Déplacement des charges de travail EDA vers le cloud AWS pour accélérer les conceptions d'armement de 10x

Amazon Web Services (AWS) a déclaré qu'Arm prévoyait de déplacer la majorité de ses charges de travail d'automatisation de la conception électronique (EDA) vers le cloud, augmentant potentiellement jusqu'à 10 fois le débit pour la conception et la vérification des semi-conducteurs.

Les ingénieurs de conception se sont naturellement tournés vers les plateformes cloud et plus encore depuis la transformation rapide accélérée en 2020 vers le travail en ligne en raison des restrictions Covod-19 dans le monde. AWS et Microsoft ont une échelle importante et il existe également des services comme DevCloud d'Intel.

Ainsi, le fait qu'Arm migre les charges de travail EDA vers AWS est un grand pas et facilite considérablement la tâche des ingénieurs de conception qui utilisent les processeurs Arm pour le développement de leurs produits. Arm prévoit à terme de réduire l'empreinte de son centre de données mondial d'au moins 45 % et ses calculs sur site de 80 % à mesure qu'il termine sa migration vers AWS.

La plate-forme exploite les instances basées sur AWS Graviton2 (alimentées par les cœurs Arm Neoverse) et devrait transformer une grande partie de l'industrie des semi-conducteurs qui utilise traditionnellement des centres de données sur site pour le travail de calcul intensif de vérification des conceptions de semi-conducteurs.

Pour effectuer la vérification plus efficacement, Arm utilisera le cloud pour exécuter des simulations de scénarios de calcul du monde réel, en tirant parti du stockage pratiquement illimité et de l'infrastructure informatique hautes performances d'AWS pour faire évoluer le nombre de simulations qu'il peut exécuter en parallèle. Depuis le début de sa migration vers le cloud AWS, Arm a déclaré avoir réalisé une amélioration de 6 fois du temps de performance pour les workflows EDA sur AWS. En outre, en exécutant l'analyse des données de télémétrie sur AWS, Arm a également déclaré qu'il générait des informations d'ingénierie, commerciales et opérationnelles plus puissantes qui aident à augmenter l'efficacité du flux de travail et à optimiser les coûts et les ressources dans l'ensemble de l'entreprise.

Les semi-conducteurs hautement spécialisés alimentent désormais presque tout dans la vie moderne, des smartphones à l'infrastructure des centres de données, et travaillent sur les technologies futures dans des domaines tels que les véhicules autonomes. Avec chaque puce contenant des milliards de transistors conçus jusqu'au niveau du nanomètre à un chiffre (environ 100 000 fois plus petit que la largeur d'un cheveu humain), l'objectif est de générer des performances maximales dans un espace minimal.

L'EDA est l'une des technologies clés qui rendent possible une telle ingénierie extrême. Les workflows EDA sont complexes et incluent la conception, la simulation et la vérification front-end, ainsi que des charges de travail back-end de plus en plus volumineuses qui incluent l'analyse du temps et de la puissance, les vérifications des règles de conception et d'autres applications pour préparer la puce à la production. Ces flux de travail hautement itératifs peuvent prendre plusieurs mois, voire plusieurs années, pour produire de nouveaux appareils et systèmes sur puce (SoC) et impliquent une puissance de calcul massive. Les entreprises de semi-conducteurs qui exécutent ces charges de travail sur site doivent constamment équilibrer les coûts, les calendriers et les ressources du centre de données pour faire avancer plusieurs projets en même temps. Par conséquent, ils peuvent être confrontés à des pénuries de puissance de calcul qui ralentissent la progression ou supportent les dépenses liées au maintien d'une capacité de calcul inactive.

En migrant ses charges de travail EDA vers AWS, Arm surmonte les contraintes des workflows EDA traditionnellement gérés et gagne en élasticité grâce à une puissance de calcul massivement évolutive, lui permettant d'exécuter des simulations en parallèle, de simplifier la télémétrie et l'analyse, de réduire son temps d'itération pour les conceptions de semi-conducteurs et d'ajouter des tests cycles sans impacter les délais de livraison. Arm exploite le cloud de calcul élastique Amazon (Amazon EC2) pour rationaliser ses coûts et ses délais en optimisant les flux de travail EDA sur la grande variété de types d'instances Amazon EC2 spécialisées.

Par exemple, l'entreprise utilise des instances basées sur AWS Graviton2 pour obtenir des performances et une évolutivité élevées, ce qui se traduit par des opérations plus rentables que l'exécution de centaines de milliers de serveurs sur site. Arm utilise l'optimiseur de calcul AWS, un service qui utilise l'apprentissage automatique pour recommander les types d'instances Amazon EC2 optimaux pour des charges de travail spécifiques, afin de rationaliser ses flux de travail.

En plus des avantages en termes de coûts, Arm tire parti des hautes performances des instances AWS Graviton2 pour augmenter le débit de ses charges de travail d'ingénierie, améliorant constamment le débit par dollar de plus de 40 % par rapport aux instances M5 basées sur un processeur x86 de la génération précédente. En outre, Arm utilise les services du partenaire AWS Databricks pour développer et exécuter des applications d'apprentissage automatique dans le cloud. Grâce à la plate-forme Databricks exécutée sur Amazon EC2, Arm peut traiter les données de chaque étape de ses flux de travail d'ingénierie afin de générer des informations exploitables pour les groupes de matériel et de logiciels de l'entreprise et d'obtenir une amélioration mesurable de l'efficacité de l'ingénierie.

Le président du groupe IP d'Arm, Rene Haas, a déclaré :« Grâce à notre collaboration avec AWS, nous nous sommes concentrés sur l'amélioration de l'efficacité et la maximisation du débit pour redonner un temps précieux à nos ingénieurs pour qu'ils se concentrent sur l'innovation. Maintenant que nous pouvons fonctionner sur Amazon EC2 à l'aide d'instances AWS Graviton2 avec des processeurs basés sur Arm Neoverse, nous optimisons les flux de travail d'ingénierie, réduisons les coûts et accélérons les délais de projet pour fournir des résultats puissants à nos clients plus rapidement et à moindre coût que jamais auparavant.

Peter DeSantis, vice-président senior de l'infrastructure mondiale et du support client chez AWS, a ajouté : " Les processeurs Graviton2 peuvent offrir jusqu'à 40 % d'avantages prix/performances par rapport aux instances x86 de génération actuelle."