Movendo cargas de trabalho EDA para a nuvem AWS para acelerar os designs do Arm em 10 vezes

A Amazon Web Services (AWS) disse que a Arm planeja mover a maioria de suas cargas de trabalho de automação de projeto eletrônico (EDA) para a nuvem, aumentando potencialmente a taxa de transferência em até 10x para projeto e verificação de semicondutores.

Os engenheiros de design têm atraído naturalmente as plataformas em nuvem e ainda mais desde a rápida transformação acelerada em 2020 para o trabalho online como resultado das restrições Covod-19 em todo o mundo. Tanto a AWS quanto a Microsoft têm escala significativa e também existem serviços como o DevCloud da Intel.

Portanto, o fato de a Arm estar migrando as cargas de trabalho EDA para a AWS é uma grande mudança e torna muito mais fácil para os engenheiros de projeto que usam os processadores Arm para o desenvolvimento de seus produtos. A Arm, em última análise, planeja reduzir sua pegada de datacenter global em pelo menos 45% e sua computação local em 80% conforme conclui sua migração para a AWS.

A plataforma aproveita as instâncias baseadas em AWS Graviton2 (alimentadas por núcleos Arm Neoverse) e deve transformar grande parte da indústria de semicondutores que tradicionalmente usa data centers locais para o trabalho computacionalmente intensivo de verificação de projetos de semicondutores.

Para realizar a verificação de forma mais eficiente, Arm usará a nuvem para executar simulações de cenários de computação do mundo real, aproveitando o armazenamento virtualmente ilimitado da AWS e a infraestrutura de computação de alto desempenho para dimensionar o número de simulações que podem ser executadas em paralelo. Desde o início de sua migração para a nuvem AWS, Arm disse que percebeu uma melhoria de 6x no tempo de desempenho para fluxos de trabalho EDA na AWS. Além disso, ao executar a análise de dados de telemetria na AWS, Arm também disse que está gerando insights mais poderosos de engenharia, negócios e operacionais que ajudam a aumentar a eficiência do fluxo de trabalho e otimizar custos e recursos em toda a empresa.

Semicondutores altamente especializados claramente agora fornecem energia para quase tudo na vida moderna, de smartphones a infraestrutura de data center, e trabalham em tecnologias futuras em áreas como veículos autônomos. Com cada chip contendo bilhões de transistores projetados até o nível do nanômetro de um dígito (aproximadamente 100.000x menor que a largura de um fio de cabelo humano), o objetivo é conduzir o desempenho máximo em um espaço mínimo.

EDA é uma das tecnologias-chave que tornam viável essa engenharia extrema. Os fluxos de trabalho de EDA são complexos e incluem design de front-end, simulação e verificação, bem como cargas de trabalho de back-end cada vez maiores que incluem análise de tempo e potência, verificações de regras de design e outros aplicativos para preparar o chip para produção. Esses fluxos de trabalho altamente iterativos podem levar muitos meses ou até anos para produzir novos dispositivos e sistemas em um chip (SoCs) e envolvem grande poder de computação. As empresas de semicondutores que executam essas cargas de trabalho no local devem constantemente equilibrar custos, cronogramas e recursos do data center para desenvolver vários projetos ao mesmo tempo. Como resultado, eles podem enfrentar a escassez de capacidade de computação que diminui o progresso ou arcar com as despesas de manutenção da capacidade de computação ociosa.



Ao migrar suas cargas de trabalho de EDA para AWS, Arm supera as restrições de fluxos de trabalho de EDA tradicionalmente gerenciados e ganha elasticidade por meio de poder de computação altamente escalonável, permitindo-lhe executar simulações em paralelo, simplificar telemetria e análise, reduzir seu tempo de iteração para projetos de semicondutores e adicionar testes ciclos sem afetar os cronogramas de entrega. Arm aproveita a nuvem elástica de computação da Amazon (Amazon EC2) para otimizar seus custos e cronogramas, otimizando fluxos de trabalho de EDA em uma ampla variedade de tipos de instâncias especializadas do Amazon EC2.

Por exemplo, a empresa usa instâncias baseadas em AWS Graviton2 para obter alto desempenho e escalabilidade, resultando em operações mais econômicas do que rodar centenas de milhares de servidores locais. Arm usa o otimizador de computação AWS, um serviço que usa aprendizado de máquina para recomendar os tipos ideais de instância do Amazon EC2 para cargas de trabalho específicas, para ajudar a otimizar seus fluxos de trabalho.

Além dos benefícios de custo, o Arm aproveita o alto desempenho das instâncias AWS Graviton2 para aumentar o rendimento de suas cargas de trabalho de engenharia, melhorando consistentemente o rendimento por dólar em mais de 40% em comparação com as instâncias M5 baseadas no processador x86 da geração anterior. Além disso, a Arm usa serviços do parceiro AWS Databricks para desenvolver e executar aplicativos de aprendizado de máquina na nuvem. Por meio da plataforma Databricks em execução no Amazon EC2, a Arm pode processar dados de cada etapa de seus fluxos de trabalho de engenharia para gerar percepções acionáveis ​​para os grupos de hardware e software da empresa e obter melhorias mensuráveis ​​na eficiência da engenharia.

O presidente do grupo de IP da Arm, Rene Haas, disse:“Por meio de nossa colaboração com a AWS, nos concentramos em melhorar a eficiência e maximizar o rendimento para dar um tempo precioso para que nossos engenheiros se concentrem na inovação. Agora que podemos executar no Amazon EC2 usando instâncias AWS Graviton2 com processadores baseados em Arm Neoverse, estamos otimizando fluxos de trabalho de engenharia, reduzindo custos e acelerando cronogramas de projeto para fornecer resultados poderosos para nossos clientes de forma mais rápida e econômica do que nunca. ”

Peter DeSantis, vice-presidente sênior de infraestrutura global e suporte ao cliente da AWS, acrescentou:“Os processadores Graviton2 podem fornecer até 40% de vantagem de desempenho de preço em relação às instâncias baseadas em x86 da geração atual”.