 的最终金属流片数据库。该设计是 AMD 最大的 7nm 芯片设计，包含超过 130 亿个晶体管。实验表明，对于7nm的量产设计，物理验证周期可缩短2.5 倍，同时用户还可以利用具备“最佳性价比”的方式执行设计规则检查 （DRC）
责任编辑：tzh
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