近日，AWS宣布，Arm將利用AWS為其云計(jì)算使用，包括絕大部分電子設(shè)計(jì)自動化（EDA）工作負(fù)載。Arm正在利用基于AWS Graviton2的實(shí)例（由Arm Neoverse核心提供支持）將EDA工作負(fù)載遷移到AWS，并引領(lǐng)半導(dǎo)體行業(yè)的轉(zhuǎn)型之路，該行業(yè)傳統(tǒng)上使用本地?cái)?shù)據(jù)中心來進(jìn)行驗(yàn)證半導(dǎo)體的計(jì)算密集型工作設(shè)計(jì)。

為了更有效地執(zhí)行驗(yàn)證，Arm使用云來運(yùn)行實(shí)際計(jì)算場景的模擬，利用AWS幾乎無限的存儲和高性能計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)來擴(kuò)展其可以并行運(yùn)行的模擬數(shù)量。自從開始其AWS云遷移以來，Arm已將AWS上的EDA工作流的性能時(shí)間提高了6倍。此外，通過在AWS上運(yùn)行遙測（從遠(yuǎn)程源收集和集成數(shù)據(jù)）并進(jìn)行分析，Arm產(chǎn)生了更強(qiáng)大的工程，業(yè)務(wù)和運(yùn)營洞察力，有助于提高工作流程效率并優(yōu)化整個(gè)公司的成本和資源。Arm最終計(jì)劃在完成向AWS的遷移后，將其全球數(shù)據(jù)中心的占地面積至少減少45％，并將本地計(jì)算減少80％。Arm已將AWS上的EDA工作流的性能時(shí)間提高了6倍。

此外，通過在AWS上運(yùn)行遙測（從遠(yuǎn)程源收集和集成數(shù)據(jù)）并進(jìn)行分析，Arm產(chǎn)生了更強(qiáng)大的工程，業(yè)務(wù)和運(yùn)營洞察力，有助于提高工作流程效率并優(yōu)化整個(gè)公司的成本和資源。Arm最終計(jì)劃在完成向AWS的遷移后，將其全球數(shù)據(jù)中心的占地面積至少減少45％，并將本地計(jì)算減少80％。Arm已將AWS上的EDA工作流的性能時(shí)間提高了6倍。此外，通過在AWS上運(yùn)行遙測（從遠(yuǎn)程源收集和集成數(shù)據(jù)）并進(jìn)行分析，Arm產(chǎn)生了更強(qiáng)大的工程，業(yè)務(wù)和運(yùn)營洞察力，有助于提高工作流程效率并優(yōu)化整個(gè)公司的成本和資源。Arm最終計(jì)劃在完成向AWS的遷移后，將其全球數(shù)據(jù)中心的占地面積至少減少45％，并將本地計(jì)算減少80％。

高度專業(yè)化的半導(dǎo)體設(shè)備推動著從智能手機(jī)到數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，醫(yī)療設(shè)備再到自動駕駛汽車的各種功能的不斷增長。每個(gè)芯片可以包含數(shù)十億個(gè)晶體管，這些晶體管的設(shè)計(jì)水平可以降低到個(gè)位數(shù)的納米水平（比人的頭發(fā)小大約100，000倍），以在最小的空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)最佳性能。EDA是使這種極端工程可行的關(guān)鍵技術(shù)之一。EDA工作流程非常復(fù)雜，包括前端設(shè)計(jì)，仿真和驗(yàn)證，以及越來越大的后端工作負(fù)載，包括時(shí)序和功耗分析，設(shè)計(jì)規(guī)則檢查以及其他準(zhǔn)備將芯片投入生產(chǎn)的應(yīng)用程序。傳統(tǒng)上，這些高度重復(fù)的工作流程需要花費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年的時(shí)間才能生產(chǎn)出新設(shè)備，例如片上系統(tǒng)，并擁有巨大的計(jì)算能力。在本地運(yùn)行這些工作負(fù)載的半導(dǎo)體公司必須不斷平衡成本，進(jìn)度和數(shù)據(jù)中心資源，才能同時(shí)推進(jìn)多個(gè)項(xiàng)目。結(jié)果，他們可能會面臨計(jì)算能力不足的問題，這會拖慢進(jìn)度或承擔(dān)維持空閑計(jì)算能力的代價(jià)。

通過將其EDA工作負(fù)載遷移到AWS，Arm克服了傳統(tǒng)管理的EDA工作流程的限制，并通過可大規(guī)模擴(kuò)展的計(jì)算能力獲得了彈性，使其能夠并行運(yùn)行仿真，簡化遙測和分析，減少其半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的迭代時(shí)間并增加測試周期而不會影響交付進(jìn)度。Arm通過優(yōu)化各種專用Amazon EC2實(shí)例類型的EDA工作流，利用Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）來簡化成本和時(shí)間表。例如，該公司使用基于AWS Graviton2的實(shí)例來實(shí)現(xiàn)高性能和可擴(kuò)展性，與運(yùn)行成千上萬臺本地服務(wù)器相比，可帶來更具成本效益的運(yùn)營。Arm使用AWS Compute Optimizer，

除了成本優(yōu)勢外，Arm還利用AWS Graviton2實(shí)例的高性能來提高其工程工作負(fù)載的吞吐量，與上一代基于x86處理器的M5實(shí)例相比，每美元的吞吐量始終提高40％以上。此外，Arm使用AWS合作伙伴Databricks的服務(wù)在云中開發(fā)和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。通過在Amazon EC2上運(yùn)行的Databricks平臺，Arm可以處理其工程工作流中每個(gè)步驟的數(shù)據(jù)，從而為公司的硬件和軟件組生成可行的見解，并在工程效率上實(shí)現(xiàn)可衡量的改進(jìn)。

“通過與AWS的合作，我們專注于提高效率和最大化吞吐量，從而為我們的工程師提供了寶貴的時(shí)間來專注于創(chuàng)新，” Arm IPG總裁Rene Haas說道。“現(xiàn)在，我們可以使用帶有基于Arm Neoverse的處理器的AWS Graviton2實(shí)例在Amazon EC2上運(yùn)行，我們正在優(yōu)化工程流程，降低成本并加快項(xiàng)目時(shí)間表，從而比以往任何時(shí)候都更快，更經(jīng)濟(jì)地向我們的客戶交付強(qiáng)大的結(jié)果。 ”

“ AWS提供了真正的彈性高性能計(jì)算，無與倫比的網(wǎng)絡(luò)性能以及可擴(kuò)展的存儲，這是下一代EDA工作負(fù)載所必需的，這就是為什么我們很高興與Arm合作以為其運(yùn)行我們的高性能的高要求EDA工作負(fù)載提供動力基于臂的Graviton2處理器，” AWS全球基礎(chǔ)架構(gòu)和客戶支持高級副總裁Peter DeSantis說道。“與當(dāng)前基于x86的實(shí)例相比，Graviton2處理器可提供高達(dá)40％的價(jià)格性能優(yōu)勢。”
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