AWS und Arm demonstrieren Elektronik-Design-Automatisierung im Produktionsmaßstab in der Cloud

Durch die Umstellung des Halbleiterdesigns und der Verifikation auf AWS, das auf Graviton2-basierten Instanzen läuft, reduziert Arm die Kosten- und Terminierungsrisiken für neue Projekte, erhöht den Durchsatz um bis zu 10x und gibt Ingenieuren die Möglichkeit, sich auf Innovationen zu konzentrieren

SEATTLE–(BUSINESS WIRE)–Amazon Web Services, Inc. (AWS), ein Unternehmen von Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN), gab heute bekannt, dass Arm, ein weltweit führendes Unternehmen in den Bereichen Halbleiterdesign sowie Entwicklung und Lizenzierung von geistigem Eigentum an Silizium, AWS für seine Cloud-Nutzung, einschließlich des größten Teils seines EDA-Arbeitsaufkommens (Electronic Design Automation), einsetzen wird. Arm migriert EDA-Arbeitslasten auf AWS, nutzt AWS Graviton2-basierte Instanzen (die von Arm-Neoverse-Kernen angetrieben werden) und ist führend bei der Transformation der Halbleiterindustrie, die traditionell vor Ort Rechenzentren für die rechenintensive Arbeit der Verifizierung von Halbleiterdesigns verwendet hat. Um die Verifikation effizienter durchführen zu können, nutzt Arm die Cloud zur Durchführung von Simulationen realer Berechnungsszenarien und nutzt dabei die praktisch unbegrenzte Speicherkapazität und die Hochleistungs-Computing-Infrastruktur von AWS, um die Anzahl der Simulationen, die parallel ausgeführt werden können, zu skalieren. Seit Beginn seiner AWS-Cloud-Migration hat Arm eine sechsfache Verbesserung der Leistungszeit für EDA-Workflows auf AWS realisiert. Darüber hinaus generiert Arm durch die Ausführung von Telemetrie (die Sammlung und Integration von Daten aus entfernten Quellen) und Analysen auf AWS leistungsfähigere technische, geschäftliche und Betriebsabläufe, die zur Steigerung der Workflow-Effizienz und zur Optimierung von Kosten und Ressourcen im gesamten Unternehmen beitragen. Letztendlich plant Arm, seinen globalen Rechenzentrums-Fußabdruck um mindestens 45 % zu reduzieren, und seine Vor-Ort-Rechnungen um 80 %, wenn die Migration auf AWS abgeschlossen ist.


Hochspezialisierte Halbleitergeräte sind die Grundlage für die wachsenden Fähigkeiten aller Geräte, von Smartphones über die Infrastruktur von Rechenzentren bis hin zu medizinischen Geräten und selbstfahrenden Fahrzeugen. Jeder Chip kann Milliarden von Transistoren enthalten, die bis in den einstelligen Nanometerbereich (etwa 100.000x kleiner als die Breite eines menschlichen Haares) entwickelt wurden, um maximale Leistung auf minimalem Raum zu erzielen. EDA ist eine der Schlüsseltechnologien, die eine solche extreme Technik möglich machen. EDA-Workflows sind komplex und umfassen Front-End-Design, Simulation und Verifikation sowie zunehmend große Back-End-Arbeitslasten, die Zeit- und Leistungsanalysen, Designregelprüfungen und andere Anwendungen zur Vorbereitung des Chips für die Produktion umfassen. Diese hochgradig iterativen Workflows nehmen traditionell viele Monate oder sogar Jahre in Anspruch, um ein neues Gerät, wie z. B. ein System-on-a-Chip, herzustellen, und erfordern eine enorme Rechenleistung. Halbleiterunternehmen, die diese Arbeitslasten vor Ort ausführen, müssen ständig Kosten, Zeitpläne und Rechenzentrumsressourcen ausgleichen, um mehrere Projekte gleichzeitig voranzubringen. Infolgedessen können sie mit Engpässen bei der Rechenleistung konfrontiert werden, die den Fortschritt verlangsamen oder die Kosten für die Aufrechterhaltung ungenutzter Rechenkapazitäten tragen.

