AWS和Arm呈现生产制造级的云空间电子设计自动化技术


  12月11日,亚马逊云服务项目(AWS)公布,半导体材料设计方案和专利权开发设计与批准的全世界领跑公司Arm将把AWS云服务器运用到包含其绝大多数电子设计自动化技术(EDA)的工作负载。Arm将利用根据AWS Graviton2CPU的实例(由Arm Neoverse关键出示适用),将EDA工作负载转移到AWS,推动半导体业的转型发展之途。传统式上,半导体业应用当地大数据中心进行半导体材料设计方案认证那样的测算密集式每日任务。为了更好地更合理地实行认证,Arm应用云计算技术模拟仿真现实世界的测算情景,并利用AWS基本上无尽的储存空间和大数据处理系统架构,拓展其能够并行处理运行的模拟仿真总数。自打刚开始向AWS云转移至今,Arm已经将AWS上EDA工作流的响应时间提升 了6倍。除此之外,根据在AWS上运行监测(从远程控制源搜集和集成化数据信息)并开展剖析,Arm造成了更强劲的工程项目、业务流程和经营判断力,有利于提升 工作流程高效率,提升全部企业的成本费和資源。在进行向AWS转移后,Arm最后方案将全世界大数据中心总面积最少缩小45%,将当地测算工作负载降低80%。

  高宽比系统化的半导体行业为大家工作、日常生活的一切出示着日渐强劲的驱动力,从智能机到大数据中心基础设施建设,从医疗器械到无人驾驶轿车。每一个集成ic能够包括数十亿个晶体三极管,这种晶体三极管的设计方案水准能够减少到几纳米技术的水准(比人的头发细约十万倍),能够在最少的室内空间内完成最好特性。EDA是使这类极端化工程项目行得通的核心技术之一。EDA工作流程比较复杂,包含网站前端开发、模拟仿真与认证,及其越来越大的后端开发工作负载(时钟频率和功能损耗剖析、设计方案标准查验及其其他集成ic资金投入生产现场管理的应用软件)。传统式上,这种高宽比迭代更新的工作流程必须花销几个月乃至多年才可以生产制造更新机器设备(比如一个集成ic系统软件),必须很多的数学计算。在当地运行这种工作负载的半导体公司务必持续均衡成本费、进展和大数据中心資源,才可以另外推动好几个新项目,因而很有可能会遭遇数学计算不够的难题,拖慢进展或担负维护保养空余算率的成本费。

  根据将EDA工作负载转移到AWS,Arm摆脱了传统式的代管EDA工作流程的拘束,根据规模性拓展的算率得到 了延展性,使其可以并行处理运行模拟仿真、简单化监测和剖析,降低半导体材料设计方案的迭代更新時间,提升检测周期时间却不容易危害交货进展。Arm利用多种多样专用型的Amazon EC2实例种类提升EDA工作流程,降低了成本费和時间。比如,该企业应用根据AWS Graviton2的实例,完成了性能卓越和可扩展性,与运行不计其数台本地服务器对比,可完成更具有成本效益的经营。Arm应用了AWS Compute Optimizer服务项目,利用深度学习为特殊工作负载强烈推荐最好的Amazon EC2实例种类,简单化了工作流程。

  除开成本费优点外,Arm还利用AWS Graviton2实例的性能卓越,提升 工程项目型工作负载的货运量,与上一代根据x86CPU的M5实例对比,每美金的货运量自始至终能提升 40%之上。除此之外,Arm应用AWS合作方Databricks的服务项目,在云间开发设计和运行深度学习应用软件,根据在Amazon EC2上运行的Databricks平台,Arm能够解决工程项目工作流中每个流程的数据信息,为企业的硬件配置和手机软件精英团队形成行得通的看法,在工程项目高效率上完成丰厚的改善。

  Arm IPG首席总裁Rene Haas表明:“根据与AWS协作,大家致力于提高工作效率和利润最大化货运量,为技术工程师节约了珍贵的時间,便于她们致力于自主创新。如今,我们可以运行根据AWS Graviton2CPU(由Arm Neoverse适用)的Amazon EC2实例,提升工程项目的工作流程,控制成本,加速施工进度,比过去更快、更经济发展地为顾客出示强劲的成效。 ”

  AWS全世界系统架构和顾客适用副总裁Peter DeSantis表明:“ AWS出示了真实延展性的大数据处理、非凡的互联网特性,及其可拓展的储存,是下一代EDA工作负载之所需。因而,大家很高兴与Arm合作,应用大家根据Arm的、性能卓越的Graviton2CPU,为对特性规定极为严苛的EDA工作负载出示驱动力。与当今根据x86的实例对比,Graviton2CPU可出示达到40%的性价比高优点。”


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