AWS和Arm呈現生產制造級的云空間電子設計自動化技術


??12月11日,亞馬遜云服務項目(AWS)公布,半導體材料設計方案和專利權開發設計與批準的全世界領跑公司Arm將把AWS云服務器運用到包含其絕大多數電子設計自動化技術(EDA)的工作負載。Arm將利用根據AWS Graviton2CPU的實例(由Arm Neoverse關鍵出示適用),將EDA工作負載轉移到AWS,推動半導體業的轉型發展之途。傳統式上,半導體業應用當地大數據中心進行半導體材料設計方案認證那樣的測算密集式每日任務。為了更好地更合理地實行認證,Arm應用云計算技術模擬仿真現實世界的測算情景,并利用AWS基本上無盡的儲存空間和大數據處理系統架構,拓展其能夠并行處理運行的模擬仿真總數。自打剛開始向AWS云轉移至今,Arm已經將AWS上EDA工作流的響應時間提升 了6倍。除此之外,根據在AWS上運行監測(從遠程控制源搜集和集成化數據信息)并開展剖析,Arm造成了更強勁的工程項目、業務流程和經營判斷力,有利于提升 工作流程高效率,提升全部企業的成本費和資源。在進行向AWS轉移后,Arm最后方案將全世界大數據中心總面積最少縮小45%,將當地測算工作負載降低80%。

??高寬比系統化的半導體行業為大家工作、日常生活的一切出示著日漸強勁的驅動力,從智能機到大數據中心基礎設施建設,從醫療器械到無人駕駛轎車。每一個集成ic能夠包括數十億個晶體三極管,這種晶體三極管的設計方案水準能夠減少到幾納米技術的水準(比人的頭發細約十萬倍),能夠在最少的室內空間內完成最好特性。EDA是使這類極端化工程項目行得通的核心技術之一。EDA工作流程比較復雜,包含網站前端開發、模擬仿真與認證,及其越來越大的后端開發工作負載(時鐘頻率和功能損耗剖析、設計方案標準查驗及其其他集成ic資金投入生產現場管理的應用軟件)。傳統式上,這種高寬比迭代更新的工作流程必須花銷幾個月乃至多年才可以生產制造更新機器設備(比如一個集成ic系統軟件),必須很多的數學計算。在當地運行這種工作負載的半導體公司務必持續均衡成本費、進展和大數據中心資源,才可以另外推動好幾個新項目,因而很有可能會遭遇數學計算不夠的難題,拖慢進展或擔負維護保養空余算率的成本費。

??根據將EDA工作負載轉移到AWS,Arm擺脫了傳統式的代管EDA工作流程的拘束,根據規模性拓展的算率得到 了延展性,使其可以并行處理運行模擬仿真、簡單化監測和剖析,降低半導體材料設計方案的迭代更新時間,提升檢測周期時間卻不容易危害交貨進展。Arm利用多種多樣專用型的Amazon EC2實例種類提升EDA工作流程,降低了成本費和時間。比如,該企業應用根據AWS Graviton2的實例,完成了性能卓越和可擴展性,與運行不計其數臺本地服務器對比,可完成更具有成本效益的經營。Arm應用了AWS Compute Optimizer服務項目,利用深度學習為特殊工作負載強烈推薦最好的Amazon EC2實例種類,簡單化了工作流程。

??除開成本費優點外,Arm還利用AWS Graviton2實例的性能卓越,提升 工程項目型工作負載的貨運量,與上一代根據x86CPU的M5實例對比,每美金的貨運量自始至終能提升 40%之上。除此之外,Arm應用AWS合作方Databricks的服務項目,在云間開發設計和運行深度學習應用軟件,根據在Amazon EC2上運行的Databricks平臺,Arm能夠解決工程項目工作流中每個流程的數據信息,為企業的硬件配置和手機軟件精英團隊形成行得通的看法,在工程項目高效率上完成豐厚的改善。

??Arm IPG首席總裁Rene Haas表明:“根據與AWS協作,大家致力于提高工作效率和利潤最大化貨運量,為技術工程師節約了珍貴的時間,便于她們致力于自主創新。如今,我們可以運行根據AWS Graviton2CPU(由Arm Neoverse適用)的Amazon EC2實例,提升工程項目的工作流程,控制成本,加速施工進度,比過去更快、更經濟發展地為顧客出示強勁的成效。 ”

??AWS全世界系統架構和顧客適用副總裁Peter DeSantis表明:“ AWS出示了真實延展性的大數據處理、非凡的互聯網特性,及其可拓展的儲存,是下一代EDA工作負載之所需。因而,大家很高興與Arm合作,應用大家根據Arm的、性能卓越的Graviton2CPU,為對特性規定極為嚴苛的EDA工作負載出示驅動力。與當今根據x86的實例對比,Graviton2CPU可出示達到40%的性價比高優點?!?


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