Memindahkan beban kerja EDA ke AWS cloud untuk mempercepat desain Arm 10x

Amazon Web Services (AWS) mengatakan Arm berencana untuk memindahkan sebagian besar beban kerja otomatisasi desain elektronik (EDA) ke cloud, yang berpotensi meningkatkan throughput hingga 10x untuk desain dan verifikasi semikonduktor.

Insinyur desain secara alami tertarik pada platform cloud dan terlebih lagi sejak transformasi cepat yang dipercepat pada tahun 2020 ke pekerjaan online sebagai akibat dari pembatasan Covod-19 di seluruh dunia. Baik AWS dan Microsoft memiliki skala yang signifikan dan ada juga layanan seperti Intel's DevCloud.

Jadi, fakta bahwa Arm memigrasikan beban kerja EDA ke AWS adalah langkah besar dan membuatnya jauh lebih mudah bagi insinyur desain yang menggunakan prosesor Arm untuk pengembangan produk mereka. Arm pada akhirnya berencana untuk mengurangi jejak pusat data globalnya setidaknya 45% dan komputasi di tempat sebesar 80% saat menyelesaikan migrasi ke AWS.

Platform ini memanfaatkan instans berbasis AWS Graviton2 (didukung oleh inti Arm Neoverse) dan diharapkan dapat mengubah banyak industri semikonduktor yang secara tradisional menggunakan pusat data lokal untuk pekerjaan intensif komputasi dalam memverifikasi desain semikonduktor.

Untuk melakukan verifikasi secara lebih efisien, Arm akan menggunakan cloud untuk menjalankan simulasi skenario komputasi dunia nyata, memanfaatkan penyimpanan AWS yang hampir tidak terbatas dan infrastruktur komputasi kinerja tinggi untuk menskalakan jumlah simulasi yang dapat dijalankan secara paralel. Sejak memulai migrasi cloud AWS-nya, Arm mengatakan telah mewujudkan peningkatan 6x dalam waktu kinerja untuk alur kerja EDA di AWS. Selain itu, dengan menjalankan analisis data telemetri di AWS, Arm juga mengatakan bahwa itu menghasilkan wawasan teknik, bisnis, dan operasional yang lebih kuat yang membantu meningkatkan efisiensi alur kerja dan mengoptimalkan biaya dan sumber daya di seluruh perusahaan.

Semikonduktor yang sangat terspesialisasi jelas sekarang memberi daya pada hampir semua hal dalam kehidupan modern, mulai dari ponsel cerdas, hingga infrastruktur pusat data, dan bekerja pada teknologi masa depan di bidang-bidang seperti kendaraan tanpa pengemudi. Dengan setiap chip yang berisi miliaran transistor yang direkayasa hingga tingkat nanometer satu digit (kira-kira 100.000x lebih kecil dari lebar rambut manusia), tujuannya adalah untuk mendorong kinerja maksimum dalam ruang minimal.

EDA adalah salah satu teknologi kunci yang membuat rekayasa ekstrim seperti itu layak dilakukan. Alur kerja EDA rumit dan mencakup desain front-end, simulasi, dan verifikasi, serta beban kerja back-end yang semakin besar yang mencakup analisis waktu dan daya, pemeriksaan aturan desain, dan aplikasi lain untuk mempersiapkan chip untuk produksi. Alur kerja yang sangat berulang ini dapat memakan waktu berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun untuk menghasilkan perangkat dan sistem baru pada sebuah chip (SoC) dan melibatkan daya komputasi yang besar. Perusahaan semikonduktor yang menjalankan beban kerja ini di tempat harus terus-menerus menyeimbangkan biaya, jadwal, dan sumber daya pusat data untuk memajukan beberapa proyek secara bersamaan. Akibatnya, mereka dapat menghadapi kekurangan daya komputasi yang memperlambat kemajuan atau menanggung biaya pemeliharaan kapasitas komputasi yang tidak digunakan.

Dengan memigrasikan beban kerja EDA ke AWS, Arm mengatasi kendala alur kerja EDA yang dikelola secara tradisional dan memperoleh elastisitas melalui daya komputasi yang dapat diskalakan secara besar-besaran, memungkinkannya menjalankan simulasi secara paralel, menyederhanakan telemetri dan analisis, mengurangi waktu iterasi untuk desain semikonduktor, dan menambahkan pengujian siklus tanpa mempengaruhi jadwal pengiriman. Arm memanfaatkan cloud komputasi elastis Amazon (Amazon EC2) untuk merampingkan biaya dan jadwalnya dengan mengoptimalkan alur kerja EDA di berbagai jenis instans Amazon EC2 khusus.

Misalnya, perusahaan menggunakan instans berbasis AWS Graviton2 untuk mencapai kinerja tinggi dan skalabilitas, menghasilkan operasi yang lebih hemat biaya daripada menjalankan ratusan ribu server lokal. Arm menggunakan pengoptimal komputasi AWS, layanan yang menggunakan pembelajaran mesin untuk merekomendasikan jenis instans Amazon EC2 yang optimal untuk beban kerja tertentu, untuk membantu merampingkan alur kerjanya.

Selain manfaat biaya, Arm memanfaatkan kinerja tinggi instans AWS Graviton2 untuk meningkatkan throughput untuk beban kerja tekniknya, secara konsisten meningkatkan throughput per dolar hingga lebih dari 40% dibandingkan dengan instans M5 berbasis prosesor x86 generasi sebelumnya. Selain itu, Arm menggunakan layanan dari Databricks mitra AWS untuk mengembangkan dan menjalankan aplikasi pembelajaran mesin di cloud. Melalui platform Databricks yang berjalan di Amazon EC2, Arm dapat memproses data dari setiap langkah dalam alur kerja tekniknya untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk grup perangkat keras dan perangkat lunak perusahaan dan mencapai peningkatan terukur dalam efisiensi teknik.

Presiden grup IP Arm, Rene Haas, mengatakan, “Melalui kolaborasi kami dengan AWS, kami telah berfokus pada peningkatan efisiensi dan memaksimalkan throughput untuk memberikan waktu berharga kembali kepada para teknisi kami untuk fokus pada inovasi. Sekarang kami dapat berjalan di Amazon EC2 menggunakan instans AWS Graviton2 dengan prosesor berbasis Arm Neoverse, kami mengoptimalkan alur kerja teknik, mengurangi biaya, dan mempercepat jadwal proyek untuk memberikan hasil yang kuat kepada pelanggan kami dengan lebih cepat dan hemat biaya daripada sebelumnya.”

Peter DeSantis, wakil presiden senior infrastruktur global dan Dukungan pelanggan di AWS, menambahkan,  “Prosesor Graviton2 dapat memberikan keunggulan kinerja harga hingga 40% dibandingkan instans berbasis x86 generasi saat ini.”