AWS y Arm automatizan la producción gracias a la nube
Amazon Web Services (AWS), anuncia que Arm, el líder mundial en el diseño de semiconductores y desarrollo y licenciamiento de propiedades intelectuales de silico, usará los servicios de AWS para su ambiente de nube, incluida la gran mayoría de las workloads de automatización de diseño (EDA) que la empresa ofrece.
Arm está migrando sus workloads de EDA a AWS, aprovechando instancias basadas en AWS Graviton2 (impulsadas por la tecnología de núcleos Arm Neoverse) y lidera así el camino para la transformación de la industria, que tradicionalmente utiliza centros de datos on-premises para el trabajo computacional intensivo de verificar los diseños de los semiconductores.
Para llevar a cabo la verificación de manera más eficiente, Arm utiliza la nube para ejecutar simulaciones de escenarios informáticos del mundo real, aprovechando el almacenamiento virtualmente ilimitado y la infraestructura informática de alto rendimiento de AWS para escalar la cantidad de simulaciones que se pueden ejecutar en paralelo.
Desde que comenzó su migración a la nube de AWS, Arm ha logrado una mejora seis veces mayor en el tiempo de desempeño de los flujos de trabajo de EDA. Además, al ejecutar la telemetría (la recopilación e integración de datos de fuentes remotas) y el análisis en AWS, Arm está generando insights de ingeniería, comerciales y operativos más poderosos, que ayudan a aumentar la eficiencia del flujo de trabajo y a optimizar los costos y recursos en toda la empresa. En última instancia, Arm planea reducir el tamaño de su centro de datos global en al menos 45% y su computación on-premises en 80%, a medida que completa su migración a AWS.
Los dispositivos semiconductores altamente especializados impulsan las crecientes capacidades de prácticamente todo, desde teléfonos inteligentes hasta infraestructura de centros de datos, equipos médicos y vehículos autónomos. Cada chip puede contener miles de millones de transistores diseñados en nivel nanométrico de un solo dígito (aproximadamente 100 mil veces más pequeño que el ancho de un cabello humano) para impulsar un máximo rendimiento en un espacio mínimo. EDA es una de las tecnologías clave que hace factible una ingeniería tan extrema.
Los flujos de trabajo de EDA son complejos e incluyen diseño, simulación y verificación de front-end, así como workloads de back-end, cada vez más grandes, que incluyen análisis de tiempo y energía, verificaciones de reglas de diseño y otras aplicaciones para preparar el chip para producción. Estos flujos de trabajo altamente iterativos tradicionalmente tardaban muchos meses, o incluso años, en producir un nuevo dispositivo, como un sistema en un chip, e implicaban una enorme potencia de cálculo. Las empresas de semiconductores que ejecutan estas workloads on-premises deben equilibrar constantemente los costos, la programación y los recursos del centro de datos, para poder avanzar en múltiples proyectos al mismo tiempo. Como resultado, pueden enfrentar una escasez de potencia informática que ralentiza el progreso, o tener que asumir los gastos que significa mantener una capacidad informática inactiva.
Al migrar sus cargas de trabajo de EDA a AWS, Arm supera las limitaciones de los flujos de trabajo administrados tradicionalmente y gana elasticidad a través de una potencia de cálculo escalable de forma masiva, lo que le permite ejecutar simulaciones en paralelo, simplificar la telemetría y el análisis, reducir el tiempo de iteración para diseños de semiconductores y agregar ciclos de prueba sin afectar la planificación de entrega. Arm aprovecha Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) para mejorar sus costos y plazos mediante la optimización de los flujos de trabajo de EDA en la amplia variedad de tipos de instancias especializadas del servicio. Por ejemplo, la empresa utiliza instancias basadas en AWS Graviton2 para lograr alto rendimiento y escalabilidad, lo que resulta en operaciones más rentables si comparado con ejecutar cientos de miles de servidores locales. Arm utiliza AWS Compute Optimizer, un servicio que utiliza machine learning para recomendar los tipos óptimos de instancias de Amazon EC2 para workloads específicas, a fin de optimizar sus flujos de trabajo.
Además de los beneficios de costos, Arm aprovecha el alto rendimiento de las instancias de AWS Graviton2 para aumentar el rendimiento de sus workloads de ingeniería, mejorando constantemente el rendimiento por dólar en más de un 40% en comparación con las instancias M5 basadas en procesadores x86 de la generación anterior. Arm también utiliza los servicios del socio de AWS, Databricks, para desarrollar y ejecutar aplicaciones de machine learning en la nube. A través de la plataforma Databricks que se ejecuta en Amazon EC2, Arm puede procesar datos de cada paso en sus flujos de trabajo de ingeniería para generar insights procesables para los grupos de hardware y software de la empresa, y lograr una mejora medible en la eficiencia de la ingeniería.
Rene Haas, Presidente de IPG, Arm afirma: ‘A través de nuestra colaboración con AWS, nos hemos centrado en mejorar la eficiencia y maximizar el rendimiento para devolverle un tiempo precioso a nuestros ingenieros que ahora pueden centrarse en la innovación. Ahora que podemos ejecutar en Amazon EC2 usando instancias Graviton2 con procesadores basados en Arm Neoverse, estamos optimizando los flujos de trabajo de ingeniería, reduciendo los costos y acelerando los plazos de los proyectos para brindarles resultados poderosos a nuestros clientes de una manera más rápida y rentable que nunca’.
Peter DeSantis, Vicepresidente Senior de Infraestructura Global y Atención al Cliente de AWS cierra explicando: ‘AWS proporciona computación de alto rendimiento verdaderamente elástica, nos ofrece el rendimiento de red incomparable y el almacenamiento escalable que la próxima generación de workloads de EDA requiere, y es por eso que estamos tan entusiasmados de colaborar con Arm para impulsar sus exigentes workloads gracias a nuestra gran capacidad de rendimiento basada en los procesadores Graviton2 de Arm. Los procesadores Graviton2 pueden proporcionar hasta un 40% de ventaja en relación con el precio y el rendimiento si comparado con las instancias basadas en x86 de la generación actual’.
