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[導(dǎo)讀]通過將半導(dǎo)體設(shè)計(jì)與驗(yàn)證遷移到AWS基于Graviton 2處理器的實(shí)例,Arm降低了成本和調(diào)度新項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn),并將吞吐量提高10倍,使工程師可以專注于創(chuàng)新,未來計(jì)劃將全球數(shù)據(jù)中心面積至少壓縮45%,將本地計(jì)算減少80%

北京-2020年12月11日——今天,亞馬遜云服務(wù)(AWS)宣布,半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和知識產(chǎn)權(quán)開發(fā)與許可的全球領(lǐng)先企業(yè)Arm將把AWS云服務(wù)應(yīng)用到包括其絕大部分電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)的工作負(fù)載。Arm將利用基于AWS Graviton2處理器的實(shí)例(由Arm Neoverse核心提供支持),將EDA工作負(fù)載遷移到AWS,引領(lǐng)半導(dǎo)體行業(yè)的轉(zhuǎn)型之路。傳統(tǒng)上,半導(dǎo)體行業(yè)使用本地?cái)?shù)據(jù)中心完成半導(dǎo)體設(shè)計(jì)驗(yàn)證這樣的計(jì)算密集型任務(wù)。為了更有效地執(zhí)行驗(yàn)證,Arm使用云計(jì)算仿真現(xiàn)實(shí)世界的計(jì)算場景,并利用AWS幾乎無限的存儲(chǔ)空間和高性能計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu),擴(kuò)展其可以并行運(yùn)行的仿真數(shù)量。自從開始向AWS云遷移以來,Arm已將AWS上EDA工作流的響應(yīng)速度提高了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,優(yōu)化整個(gè)公司的成本和資源。在完成向AWS遷移后,Arm最終計(jì)劃將全球數(shù)據(jù)中心面積至少壓縮45%,將本地計(jì)算工作負(fù)載減少80%。

高度專業(yè)化的半導(dǎo)體設(shè)備為我們工作、生活中的一切提供著日益強(qiáng)大的動(dòng)力,從智能手機(jī)到數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,從醫(yī)療設(shè)備到自動(dòng)駕駛汽車。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)水平可以降低到幾納米的水平(比人的頭發(fā)細(xì)約10萬倍),可以在最小的空間內(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)、仿真與驗(yàn)證,以及越來越大的后端工作負(fù)載(時(shí)序和功耗分析、設(shè)計(jì)規(guī)則檢查以及其它芯片投入生產(chǎn)準(zhǔn)備的應(yīng)用程序)。傳統(tǒng)上,這些高度迭代的工作流程需要花費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年才能生產(chǎn)出新設(shè)備(例如一個(gè)芯片系統(tǒng)),需要大量的計(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,因此可能會(huì)面臨計(jì)算能力不足的問題,拖慢進(jìn)度或承擔(dān)維護(hù)空閑算力的成本。

通過將EDA工作負(fù)載遷移到AWS,Arm克服了傳統(tǒng)的托管EDA工作流程的束縛,通過大規(guī)模擴(kuò)展的算力獲得了彈性,使其能夠并行運(yùn)行仿真、簡化遙測和分析,減少半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的迭代時(shí)間,增加測試周期卻不會(huì)影響交付進(jìn)度。Arm利用多種專用的Amazon EC2實(shí)例類型優(yōu)化EDA工作流程,減少了成本和時(shí)間。例如,該公司使用基于AWS Graviton2的實(shí)例,實(shí)現(xiàn)了高性能和可伸縮性,與運(yùn)行成千上萬臺(tái)本地服務(wù)器相比,可實(shí)現(xiàn)更具成本效益的運(yùn)營。Arm使用了AWS Compute Optimizer服務(wù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)為特定工作負(fù)載推薦最佳的Amazon EC2實(shí)例類型,簡化了工作流程。

除了成本優(yōu)勢外,Arm還利用AWS Graviton2實(shí)例的高性能,提高工程型工作負(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能提高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(tái),Arm可以處理工程工作流中各個(gè)步驟的數(shù)據(jù),為公司的硬件和軟件團(tuán)隊(duì)生成可行的見解,在工程效率上實(shí)現(xiàn)可觀的改進(jìn)。

Arm IPG總裁Rene Haas表示:“通過與AWS合作,我們專注于提高效率和最大化吞吐量,為工程師節(jié)省了寶貴的時(shí)間,以便他們專注于創(chuàng)新。現(xiàn)在,我們可以運(yùn)行基于AWS Graviton2處理器(由Arm Neoverse支持)的Amazon EC2實(shí)例,優(yōu)化工程的工作流程,降低成本,加快項(xiàng)目進(jìn)度,比以往更快、更經(jīng)濟(jì)地向客戶提供強(qiáng)大的成果。 ”

AWS全球基礎(chǔ)架構(gòu)和客戶支持高級副總裁Peter DeSantis表示:“ AWS提供了真正彈性的高性能計(jì)算、卓越的網(wǎng)絡(luò)性能,以及可擴(kuò)展的存儲(chǔ),是下一代EDA工作負(fù)載之所需。因此,我們很高興與Arm協(xié)作,運(yùn)用我們基于Arm的、高性能的Graviton2處理器,為對性能要求極其苛刻的EDA工作負(fù)載提供動(dòng)力。與當(dāng)前基于x86的實(shí)例相比,Graviton2處理器可提供高達(dá)40%的性價(jià)比優(yōu)勢。”

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