MetaOps: DevOps, Shaped for Silicon
面向 SoC 研發流程，建構適用於晶片研發的 DevOps 體系。部署於貴公司自有網路環境，基礎設施、自動化流程與研發資料均在其中執行與管理。
What MetaOps Is
傳統 DevOps 主要面向軟體研發團隊，其理念與方法並不能直接套用於晶片研發環境。晶片模擬通常需要數小時甚至數天，而非幾分鐘；設計資料規模可達 TB 級；EDA 工具的授權數量有限，運算資源與使用成本也更高。MetaOps 針對晶片研發的實際特點進行設計，將基礎設施、研發自動化與資源管理結合起來，使研發環境能夠適應不同專案階段與實際負載。
MetaOps 既是一套可部署、安裝與執行的產品，也是一項持續營運的服務。作為產品，MetaOps 提供完整的研發基礎設施、軟體環境與自動化流程；作為服務，則依專案階段與實際負載持續調整系統設定。例如，Block 層級開發階段的資源配置與執行方式，並不一定適用於 SoC 全量迴歸測試，因此研發環境也需要隨著專案規模與負載變化持續調整。
Where the Time Goes
A Typical Environment
- 每位工程師配備工作站，但大部分時間處於閒置狀態
- 持續增加機器數量，但研發運算的整體吞吐量提升有限
- 迴歸測試執行狀態需要人工確認
- 研發環境與外部網路隔離後，開源工具、套件及外部相依性難以直接使用
With MetaOps
- 將閒置運算資源納入資源池，依任務需求動態分配
- 依研發流程最佳化儲存與網路頻寬，提高運算資源使用率
- 透過 Dashboard 直接查看任務執行狀態與迴歸測試結果，減少人工確認
- 在受控的內部網路環境中使用外部套件與開源工具
Your Data Never Leaves Your Network
MetaOps 以本地部署的超融合基礎架構運行。設計資料、PDK 與模擬結果均保留在貴公司內部網路中，並由貴公司自身的存取控制機制統一管理。
不涉及雲端租戶環境，也無需額外處理資料落地要求，更無需向客戶或晶圓代工廠合作夥伴說明相關 IP 資料的存放位置。在很多情況下，這不是一種偏好，而是必須滿足的要求。
What It Changes
透過提升資源使用率擴充運算容量，減少對硬體擴充的依賴
每位工程師使用獨立的虛擬機，無需等待共用工作站釋出。管理員可以設定資源回收策略，由系統自動執行：長時間閒置的機器會自動回收到資源池，並重新分配給有運算需求的任務。面對運算需求高峰時，透過動態調配現有運算容量滿足需求，而不是透過採購更多硬體來擴充容量。
以資源池為基礎的平行執行
模擬任務統一排程至資源池中平行執行，大批量任務可利用資源池的平行處理能力同時執行，不再受限於單台機器的處理時間。回收的運算資源會重新加入資源池，依實際需求動態擴展或縮減，避免運算資源在需求高峰過後長期閒置。
針對 SoC 研發流程最佳化儲存與頻寬
將設計資料放到共用儲存上並不難，難的是在整個研發流程同時運作時仍然維持足夠的速度：合成讀取元件庫檔案、模擬寫入波形、後端實作搬移大型資料庫，都在爭用同一組磁碟與同一條網路鏈路。MetaOps 圍繞 SoC 研發流程，針對儲存與網路頻寬進行最佳化，使系統在高負載下仍能維持穩定的吞吐量，避免任務因 I/O 瓶頸排隊，而這類瓶頸並不會直接反映在 CPU 使用率圖表中。只有資料能夠及時抵達運算節點，運算資源才能真正發揮作用。
迴歸測試定時或依需求執行
迴歸測試可依排程自動執行，也可依實際需求隨時觸發。透過 Dashboard 可直接查看任務執行狀態、測試結果與目前覆蓋率，無需人工確認測試狀態。
版本管理與效能監控
以 Git 為基礎的程式碼管理，對設計與驗證程式碼進行版本控制，並支援程式碼審查與版本回復。效能監控能夠反映系統的實際運作狀態；運作變慢時，可以透過實際資料分析原因，而不是依靠經驗判斷。
受限網路環境中的開源工具
網路隔離環境通常意味著工程師難以使用外部套件：無法存取套件索引，也無法自動解析相依關係，不同機器上的套件版本與相依環境也可能因此不一致。MetaOps 透過內部受控的 Endpoint 代理套件索引，使 Python、Rust 等套件生態系仍可在內部環境中使用，並保持版本與相依性的一致。套件經過審核後統一引入內部環境，無需工程師手動下載與安裝。
多廠商 EDA 工具支援
MetaOps 支援團隊現有的 EDA 工具與研發流程。研發流程可基於多家 EDA 廠商的工具建構，而不依賴單一工具鏈，因此，導入 MetaOps 無需重新建置現有設計環境。
交付並不是終點
資源回收條件、頻寬分配與資源池規模，並不是一次設定後就可以長期不變的參數。Block 層級開發階段適用的設定，到了 SoC 全量迴歸測試階段可能就不再合適；隨著專案階段與研發負載變化，原有設定也需要持續調整，以符合實際需求。
定期檢查與持續調校是 MetaOps 的一部分。這套基礎設施在對外提供之前，就已用於自身專案，並持續支撐實際研發。因此，系統調校建立在長期實際運作與持續實踐的基礎上，而不僅依賴預先定義的設定與操作規範。對於不希望自行營運基礎設施的團隊，也可以將整體營運交由我們負責，讓工程師專注於設計與驗證。
7+
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150+
使用 MetaOps 的工程師
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Ready to Streamline Your Flow?
告訴我們目前的研發流程以及瓶頸所在，我們會結合實際情況，具體說明哪些環節可以最佳化，以及優先從哪裡開始。