Durch die Migration seiner EDA-Arbeitslasten auf AWS überwindet Arm die Einschränkungen herkömmlich verwalteter EDA-Workflows und gewinnt an Elastizität durch massiv skalierbare Rechenleistung, die es ihm ermöglicht, Simulationen parallel auszuführen, Telemetrie und Analyse zu vereinfachen, die Iterationszeit für Halbleiter-Designs zu reduzieren und Testzyklen hinzuzufügen, ohne die Lieferpläne zu beeinträchtigen. Arm nutzt die Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), um seine Kosten und Zeitpläne durch die Optimierung von EDA-Workflows über die große Vielfalt an spezialisierten Amazon-EC2-Instanzarten hinweg zu rationalisieren. So verwendet das Unternehmen beispielsweise AWS Graviton2-basierte Instanzen, um eine hohe Leistung und Skalierbarkeit zu erreichen, was zu einem kostengünstigeren Betriebsablauf führt als der Betrieb von Hunderttausenden von Servern vor Ort. Arm verwendet AWS Compute Optimizer, eine Dienstleistung, die Maschinelles Lernen verwendet, um die optimalen Amazon-EC2-Instanzentypen für bestimmte Arbeitslasten zu empfehlen, um seine Arbeitsabläufe zu rationalisieren.

Zusätzlich zu den Kostenvorteilen nutzt Arm die hohe Leistung der AWS-Graviton2-Instanzen, um den Durchsatz für seine Engineering-Workloads zu erhöhen, wobei der Durchsatz pro Dollar im Vergleich zu den x86-Prozessor-basierten M5-Instanzen der vorherigen Generation um über 40 % verbessert wird. Darüber hinaus nutzt Arm Dienstleistungen des AWS-Partners Databricks, um Machine-Learning-Anwendungen in der Cloud zu entwickeln und auszuführen. Durch die Databricks-Plattform, die auf Amazon EC2 läuft, kann Arm Daten aus jedem Schritt in seinen technischen Arbeitsabläufen verarbeiten, um umsetzbare Erkenntnisse für die Hardware- und Softwaregruppen des Unternehmens zu generieren und eine messbare Verbesserung der technischen Effizienz zu erreichen.

„Durch unsere Zusammenarbeit mit AWS haben wir uns auf die Verbesserung der Effizienz und die Maximierung des Durchsatzes konzentriert, um unseren Ingenieuren wertvolle Zeit zurückzugeben, damit sie sich auf Innovationen konzentrieren können“, sagte Rene Haas, President von IPG, Arm. „Jetzt, da wir auf Amazon EC2 mit AWS-Graviton2-Instanzen mit auf Arm Neoverse basierenden Prozessoren laufen können, optimieren wir die technischen Arbeitsabläufe, reduzieren die Kosten und beschleunigen die Projektzeitpläne, um unseren Kunden schneller und kostengünstiger als je zuvor leistungsstarke Ergebnisse zu liefern.“

„AWS bietet wirklich elastische Hochleistungsrechner, unübertroffene Netzwerkleistung und skalierbaren Speicher, der für die nächste Generation von EDA-Arbeitslasten erforderlich ist, und deshalb freuen wir uns so sehr auf die Zusammenarbeit mit Arm, um ihre anspruchsvollen EDA-Arbeitslasten mit unseren hochleistungsfähigen Arm-basierten Graviton2-Prozessoren zu versorgen“, sagte Peter DeSantis, Senior Vice President of Global Infrastructure and Customer Support, AWS. „Graviton2-Prozessoren können einen Preis-Leistungs-Vorteil von bis zu 40 % gegenüber x86-basierten Instanzen der aktuellen Generation bieten.“

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