汇整云端与就地部署的运算资源
在芯片设计环境采用云端资源其实具备不同选择，国际芯片大厂往往已建构具备相当规模与效能等级的基础设施，因此，与其说是以云端取代就地部署，不如说是将云端纳入IC设计系统，再藉由建立一个整合云上云下的整合开发平台，进行最有效率的设计工作环境部署。
行动应用芯片大厂Arm在去（2019）年AWS云端科技发表会（AWS re:Invent）上就指出，在其设计流程中，电路设计、验证和原型设计三大步骤就耗费85%左右的开发人力。此外，随着芯片系统复杂度快速增长，开发时程却被压缩，验证步骤所需进行的循环数量已经从十亿级（gigacycles；109）飙升至百万兆级（exacycles；1018）。
因此，Arm的异质开发平台也采用了云端环境，未来将透过建置结合云端和就地部署基础设施的开发平台，并导入智慧化的排程代管服务（scheduler），就能将运算资源分配与设计需求管理工作交由Arm的异质开发平台处理，不仅最大化利用设计开发者的运算资源，更进一步迈向全自动化芯片设计的愿景。
藉由导入云端资源，芯片开发者将更容易整合繁琐设计流程中的大量数据，也能与工程团队更紧密合作，实时配合硬件设计的工程方法，在进行回归验证时也能更有效率。
此外，Cadence的专栏作家暨Breakfast Bytes编辑Paul McLellan就指出，Arm将设计工作部分移至云端环境，主要的驱动因素就是组件库特征化（cell library characterization）。
组件库通常涵盖数以百计的组件数据，而每个组件的仿真工作各不相同，因为运行的温度、电压和制程可能都有差异，因此将组件库特征化就需要耗费大量的CPU运算力。
Paul McLellan进一步表示，采用云端设计环境最大的好处，就是自CPU导向转为人为导向的典范移转。他举例，与其采用4个月的云端运算方案，集中运算工作至1个月，不仅能降低35%的成本，运算时间也减少了30%。
整合多方资源的全自动设计流程
顾名思义，EDA工具是高度自动化的设计资源，然而，随着芯片设计越趋复杂，不同软硬件设计语言、组件功能设定和处理器架构，都带给EDA更多的挑战。因此，自动化功能也需与时俱进，增添更多设计工具。
开源架构RISC-V的IP供货商SiFive就以云端建构其SoC和处理器开发平台，藉此，他们希望能够达成在数周内完成电路设计、原型设计到送交样品的开发流程。