Arm booste le débit EDA 10x en migrant vers le cloud AWS

Amazon Web Services (AWS) a annoncé que Arm migre la majeure partie de ses charges de travail d'automatisation de la conception électronique (EDA) vers le cloud, une transition qui pourrait augmenter le débit de conception et de vérification jusqu'à dix fois.

Les ingénieurs de conception se tournent de plus en plus vers les plateformes cloud, un changement accéléré par le passage au travail à distance en 2020 pendant la pandémie de COVID-19. Les principaux fournisseurs comme AWS, Microsoft, et DevCloud d'Intel offrent l'échelle et la flexibilité dont les équipes de semiconducteurs ont besoin.

La décision d'Arm de migrer ses charges de travail EDA vers AWS marque un mouvement stratégique significatif, simplifiant le flux de travail pour les ingénieurs construisant des produits sur processeurs Arm. L'entreprise prévoit également de réduire son empreinte de centres de données mondiaux d'au moins 45 % et de réduire le calcul sur site de 80 % à mesure que la migration s'achève.

La migration tire parti des instances basées sur AWS Graviton2 alimentées par des cœurs Arm Neoverse, positionnant Arm pour transformer un segment de l'industrie des semiconducteurs qui a traditionnellement compté sur des centres de données sur site pour la vérification à forte intensité de calcul.

En exploitant le stockage virtuellement illimité et l'infrastructure de calcul haute performance d'AWS, Arm exécute des simulations à grande échelle de scénarios de calcul réels en parallèle. Depuis le début de la migration, Arm rapporte une amélioration de six fois de la performance du flux de travail EDA. De plus, le traitement des données de télémétrie sur AWS fournit des insights plus profonds en ingénierie, business, et opérations, aidant à optimiser les coûts et l'allocation des ressources à travers l'organisation.

Les semiconducteurs alimententvirtuellement chaque dispositif moderne – des smartphones à l'infrastructure de centres de données et véhicules autonomes. Chaque puce contient des milliards de transistors conçus à l'échelle du nanomètre à un chiffre – environ 100 000 fois plus petits qu'un cheveu humain – repoussant les limites de la performance et de l'espace.

L'EDA permet cette ingénierie extrême en orchestrant la conception front-end, la simulation, la vérification, et les tâches back-end comme l'analyse de timing, de puissance, et les vérifications de règles de conception. Ces flux de travail hautement itératifs peuvent s'étendre sur des mois ou des années, exigeant des ressources de calcul massives. Les centres de données sur site forcent les entreprises à jongler entre coût, calendrier, et capacité, menant souvent à des ressources inactives ou des goulets d'étranglement.

La transition vers AWS élimine les contraintes des flux de travail EDA sur site hérités, fournissant l'élasticité par une puissance de calcul scalable. Arm peut maintenant exécuter des simulations en parallèle, rationaliser la télémétrie et l'analyse, raccourcir les temps d'itération, et ajouter des cycles de test sans mettre en péril les calendriers de livraison. L'utilisation d'Amazon EC2 à travers une gamme de types d'instances spécialisés optimise l'efficacité coût et calendrier.

L'utilisation d'instances Graviton2 par Arm délivre une haute performance et scalabilité, permettant des opérations qui auraient autrement nécessité des centaines de milliers de serveurs sur site. AWS Compute Optimizer, propulsé par le machine learning, recommande les types d'instances EC2 optimaux pour des charges de travail spécifiques, raffinant encore l'efficacité du flux de travail.

Les instances Graviton2 délivrent plus de 40 % de débit par dollar supérieur comparé aux instances x86 M5 de génération précédente, boostant la productivité d'ingénierie d'Arm tout en réduisant les dépenses.

Arm s'associe aussi à Databricks sur Amazon EC2 pour construire et exécuter des applications de machine learning. En traitant les données de chaque étape de ses flux de travail d'ingénierie sur la plateforme Databricks, Arm extrait des insights actionnables pour ses équipes matérielles et logicielles, se traduisant en gains mesurables d'efficacité d'ingénierie.

Le président du groupe IP d'Arm, Rene Haas, a dit : « Grâce à notre collaboration avec AWS, nous nous sommes concentrés sur l'amélioration des efficacités et la maximisation du débit pour redonner du temps précieux à nos ingénieurs pour qu'ils se concentrent sur l'innovation. Maintenant que nous pouvons tourner sur Amazon EC2 en utilisant des instances AWS Graviton2 avec des processeurs basés sur Arm Neoverse, nous optimisons les flux de travail d'ingénierie, réduisons les coûts, et accélérons les calendriers de projets pour délivrer des résultats puissants à nos clients plus rapidement et plus rentablement que jamais. »

Peter DeSantis, vice-président senior de l'infrastructure globale et du support client chez AWS, a ajouté : « Les processeurs Graviton2 peuvent fournir jusqu'à 40 % d'avantage prix-performance sur les instances basées x86 de génération actuelle. »